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COVID-19: los niños infectados tienen más carga viral que adultos en la UCI

Uno de los estudios más completos sobre la influencia de la propagación del coronavirus se realizó en niños, por parte de los investigadores del Hospital General de Massachusetts (MGH) y el Hospital General de Mass para Niños (MGHfC).

Las conclusiones indican que los infantes son esparcidores silenciosos importantes del COVID-19. Se analizó a 192 niños y adolescentes de 0 a 22 años, 49 dieron positivo al SARS-CoV-2 y otros 18 tuvieron una enfermedad de aparición tardía relacionada con el COVID-19. Se demostró que los niños infectados tenían un nivel significativamente más alto de virus en sus vías respiratorias que los adultos hospitalizados en UCI para el tratamiento con COVID-19.

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Lael Yonker, director del MGH Cystic Fibrosis Center y autor principal del estudio, “Pediatric SARS-CoV-2: Presentación clínica, infectividad y respuestas inmunitarias”, publicado en Journal of Pediatrics, comentó algunas de las observaciones sobre el estudio:

“Me sorprendieron los altos niveles de virus que encontramos en niños de todas las edades, especialmente en los primeros dos días de la infección. No esperaba que la carga viral fuera tan alta. Piensas en un hospital y en todas las precauciones que se toman para tratar a los adultos gravemente enfermos, pero la carga viral de estos pacientes hospitalizados es significativamente menor que la de un ‘niño sano’ que camina con una carga viral alta de SARS-CoV-2″, señaló.

niños coronavirus
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Alessio Fasano, director del Centro de Investigación de Inmunología y Biología de las Mucosas del MGH y autor principal del manuscrito, también se refirió a la investigación.

 “Los niños no son inmunes a esta infección y sus síntomas no se correlacionan con la exposición y la infección. Durante esta pandemia de COVID-19, hemos examinado principalmente a sujetos sintomáticos, por lo que hemos llegado a la conclusión errónea de que la gran mayoría de las personas infectadas son adultos. Sin embargo, nuestros resultados muestran que los niños no están protegidos contra este virus. No debemos descartar los niños como posibles transmisores de este virus”, agregó.

En otro hallazgo revolucionario del estudio, los investigadores desafían la hipótesis actual de que debido a que los niños tienen un menor número de receptores inmunes para el SARS-CoV2, esto los hace menos propensos a infectarse o enfermarse gravemente. De hecho no existe correlación entre menor carga viral y un contagio más peligroso.

Según los autores, este hallazgo sugiere que los niños pueden tener una carga viral alta, lo que significa que son más contagiosos, independientemente de su susceptibilidad a desarrollar la infección por COVID-19.

Diego Bastarrica
Diego Bastarrica es periodista y docente de la Universidad Diego Portales de Chile. Especialista en redes sociales…
Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos
AirPods

Es oficial: Apple ha obtenido la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) para comercializar sus auriculares inalámbricos AirPods Pro 2 como audífonos de venta libre. La evolución de estos dispositivos de audio personales a audífonos completos podría tener grandes ramificaciones para el incipiente mercado de audífonos de venta libre y la voluntad de las personas de adoptar estos dispositivos.

En su evento de lanzamiento del iPhone 16 en septiembre, Apple anunció que sus auriculares inalámbricos insignia existentes obtendrán varias funciones nuevas de salud auditiva a finales de este otoño.

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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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