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Hallan origen de coágulos asociados a vacuna de AstraZeneca

Dos grupos de científicos europeos podrían haber identificado de manera paralela la causa de los casos de coágulos de sangre registrados en personas que han recibido la vacuna de Oxford/AstraZeneca contra el COVID-19.

Los investigadores de la Universidad de Greifswald (Alemania) y del Hospital Universitario de Oslo (Noruega) aseguran haber detectado el origen de los casos aislados de trombosis, que llevaron a una decena de países europeos a paralizar la aplicación del antídoto, según The Wall Street Journal.

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El equipo alemán, liderado por Andreas Greinacher, dijo que la vacuna provocaría la sobreactivación de las plaquetas en la sangre, que puede derivar en coágulos potencialmente mortales. Según los investigadores, la reacción es similar a la trombocitopenia inducida por heparina.

Los investigadores analizaron 13 casos notificados en Alemania –sobre un total de 1.6 millones de dosis–, que registraron los coágulos entre cuatro y 16 días después de la administración del antídoto. Del total de casos, 12 eran mujeres.

En paralelo, los investigadores del Hospital Universitario de Oslo investigaron tres casos de coágulos sanguíneos, uno de ellos mortales.

Al igual que los investigadores alemanes, identificaron anticuerpos provocados por la vacuna que causaron una reacción exagerada del sistema inmunológico que condujo a los coágulos de sangre.

“Nuestra teoría es que se trata de una fuerte respuesta inmunitaria que muy probablemente se produce después de la vacuna. No hay otra cosa que la vacuna que pueda explicar esta respuesta inmune”, afirmó el investigador Pål Andre Holme.

Síntomas de fácil identificación

Una aguja quirúrgica
Pixabay

Según los investigadores alemanes, si la teoría es correcta, la reacción adversa puede identificarse y tratarse.

En ese sentido, recomendaron  a las personas estar atentas a hematomas, hinchazón o dolores de cabeza inusuales después del cuarto día de vacunación. De esta forma, los problemas podrían ser manejados con relativa facilidad por el personal médico.

La Agencia Europea de Medicamentos (EMA) ha descartado que la vacuna esté asociada a una mayor incidencia de casos de trombosis que en la población general. “No se ha probado un vínculo causal con la vacuna […], pero es posible y merece un análisis más detallado”, afirmó la EMA.

Estudios en fase 3 en Estados Unidos

En paralelo, los estudios en fase 3 en Estados Unidos demostraron que la vacuna de Oxford/AstraZeneca demostró una efectividad de 79 por ciento para prevenir los síntomas de la enfermedad.

Además, demostró ser 100 por ciento efectiva para prevenir el desarrollo de casos graves y las hospitalizaciones en todos los grupos de edad.

Según AstraZeneca, los expertos no identificaron ningún problema de seguridad relacionado con la vacuna, incluido el hecho de que no encontraron un mayor riesgo de coágulos sanguíneos raros identificados en Europa.

Aunque la vacuna de AstraZeneca ha sido autorizada en más de 50 países, todavía no se le ha dado luz verde en Estados Unidos.

El estudio incluyó a más de 30,000 voluntarios, de los cuales dos tercios recibieron la vacuna, mientras que el resto recibió placebos.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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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