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¡No es tortura! Un parche ocular con agujas podría combatir la ceguera

Si escuchamos de un parche para el ojo generalmente nos imaginamos a un pirata, pero oír hablar de un parche ocular que está cubierto de agujas pequeñas suena como un dispositivo de tortura. Sin embargo, esa invención es el resultado de la investigación de un grupo de científicos en Singapur, que han estado buscando una mejor manera de tratar enfermedades oculares, como el glaucoma y la degeneración macular.

Actualmente, estas enfermedades son más comúnmente tratadas con gotas para los ojos, pero en algunas instancias, estas no son capaces de administrar cantidades losuficientemente grandes de medicamentos, y tampoco son adecuadas para administrar dosis de la medicina requerida durante un período prolongado de tiempo. Ahí es donde entra en juego este nuevo tratamiento.

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Se trata de un parche ocular que está lleno de pequeñas agujas solubles. El parche se coloca en el ojo del paciente y luego se retira, dejando las agujas incrustadas en su córnea. Las microagujas constan de dos capas: una capa externa que administra una dosis inicial del medicamento, y una capa interna que administra una dosis secundaria a lo largo de varios días.

«Este trabajo proporciona una nueva estrategia para la entrega eficiente de medicamentos en el ojo», dijo Chen Peng, profesor de la Escuela de Ingeniería Química y Biomédica de la Universidad Tecnológica de Nanyang, en una entrevista con Digital Trends. “Con solo presionar el parche en el ojo, las agujas diminutas desmontables pueden penetrar el tejido de la superficie ocular y servir como reservorios de microfármacos implantados. La liberación del fármaco es habilitada por los microcontenedores de doble capa, y mejora en gran medida la eficacia terapéutica».

Hasta ahora, el parche ocular con agujas ha sido probado solamente en ratones, donde demostró una eficacia significativamente mayor que las gotas oculares normales. «Al utilizar la neovascularización corneal como modelo en enfermedades en ratones, la administración de un anticuerpo a través del parche en el ojo puede reducir el 90 por ciento del área neovascular, lo cual es mucho mejor que la eficacia del fármaco usando gotas para los ojos, que es sólo alrededor del 15 por ciento «, continuó Peng.

Un artículo que describe el trabajo completo, titulado «Recipientes de microfármacos de doble capa autoimplantables para la administración eficiente y controlada de fármacos oculares», se publicó recientemente en la revista Nature Communications.

Los investigadores actualmente están optimizando su invención, concentrándose predominantemente en la composición y rigidez de las microagujas, lo que permitirá un mejor uso práctico. También están en el proceso de buscar colaboradores clínicos humanos para un ensayo médico, con el objetivo final de comercializar la tecnología. No sería de extrañarse que les resulte un poco difícil conseguir voluntarios.

Milenka Peña
Former Digital Trends Contributor
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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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Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android
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Se filtran 5,3 millones de registros de salud en México
La imagen muestra a un médico cirujano durante un procedimiento.

Cybernews informa que sus equipos de investigación encontraron una base de datos desprotegida de 500 GB de una empresa mexicana de atención médica el 26 de agosto de 2024. La base de datos expone información confidencial como nombres, números de identificación personal (CURP), números de teléfono, descripciones de solicitudes de pago y más.

La cantidad total de personas afectadas asciende a 5,3 millones, lo que representa aproximadamente el 4% de la población del país, según señala Cybernews. El informe de Cybernews indica que el error de seguridad se produjo con un uso "mal configurado" de una herramienta de visualización de datos llamada Kibana, que parece haber quedado sin autenticar.

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