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La principal razón de por qué Brasil descartó la Sputnik V

Un verdadero terremoto diplomático generó Brasil luego de que la Agencia Nacional de Vigilancia de la Salud (ANVISA) del gigante sudamericano descartara la distribución en su territorio de la vacuna rusa, Sputnik V.

Principalmente, la agencia de salud brasileña consideró poco fiable y consistentes los datos que arrojó el fármaco, según la Dirección General de Medicamentos y Productos Biológicos (GGMED).

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En un comunicado que publicó la ANVISA, se establece que “los fallos en el desarrollo de productos se identificaron en todas las etapas de los estudios clínicos (fases 1, 2 y 3). Tampoco hay datos de control de calidad, seguridad y eficacia insuficientes. Una de las informaciones preocupantes relativas a la evaluación de los datos disponibles hasta ahora es que las células donde se producen adenovirus para el desarrollo de la vacuna permiten su replicación. Esto puede conducir a infecciones en los seres humanos, y puede causar daños y muerte, especialmente en personas con baja inmunidad y problemas respiratorios, entre otros problemas de salud”.

Según las autoridades brasileñas, esto dista mucho de las recomendaciones que ha entregado la OMS sobre la seguridad que deben tener las vacunas.

La imagen muestra la vacuna rusa Sputnik V.
Shutterstock.

Otros problemas detectados en la Sputnik V:

  • Se detectaron estudios inadecuados de caracterización de vacunas, incluso en relación con el análisis de impurezas y virus contaminantes durante el proceso de fabricación,
  • Ausencia de validación/calificación de métodos de control de calidad, entre otros aspectos.
  • Ausencia de pruebas de toxicidad reproductiva, lo que permite comprobar si el producto puede o no ser perjudicial para las células reproductivas.
  • No se identificaron condiciones de fabricación que demostraran que los productos se fabrican y controlan constantemente, lo que da lugar a un producto de la calidad necesaria para su uso previsto.
  • El departamento de Inspección Sanitaria de Brasil también informó que, en suelo ruso, al equipo se le negó el acceso a las instalaciones de Gamaleya, el instituto desarrollador de la vacuna.

Meiruze Freitas, directora de ANVISA, también destacó que las vacunas contra COVID-19 son medicamentos desarrollados y producidos para salvar vidas humanas, por lo que existe el requisito de datos consistentes sobre el producto.

“Espero que, de hecho, el proceso de vacunación Sputnik V acceda a su información y resuelva rápidamente los problemas de cumplimiento, porque millones de personas necesitan acceso a vacunas seguras y eficaces”, concluyó Freitas, por lo que abrió la oportunidad de que si se resuelven los problemas de información, el fármaco ruso pueda utilizarse.

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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