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Proyecto Genoma Humano amplía investigación genética para ayudar a minorías étnicas

La investigación genética para fines médicos no incluye a minorías de una manera significativa. Pero el Proyecto del Genoma Humano está intentando cambiar este paradigma.

Con la decodificación del genoma a principios de los años 2.000, se dio inicio a la esperanza de un futuro prometedor. Con este descubrimiento, la predisposición genética de una persona a alguna enfermedad podría revelarse lo suficientemente temprano como para actuar de una manera eficaz en su prevención y tratamiento. La idea hablaba de que el escaneo del genoma nos trasladaría de un mundo de medicina reactiva a uno de medicina proactiva, desterrando para siempre el enfoque en el que un solo tipo tratamiento es bueno para todos.

Proyecto genoma humano I - Biotecnología - Educatina

Pero si analizamos la situación una década y media más adelante, ese sueño sigue siendo una realidad, pero es un proceso lento. “La tecnología está lista”, dijo Sumit Jamuar a Digital Trends. “Es mejor, más rápido y más barato, si miras los marcos o la secuencia. Pero faltan datos.” Jamuar es el cofundador y CEO de una compañía de genética llamada Global Gene Corp., cuyo centro se encuentra en Cambridge, Inglaterra, y tiene como misión democratizar la investigación genómica, poniéndola a disposición de las personas de todo el mundo.

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“Una estadística que me sorprendió cuando examinamos los datos es que el 60 por ciento de la población mundial comprende menos del uno por ciento de los datos genómicos del mundo”, dijo Jamuar. “Hay más de 3.000 millones de personas que no aportan suficientes datos genómicos. Para entregar cualquier programa de medicina de precisión en estos países, significa que las empresas farmacéuticas y médicas necesitan tener esos datos”.

“Esto no es sólo mirar a la parte superior de 1 millón o 10 millones de personas” – continuó. “Si hemos hecho nuestro trabajo correctamente tendremos un impacto real en un conjunto significativo de la población de 3 mil millones de personas de diferentes etnias en todo el mundo. Para mí, ese es el sentido de democratizar una tecnología”.  En otras palabras, lo que Jamuar está tratando de decir es que la investigación genética para fines médicos no incluye a minorías de una manera significativa.

La diversidad en los datos genómicos es sumamente importante. Por ejemplo, las personas de ascendencia india con frecuencia sufren de diabetes en mayor proporción que los occidentales. Lo mismo ocurre con el cáncer de colon entre los jóvenes, que está en niveles más altos en la India que en los Estados Unidos, aunque sólo el 0,2 por ciento de los datos genómicos disponibles proviene de la India, que tiene el 20 por ciento de la población mundial. Ser capaz de analizar los datos de genómica para las poblaciones fuera de los predominantemente caucásicos significa que un gran grado de comprensión de estos temas pueden ser reunidos. También significa que los tratamientos médicos personalizados pueden hacerse más eficaces en el proceso.

Global Gene Corp. está trabajando con hospitales, organizaciones de investigación e individuos para recopilar su información genómica. También se esfuerza por llevar el precio a niveles que sean alcanzables en países en desarrollo con ganancias medianas mucho más bajas. El objetivo es utilizar herramientas avanzadas de aprendizaje automático para ayudar a dar sentido a los datos y para establecer correlaciones útiles.

“En la actualidad, se tenemos un síntoma y vamos al médico recibimos una opinión, que podría tomar la forma de un medicamento que puede o no puede funcionar. Dentro de veinte años, creo que la gente mirará atrás y dirá, ‘eso es tan medieval, no puedo creer que hayamos usado esa clase de experimentación'” – afirmó el científico. “Lo que sucederá es que tendremos datos para cada individuo y eso nos dará la capacidad de predecir la mejor manera de evitar la enfermedad en una persona. También abre la posibilidad de utilizar la edición de genes, donde se pueden corregir ciertas mutaciones en la secuencia genética de una persona. Será posible hacer un tratamiento adaptado a cada individuo”.

Ciertamente es una misión ambiciosa, y que requerirá un considerable financiamiento público y privado, pero es un paso crucial a seguir a medida que la investigación genómica continúa.

Milenka Peña
Ex escritor de Digital Trends en Español
Milenka Peña es periodista, escritora, productora y conductora de radio y televisión, nominada a los Premios Emmy por…
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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