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Vacuna de la Universidad de Oxford da esperanzadora señal

Vacuna de la Universidad de Oxford da esperanzadora señal
Robbie Ross/ Pixabay

Monos Rhesus inoculados con la vacuna contra el coronavirus SARS-CoV-2 desarrollada por la Universidad de Oxford han mostrado ser inmunes al contagio.

Así lo informó The New York Times, basándose en las pruebas realizadas en el Laboratorio Rocky Mountain que los Institutos Nacionales de la Salud (NIH) de Estados Unidos tienen en Montana.

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Allí, los científicos inocularon durante marzo de 2020 a seis ejemplares, que posteriormente fueron expuestos a “grandes cantidades del virus que está causando la pandemia, la misma que había enfermado constantemente a otros monos en el laboratorio”.

Vincent Munster, el investigador que realizó la prueba, señaló al periódico estadounidense que los seis estaban sanos 28 días después de iniciado el experimento. “El Rhesus es lo más parecido que tenemos a los humanos”, explicó.

Al cierre de la nota, los científicos aún estaban analizando los resultados, que esperaban compartir con sus colegas la semana que comienza el 4 de mayo, para posteriormente enviarlo a una revista revisada por sus pares.

“La inmunidad en los monos no garantiza que una vacuna proporcione el mismo grado de protección para los humanos. Una compañía china que recientemente inició un ensayo clínico con 144 participantes, SinoVac, también dijo que su vacuna era efectiva en macacos Rhesus. Pero con decenas de esfuerzos en curso para encontrar una vacuna, los resultados de los monos son el último indicio de que la veloz aventura de Oxford está emergiendo como un referente”, aclaró The New York Times.

El director del programa de vacunas de la Fundación Bill y Melinda Gates, Emilio Emini, destacó el esfuerzo. “Es un programa clínico muy, muy rápido”, opinó, advirtiendo que se necesitaría más de una vacuna.

Según explicó, “algunas pueden trabajar de manera más efectiva que otras en grupos como niños o personas mayores, o con diferentes costos y dosis. Tener más de una variedad de vacunas en producción también ayudará a evitar cuellos de botella en la fabricación”.

The New York Times recordó que “es imposible” saber qué fórmula surgirá como la más exitosa hasta no tener las pruebas clínicas concluidas.

Científicos del Instituto Jenner de la Universidad de Oxford ya demostraron en ensayos previos que inoculaciones similares, incluida una en 2019 contra un coronavirus anterior, eran inofensivas para los humanos. Por lo mismo, tienen programada un ensayo con más de 6,000 personas para fines de mayo.

“Con una aprobación de emergencia de los reguladores, los primeros millones de dosis de su vacuna podrían estar disponibles para septiembre, al menos varios meses antes de cualquiera de los otros esfuerzos anunciados, siempre que resulte ser efectiva”, sostuvo el medio.

Juan José Castillo
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juan José se ha desempeñado por cerca de dos décadas como periodista en medios de comunicación e instituciones públicas…
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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