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Coronavirus: prueban en humanos la vacuna ARNm-1273

Especialistas del Instituto de Investigación Sanitaria Kaiser Permanente Washington (KPWHRI) administraron este lunes 16 de marzo la primera dosis de una vacuna en investigación diseñada para evitar el COVID-19.

Se trata de un “ensayo clínico de fase 1”, que considera la inoculación de 45 voluntarios adultos sanos de entre 18 y 55 años durante aproximadamente seis semanas, informó el establecimiento con sede en Seattle, Estados Unidos.

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“El estudio está evaluando diferentes dosis de la vacuna experimental respecto de su seguridad y su capacidad para inducir una respuesta inmune en los pacientes. Este es el primero de múltiples pasos en el proceso de ensayo clínico para evaluar su beneficio potencial”, complementó.

Elaborado por científicos del Instituto Nacional de Alergias y Enfermedades Infecciosas (NIAID) y la empresa de biotecnología Moderna, el desarrollo del medicamento llamado ARNm-1273 fue posible gracias al respaldo de la Coalición para Innovaciones en Preparación para Epidemias (CEPI).

“Encontrar una vacuna segura y efectiva para prevenir la infección es una prioridad urgente de salud pública. Este estudio de fase 1, lanzado a una velocidad récord, es un primer paso importante hacia lograr ese objetivo”, manifestó el director del NIAID, Anthony S. Fauci.

A través de un comunicado de prensa, los Institutos Nacionales de la Salud (NIH), la agencia federal responsable de la investigación médica, explicó que la infección por SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, puede ocasionar, en el peor de los casos, fiebre, tos y sensación de ahogo.

“La vacuna en investigación se desarrolló utilizando una plataforma genética llamada ARNm (ARN mensajero) y empuja a las células del cuerpo a generar una proteína viral que se espera produzca una robusta respuesta inmune. La vacuna mRNA-1273 ha demostrado resultados prometedores en modelos animales”, detalló.

El equipo de expertos de NIAID y Moderna pudieron desarrollar rápidamente el fármaco gracias a los estudios previos de los coronavirus que causan el síndrome respiratorio agudo severo (SARS) y el síndrome respiratorio del Medio Oriente (MERS).

“Los coronavirus son esféricos y tienen púas que sobresalen de su superficie, dando a las partículas una apariencia de corona. La espiga se une a las células humanas, permitiendo que el virus ingrese a ellas. Los científicos ya estaban trabajando en una vacuna MERS, lo cual proporcionó una ventaja para este desarrollo. Una vez que la información genética del SARS-CoV-2 estuvo disponible, los científicos seleccionaron rápidamente una secuencia”, añadió.

Dirigido por la investigadora principal de KPWHRI, Lisa A. Jackson, los participantes del ensayo de fase 1 recibirán dos dosis de la vacuna mediante inyección intramuscular en la parte superior del brazo, aproximadamente con 28 días de diferencia.

Según se explicó, “cada participante será asignado para recibir una dosis de 25 microgramos (mcg), 100 mcg o 250 mcg en ambas vacunas, con 15 personas en cada partida. Los primeros cuatro participantes recibirán una inyección con la dosis baja, y los siguientes cuatro participantes recibirán la dosis de 100 mcg. Los investigadores revisarán los datos de seguridad antes de vacunar a los participantes restantes en los grupos de dosis de 25 y 100 mcg y antes de que los participantes reciban sus segundas vacunas. Se realizará otra revisión de seguridad antes de que los participantes se inscriban en la lista de 250 mcg”.

Los voluntarios deberán regresar a la clínica para realizar visitas de seguimiento entre las vacunas y para visitas adicionales durante un año tras de la segunda inyección. Los médicos los controlarán para detectar síntomas comunes de vacunación, como dolor en el lugar de la inyección o fiebre, así como cualquier otro problema médico.

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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