Desarrollan técnica clave para vacunas ARNm contra el cáncer

Por Rodrigo Orellana Published 17 de February de 2021

Un hallazgo clave podría acelerar el desarrollo de las vacunas contra el cáncer basadas en ARN mensajero (ARNm), la tecnología detrás de los antídotos pioneros contra el COVID-19.

Aunque los científicos llevan años trabajando en vacunas de ARNm para aplicaciones profilácticas y terapéuticas, como la inmunoterapia contra el cáncer, el brote del SARS-CoV-2 ha estimulado su desarrollo.

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La premisa es similar al COVID-19. Sin embargo, en lugar de atacar un virus, las vacunas de inmunoterapia buscan que el sistema inmunológico ataque los tumores que provocan cáncer.

Uno de los principales obstáculos que habían enfrentado es el ARNm no es una molécula estable, por lo que el cuerpo la degrada rápidamente y dificulta su acción contra el cáncer.

Aunque se han desarrollado nanopartículas para abordar este problema, a menudo también se eliminan uno o dos días después de la inyección.

Hidrogel

sangre cáncer — Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

La respuesta podría estar en manos de los investigadores Guangjun Nie y Hai Wang, del Centro Nacional de Nanociencia y Tecnología (NCNST) de China.

Los académicos desarrollaron un hidrogel que libera nanopartículas de ARNm junto con un adyuvante durante un periodo de 30 días, según el estudio publicado en la revista científica NanoLetters.

“Las vacunas de ARNm contra el cáncer pueden codificar proteínas fabricadas específicamente por células tumorales. Después de administrarse a las células presentadoras de antígenos, la vacuna de ARNm puede traducir y mostrar esas proteínas en la superficie celular para guiar/activar otras células inmunes para que ataquen las células tumorales”, explicaron los investigadores a Technology Networks.

El hidrogel está desarrollado a partir de óxido de grafeno y polietilenimina de bajo peso molecular. A diferencia de los hidrogeles de reacción química, gradualmente se transforma en nanopartículas cuando se incrusta en una solución líquida.

Aunque los investigadores no observaron efectos secundarios evidentes durante el tratamiento de 30 días, continuarán investigando su seguridad a largo plazo. “Esperamos que las vacunas contra el cáncer basadas en ARNm también puedan mejorar significativamente las estrategias actuales para la inmunoterapia contra el cáncer”, puntualizaron.

Rodrigo Orellana

Ex escritor de Digital Trends en Español

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Los AirPods Pro son aprobados como audífonos médicos

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Salud

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.

Telefonía celular

Las mejores aplicaciones de entrenamiento gratuitas para iOS y Android

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