Virus del resfrío común podría proteger contra el COVID-19

Por Rodrigo Orellana Published 23 de March de 2021

El rinovirus humano, responsable del resfriado común, desencadena una respuesta inmune innata que podría bloquean la replicación del SARS-CoV-2, que provoca el COVID-19.

Así lo constató una investigación publicada en Journal of Infectious Diseases dirigida por científicos del Centro de Investigación de Virus de la Universidad de Glasgow.

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Las simulaciones matemáticas realizadas por los investigadores mostraron que la interacción entre ambos virus podría bloquear el avance del SARS-CoV-2 en el tracto respiratorio.

Según el estudio, de carácter preliminar, una prevalencia creciente de rinovirus podría reducir el número de nuevos casos de COVID-19.

Los rinovirus humanos son los responsables del resfriado común y son los virus respiratorios más extendidos entre las personas.

Investigaciones previas ya habían demostrado que la interacción del rinovirus y otros virus respiratorios afectaba el tipo y la gravedad de las infecciones, así como la forma en que infectan y circulan.

Reducirían gravedad del COVID-19

Una mujer resfriada se limpia la nariz — Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

En el estudio, los investigadores primero infectaron células respiratorias humanas con SARS-CoV-2 en el laboratorio, recreando el entorno celular en el que ocurren las infecciones.

Luego, estudiaron la replicación del SARS-CoV-2 en estas células, tanto en presencia como en ausencia de rinovirus.

“El rinovirus humano desencadena una respuesta inmune innata en las células epiteliales respiratorias humanas que bloquea la replicación del virus SARS-CoV- 2”, explicó el investigador Pablo Murcia.

Agregó que “esto significa que la respuesta inmune causada por infecciones leves por el virus del resfriado común podría proporcionar algún nivel de protección transitoria contra el SARS-CoV-2, bloqueando potencialmente la transmisión del SARS-CoV-2 y reduciendo la gravedad del COVID-19”.

¿Podría reemplazar la vacunación contra el COVID-19?

Un médico vacuna a un paciente — Unsplash

El investigador dijo que la próxima etapa de la investigación será estudiar lo que ocurre a nivel molecular durante la interacción entre ambos virus para comprender su impacto en la transmisión de enfermedades.

“Luego podemos usar este conocimiento para nuestro beneficio, con la esperanza de desarrollar estrategias y medidas de control para el COVID-19. Mientras tanto, la vacunación es nuestro mejor método de protección contra COVID-19”, remarcó.

Rodrigo Orellana

Ex escritor de Digital Trends en Español

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Apple

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.

Salud

Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA

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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

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