Investigaciones

La solución a por qué hay quien desarrolla síntomas graves de gripe está en los anticuerpos

A pesar de que la mayoría de las infecciones respiratorias virales se resuelven sin causar un daño significativo a la persona que la sufre, los síntomas graves aparecen cuando la infección provoca una respuesta inflamatoria descontrolada que deteriora el tejido pulmonar. Sin embargo, los mecanismos del huésped que regulan esta inflamación pulmonar inducida por los virus aún no han sido completamente identificados.

Los virus son las entidades biológicas con la evolución más rápida en el planeta, lo que explica la necesidad de desarrollar nuevas vacunas contra la gripe cada año. La gripe estacional logra evadir constantemente la inmunidad adquirida a través de vacunas o infecciones previas.

Algunas cepas de gripe son especialmente agresivas. Un ejemplo es la pandemia de 1918, que provocó la muerte de 50 millones de personas y afectó a una quinta parte de la población mundial. Otras pandemias destacadas ocurrieron en 1957, 1968 y 2009, dejando claro el potencial devastador de estos virus cuando emergen en nuevas formas.

En este contexto, un equipo de Stanford Medicine ha identificado que la cantidad relativa de un tipo específico de molécula de azúcar presente en nuestros anticuerpos desempeña un papel crucial en la gravedad de una infección por gripe. Estos anticuerpos, proteínas especializadas producidas por el sistema inmunológico, son esenciales para bloquear la entrada de virus y otros microbios en nuestras células y evitar su replicación descontrolada.

Este descubrimiento, publicado en la revista Immunity, sugiere que la composición de estas moléculas puede influir significativamente en si desarrollamos síntomas leves o graves durante la enfermedad.

El estudio mostró que un mayor enriquecimiento de inmunoglobulina G (IgG) sialilada, en comparación con la asialilada, se compara con casos leves de influenza en humanos y ofreció una protección significativa frente a virus de influenza heterólogos en modelos murinos. Los análisis mecanicistas revelaron que la IgG sialilada brindó esta protección al inducir el factor de transcripción REST (silenciador del elemento represor 1), que inhibe las respuestas inflamatorias mediadas por el factor nuclear κB (NF-κB). Esto evitó inflamaciones graves en los pulmones y preservó su función durante la infección.

Vea el texto completo en: Gaceta Médica – 25 noviembre 2024

Aplicación móvil para la detección de autismo en niños

La detección precoz del autismo es importante para el acceso oportuno a los servicios de evaluación diagnóstica e intervención temprana, que mejoran los resultados de los niños. A pesar de la capacidad de los médicos para diagnosticar de manera confiable el autismo en infantes pequeños, el diagnóstico a menudo se retrasa.

SenseToKnow es una aplicación móvil (app) de detección de autismo entregada en un teléfono inteligente o tablet que proporciona una evaluación objetiva y cuantitativa de los primeros signos conductuales de autismo basada en la visión por computadora (CV) y el aprendizaje automático (ML).

Un nuevo estudio publicado en la revista NEJM AI examinó la precisión de SenseToKnow para la detección del autismo cuando la aplicación fue descargada y administrada de forma remota en casa por cuidadores usando sus propios dispositivos.

La aplicación fue administrada por cuidadores de 620 niños pequeños de entre 16 y 40 meses de edad, 188 de los cuales fueron diagnosticados posteriormente con autismo por médicos expertos. La aplicación mostraba películas estratégicamente diseñadas y un juego de reventar burbujas en un iPhone o iPad mientras registraba las respuestas conductuales del niño a través de la cámara frontal del dispositivo y los sensores táctiles/inerciales.

A continuación, se analizaron automáticamente las grabaciones del comportamiento de los niño mediante CV. Se cuantificaron y combinaron múltiples fenotipos conductuales mediante ML en un algoritmo para la predicción del autismo.

SenseToKnow demostró un alto nivel de precisión diagnóstica con un área bajo la curva de características operativas del receptor de 0,92, una sensibilidad del 83,0 %, una especificidad del 93,3 %, un valor predictivo positivo del 84,3 % y un valor predictivo negativo del 92,6 %. La precisión de la aplicación para detectar el autismo fue similar cuando se administró en el iPhone o iPad del cuidador.

La detección precoz de este trastorno del desarrollo podría disminuir las disparidades en el acceso temprano a la atención especializada y mejorar los resultados de los niños.

Vea el texto completo en: Aplicación móvil para la detección de autismo en niños. Intramed. Tecnología – 9 de noviembre de 2024 (debe registrarse en el sitio web).

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