miércoles, 18 de septiembre de 2024

Desarrollan una nueva herramienta que permitiría el diagnóstico inmediato con antibioticoterapia dirigida en el caso de infecciones urinarias no complicadas

 

Las infecciones del tracto urinario (ITU) son una de las afecciones más comunes tratadas en la atención sanitaria primaria, afectando principalmente a mujeres. Se estima que aproximadamente el 50-60% de las mujeres experimentarán al menos una ITU en su vida, con una alta prevalencia e incidencia anual. Tradicionalmente, el diagnóstico y tratamiento dirigido de estas infecciones podía tardar entre 48 y 72 horas o más, ya que dependía del cultivo de orina y pruebas de susceptibilidad antimicrobiana. Esto implicaba, que muchas veces, los especialistas llevaban a cabo un manejo antibiótico empírico, previo al reconocimiento definitivo del antibiograma de los gérmenes implicados.

Un nuevo sistema evaluado por investigadores de la Fundación Puigvert de Barcelona, denominado Sysmex PA-100 AST, ha sido publicado en la prestigiosa revista científica European Journal of Clinical Microbiology & Infectious Diseases, reconociéndose que ofrece una alternativa revolucionaria, reduciendo el tiempo de diagnóstico a tan solo 45 minutos. Esto permite la detección rápida de bacteriuria y la realización de pruebas de susceptibilidad antimicrobiana de manera más eficiente, lo que mejora notablemente la precisión y rapidez del tratamiento.

El estudio clínico analizó el rendimiento de dicho sistema en comparación con métodos tradicionales. Los resultados mostraron una alta correlación con las pruebas estándar, destacando su potencial para mejorar la atención clínica de infecciones urinarias y optimizar el uso de antibióticos, reduciendo así el riesgo de resistencia antimicrobiana.

Como muchos otros avances que estamos observando, estas nuevas tecnologías a nivel sanitario están permitiendo disminuir los riesgos implícitos en la medicina tradicional y mejorar la atención temprana y especializada de muchas afecciones habituales. Un hito más dentro de la revolución de la salud de nuestros tiempos. 

Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace:

https://link.springer.com/article/10.1007/s10096-024-04862-3

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jueves, 11 de julio de 2024

Avances en el desarrollo de nueva terapia farmacológica neuroprotectora para la etapa hiperaguda del ictus

 

El ictus es la primera causa de daño cerebral sobrevenido en el mundo con una incidencia poblacional de 150 a 200 casos por cada 100 000 habitantes al año. Es la primera causa de muerte a nivel global, por encima del cáncer y otras enfermedades, y de discapacidad, donde a pesar de las medidas terapéuticas avanzadas a la fecha, un tercio de los pacientes presentaran una afectación neurológica que requerirá un proceso de neurorrehabilitación y de adaptabilidad posterior al medio.

Hoy en día ya existe en muchos países, incluido el nuestro, la posibilidad de una atención terapéutica temprana al ictus isquémico en unidades especializadas. La fibrinolisis farmacológica a través de un potente anticoagulante aplicado a nivel permite en muchas ocasiones liberar el trombo causante de oclusión de la arteria que está llevando a cabo el infarto neuronal localizado. Incluso, no habiendo un resultado positivo con tal, medidas físicas a partir de técnicas específicas como la trombectomía mecánica, permiten retirar el trombo, en caso la medida farmacológica inicial no haya sido útil.

Esto permite en un porcentaje importante la resolución de la clínica, al permitir la reperfusión sanguínea del tejido cerebral afectado, en las primeras horas de haber sufrido un ictus. Pero, aun así, una serie de cadenas inflamatorias secundarias puede llevar a consecuencias negativas y final muerte neuronal. De allí la presencia aún de altos grados de afectación y discapacidad secundaria.

Desde hace años, la comunidad científica ha estado investigando una serie de moléculas que permitan, en esa primera etapa, llevar a cabo una neuroprotección del tejido afectado por los mecanismos referidos. Sin embargo, hasta la fecha los estudios han sido de baja calidad, con evidencia no suficiente para ser incorporados en el tratamiento protocolizado en la etapa inicial posictus.

El pasado 10 de julio se publicó en la prestigiosa revista científica Nature el artículo: “Glutamate acts on acid-sensing ion channels to worsen ischaemic brain injury”. Los autores del estudio han podido identificar, a través de los mecanismos computacionales, una molécula pequeña llamada LK-2, ligada a los receptores NMDA de glutamato, que, activadas en un medio ácido dependiente, habitual en los procesos de neuroinflamación tras el ictus, la cual facilitaría el ingreso de calcio de manera indebida a las células ocasionando su muerte celular no beneficiosa. Un fármaco hipotético que inhiba esta molécula LK-2 en específico, permitiría inhibir el ingreso de calcio a las células en estos casos en específico, y evitaría los efectos negativos de inhibir directamente los receptores NMDA activados por glutamato, mecanismo muy habitual en las conexiones nerviosas en situaciones normales, por lo que no se esperaría presentar los efectos no deseados ya conocidos como los de índole neuropsiquiátrico y cognitivos. Sin duda un gran avance que permitirá en un futuro abrir una ventana a mecanismos de neuroprotección farmacológica agregada al tratamiento hiperagudo del ictus conocido hasta la fecha que disminuyan cada vez más las consecuencias deletéreas del daño.

Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38987597/

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miércoles, 12 de junio de 2024

El Uso de la Inteligencia Artificial en la Creación de Nuevas Moléculas Antibióticas: Un Avance Prometedor en la Lucha Contra Patógenos

 

La resistencia a los antibióticos se ha convertido en una de las mayores amenazas para la salud global, obligando a la comunidad científica a buscar nuevas estrategias para combatir microorganismos patógenos. En este contexto, la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta poderosa para la creación de nuevas moléculas antibióticas, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes en la antibioticoterapia.

 

El proceso tradicional de descubrimiento de antibióticos es largo, costoso y a menudo ineficaz. La IA, en contraste, tiene el potencial de acelerar este proceso mediante el análisis de grandes volúmenes de datos y la identificación de patrones complejos que serían difíciles de detectar por métodos convencionales. Algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) y redes neuronales profundas son utilizados para predecir la actividad biológica de nuevas moléculas, optimizando su diseño y reduciendo significativamente el tiempo y los recursos necesarios para el desarrollo de nuevos fármacos.

 

Los expertos comentan que algunas de las ventajas en la creación de antibióticos por medio de esta novedosa herramienta serían: la facilidad para analizar en amplias bibliotecas virtuales de compuestos químicos con potencial antibiótico; la optimización de propiedades moleculares que faciliten su solubilidad, estabilidad y especificidad; y, la reducción de ensayos in vitro e in vivo que disminuyen los costos y acelera su tiempo de desarrollo.

Un ejemplo notable del uso de IA en el descubrimiento de antibióticos es el caso de la halicina, un nuevo compuesto descubierto por un algoritmo de aprendizaje profundo desarrollado por el ingeniero médico James Collins de la Facultad de Ciencias Médicas y Tecnología de la Universidad de Harvard sobre el 2020. Este antibiótico mostró una eficacia notable contra varios patógenos resistentes, demostrando el potencial de la IA para revolucionar la antibioticoterapia.

La colaboración entre expertos en IA, biología computacional y microbiología es crucial para seguir avanzando en este campo. La integración de datos genómicos y proteómicos en modelos de IA promete aún más precisión en la identificación de nuevos blancos terapéuticos y el diseño de moléculas más efectivas.

Otro reciente ejemplo en el campo ha sido el diseño de un nuevo modelo generativo para la elaboración de estas moléculas llamado SyntheMol, creado por Jonathan Stokes del Departamento de Biomedicina y Bioquímica de la Universidad de Mc Master en colaboración con la Universidad de Standford. Este modelo diseña nuevos compuestos, fáciles de sintetizar, a partir de un espacio químico virtual de casi 30.000 millones de moléculas.

El artículo en cuestión ha sido recientemente publicado en la revista científica Nature Machine Intelligence:Generative AI for designing and validating easily synthesizable and structurally novel antibiotics”. Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace: https://www.nature.com/articles/s42256-024-00809-7

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martes, 30 de abril de 2024

La influencia de los cambios climáticos en la salud

 

Los desastres relacionados con el cambio climático han aumentado significativamente en las últimas décadas, teniendo un impacto complejo en la salud humana. Es por ello que resulta crucial comprender los mecanismos celulares y moleculares subyacentes a estos impactos para planificar intervenciones que mitiguen el daño. Factores estresantes relacionados con el clima, como olas de calor, inundaciones, incendios forestales, entre otros, pueden inducir inflamación, estrés oxidativo, alteraciones en el metabolismo energético y cambios en la regulación epigenética, contribuyendo a una mayor morbilidad y mortalidad.
 
Con el avance en el estudio científico de los biomarcadores, se saben que éstos pueden ser útiles para detectar tempranamente la vulnerabilidad a los factores estresantes relacionados con el clima e informar sobre intervenciones específicas. Esto resultado de interés, dado que las comunidades científicas destacan la necesidad de realizar más investigaciones para comprender los mecanismos detrás de los resultados de salud relacionados con el clima y para informar estrategias de resiliencia. La problemática existe puesto que las poblaciones vulnerables, como adultos mayores, niños y comunidades marginadas, están en mayor riesgo y requieren atención especial en las respuestas a desastres.
 
En resumen, la comprensión de los efectos del cambio climático en la salud humana a nivel celular y molecular es fundamental para abordar de manera efectiva los desafíos que plantean los desastres climáticos. La identificación temprana de la vulnerabilidad a estos factores estresantes y la implementación de intervenciones dirigidas son clave para proteger a las poblaciones más afectadas. Se requiere, por tanto, una mayor investigación para desarrollar estrategias de resiliencia informadas y mitigar los impactos negativos en la salud pública.
 
Un reciente artículo al respecto nos puede servir de base para ampliar nuestros estudios dirigidos en la temática. Se trata del recientemente publicado en la prestigiosa revista Nature Medicine, de Diddier Prada y colaboradores: “Climate change and health: understanding mechanism will inform mitigation and prevention strategies”. Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace: https://www-nature-com.sescam.a17.csinet.es/articles/s41591-024-02925-8
 
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lunes, 18 de marzo de 2024

Integración de la investigación científica básica en la Revolución Industrial 4.0: Desafíos y Oportunidades


La Revolución Industrial 4.0 se caracteriza por la integración de tecnologías digitales avanzadas como la inteligencia artificial, el internet de las cosas, la robótica y la computación en la nube, en los procesos industriales y en la vida cotidiana. Esto ha dado lugar a la creación de entornos altamente interconectados y automatizados, donde el nuevo petróleo son los datos, de manera que la capacidad de análisis y aplicación de estos datos es fundamental. A ejemplo de tal, en la redacción de este artículo hemos utilizado en parte la aportación de la famosa herramienta ChatGPT.

Esta revolución ha desencadenado, por tanto, cambios radicales en la forma en que la humanidad interactúa con la tecnología, transformando tanto los procesos industriales como nuestra vida diaria. Estas herramientas han facilitado avances en la recopilación, análisis y uso de datos a gran escala para los científicos que abordan problemas complejos y desarrollan soluciones en sus distintos ámbitos de trabajo. Pero, por otro lado, y desde una perspectiva científica, esta revolución no solo implica la aplicación de tecnologías avanzadas, sino también un renovado énfasis en la investigación básica, que sirve como cimiento para los avances tecnológicos y la innovación.

La investigación básica, a menudo pasa por alto en el discurso sobre la Revolución Industrial 4.0, sin embargo, juega un papel fundamental en la comprensión de los principios fundamentales que subyacen a las tecnologías emergentes. Al explorar fenómenos naturales y desarrollar teorías abstractas, los científicos proporcionan el conocimiento crítico necesario para impulsar avances significativos en campos como la inteligencia artificial, la nanotecnología y la biotecnología.

La integración de la investigación básica en la Revolución Industrial 4.0 no solo abre nuevas vías para la innovación, sino que también plantea desafíos únicos. La financiación y el apoyo a la investigación básica a menudo se ven eclipsados por las demandas inmediatas de la industria y la sociedad, lo que puede obstaculizar el progreso científico a largo plazo. Además, la brecha entre la investigación básica y aplicada puede dificultar la traducción efectiva de descubrimientos científicos en tecnologías prácticas y soluciones para los desafíos contemporáneos.

En conclusión, la investigación básica desempeña un papel indispensable en esta última revolución, proporcionando el fundamento teórico necesario para impulsar la innovación tecnológica. Sin embargo, para aprovechar al máximo el potencial de esta integración, es crucial reconocer y apoyar el valor intrínseco de la investigación básica y promover una colaboración efectiva entre científicos, ingenieros y profesionales de la industria.

Sin duda un tema que cada vez es de mayor interés en nuestro día a día y el cual tenemos que comprender e integrar en nuestras distintas áreas de trabajo, puesto que más que un futuro, es ya nuestro presente.

Un buen artículo que ejemplifica esto, dentro de la investigación en el área de la salud, y connotando la influencia que significó a partir de lo aprendido con la pandemia, es el de Kumar Sood y colaboradores publicado en la revista Computers and Electrical Engineering: “A visual review of artificial intelligence and Industry 4.0 in healthcare”. Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace: https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9040399/

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viernes, 14 de julio de 2023

Inteligencia Artificial en la Investigación Biomédica

 

La Inteligencia Artificial (IA) es un concepto que deja de ser indiferente para muchos de nosotros. Casi sin darnos cuenta a irrumpido en los últimos años en nuestras vidas gracias al avance en las nuevas tecnologías en distintas áreas de actuación. Por ejemplo, a través de sus distintas aplicaciones nos ayudan para labores en casa, para el contacto con amistades a través de redes sociales y apps diversas en nuestros celulares, en el trabajo, en nuestras citas médicas, etc.

Pero ¿qué es exactamente la IA?, ¿Cuánto tiempo lleva desarrollándose? y ¿cómo es que puede ayudar a las áreas sanitarias y científicas?

La IA es una rama de la informática que se enfoca en la creación de sistemas capaces de realizar tareas que normalmente requerirían la inteligencia humana. Se puede decir que no son realmente inteligentes, puesto que requerirán siempre del criterio humano para diseñar el método de conseguir un resultado concreto y además tener la validación de que el trabajo final para el que se le ha generado esté llevándose correctamente. Pero, sin duda, y como lo estamos viendo a fecha de hoy, cambian y cambiarán el modo en que trabajamos, permitiéndonos en cada una de nuestras áreas ser más productivos cediendo a las “máquinas” las tareas más rutinarias y monótonas, además de darnos el tiempo para inversión en otros menesteres.

La historia de su aparición se puede remontar a los años 1950 cuando Alan Turing desarrolló la prueba de Turing, proporcionando un marco para evaluar la “inteligencia” de una máquina, y luego en 1956, en la Conferencia de Dartmouth se acuña el término oficial de IA. De esta manera empieza a existir investigación en el área, de modo que para los años 1980 a 1990 se popularizan los algoritmos de aprendizaje automático, en especial las famosas “redes neuronales” que imitan la forma en que los humanos aprenden a partir de la experiencia, haciendo posible que las máquinas mejoren su rendimiento con el tiempo y se adapten a nuevos datos. En 1997 IBM desarrolla Deep Blue, el famoso programa que venció por primera vez en una partida de ajedrez al conocido jugador Garry Kasparov. Posteriormente, sobre el año 2006 se reconoce el término “Deep Learning”, implicando el uso de muchas capas de nodos de procesamiento por redes neuronales para permitir a la máquina aprender a partir de grandes conjuntos de datos, sobre todo en reconocimiento de voz e imagen. Y es así como entre el 2018 y 2023 empezamos a escuchar y experimentar en nuestros ordenadores, tablets y móviles modelos de avance significativo como el GPT-2, GPT-3 y Chat-GPT, que abre las puertas de la aplicación de la IA en procesamientos de lenguaje natural, y por tanto versatilidad para el uso por gran cantidad de profesionales, no solo informáticos especializados.

A partir de ello, se reconoce que estas herramientas facilitaran la aplicación de la IA generativa y multimodal para llevar a cabo, por ejemplo, redacción de correos electrónicos, asistencia en elaboración de informes y artículos (por ejemplo, científicos), material informativo, y apoyo en nuestros circuitos administrativos. Pero también permitiría, por “asistencia cognitiva” apoyo en manejo de modelos de lenguaje específicos, por ejemplo, en el sector sanitario y procesamiento de datos para apoyo en diagnóstico y pronóstico en los ambientes sanitarios. Y en el campo de ciencia básica, la búsqueda de moléculas nuevas para elaboración de fármacos a una enfermedad, o identificación sobre estudios analíticos, estudios genéticos, entre otros, comparando con grandes bases de datos, factores de riesgo y adelanto a reconocimiento de una enfermedad en particular a desarrollarse en el tiempo.

Es en este último punto, donde se reconoce el gran aporte que generaría en la investigación científica y biomédica. Al permitir la IA procesar grandes conjuntos de datos de investigación y resaltar nuevas correlaciones, permitiría conducir nuevos descubrimientos, compuestos químicos con efectividad aplicativa en tratamientos médicos, así como en apoyo a la industria agrícola, ganadera, mineral, o, por ejemplo, en el trabajo de cuidados sobre el medio ambiente.

Un claro ejemplo es el desarrollo del programa AlphaFold, desarrollado por DeepMind que permite realizar predicciones de estructuras de proteínas mediante sistema de aprendizaje profundo: https://www.youtube.com/watch?v=KpedmJdrTpY

Sin duda un gran campo para especializarse, y promover la investigación sobre nuestras distintas áreas de aplicación científica, puesto que es una herramienta futurística que ha venido para quedarse y ser ya parte de nuestro presente.

Quienes tengan interés en este punto, puede ingresar al siguiente enlace:https://www.deepmind.com/research/highlighted-research/alphafold

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