Innovación
Investigadores israelíes determinaron que los microbios intestinales pueden afectar el curso de la ELA
Agencia AJN.- Investigadores del Instituto de Ciencia Weizmann han demostrado en ratones que los microbios intestinales, denominados colectivamente microbioma intestinal, pueden afectar el curso de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), también conocida como enfermedad de Lou Gehrig.

Agencia AJN.- Investigadores del Instituto de Ciencia Weizmann han demostrado en ratones que los microbios intestinales, denominados colectivamente microbioma intestinal, pueden afectar el curso de la esclerosis lateral amiotrófica (ELA), también conocida como enfermedad de Lou Gehrig.
Según informó Nature , la progresión de una enfermedad similar a la ELA se ralentizó después de que los ratones recibieron ciertas cepas de microbios intestinales o sustancias que se sabe que son secretadas por estos microbios. Los resultados preliminares sugieren que los hallazgos sobre la función reguladora del microbioma pueden ser aplicables a pacientes humanos con ELA.
«Nuestro objetivo científico y médico de larga data es dilucidar el impacto del microbioma en la salud y las enfermedades humanas, y el cerebro es una nueva frontera fascinante», dice el Prof. Eran Elinav, del Departamento de Inmunología. Su equipo realizó el estudio junto con el del Profesor Eran Segal del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemáticas Aplicadas. Segal explica: «Dada la creciente evidencia de que el microbioma afecta la función cerebral y la enfermedad, quisimos estudiar su posible papel en la ELA». El estudio fue dirigido por becarios postdoctorales, los Dres. Eran Blacher y Stavros Bashiardes, y por el científico del personal, el Dr. Hagit Shapiro, todos en el laboratorio de Elinav. Colaboraron con la Dra. Daphna Rothschild, becaria postdoctoral en el laboratorio de Eran Segal, y el Dr. Marc Gotkine, Jefe de la Clínica de Enfermedades de Neuronas Motoras en el Centro Médico Hadassah.
Los científicos comenzaron a demostrar en una serie de experimentos que los síntomas de una enfermedad similar a la ELA en ratones transgénicos empeoraron después de que estos ratones recibieron antibióticos de amplio espectro para eliminar una parte sustancial de su microbioma. Además, los científicos descubrieron que el crecimiento de estos ratones propensos a ALS en condiciones libres de gérmenes (en los cuales, por definición, los ratones no tienen microbioma propio), es extremadamente difícil, ya que estos ratones tuvieron dificultades para sobrevivir en el ambiente estéril. Juntos, estos resultados apuntaban a un posible vínculo entre las alteraciones en el microbioma y la progresión acelerada de la enfermedad en ratones que eran genéticamente susceptibles a la ELA.
Luego, utilizando métodos computacionales avanzados, los científicos caracterizaron la composición y función del microbioma en los ratones propensos a ALS, comparándolos con los ratones normales. Identificaron 11 cepas microbianas que se alteraron en ratones propensos a ALS a medida que la enfermedad avanzaba o incluso antes de que los ratones desarrollaran síntomas manifiestos de ELA. Cuando los científicos aislaron estas cepas microbianas y las administraron una por una, en forma de suplementos de tipo probiótico, a ratones propensos a ALS después del tratamiento con antibióticos, algunas de estas cepas tuvieron un claro impacto negativo en la enfermedad tipo ALS. Pero una cepa, Akkermansia muciniphila, retardó significativamente la progresión de la enfermedad en los ratones y prolongó su supervivencia.
Para revelar el mecanismo por el cual Akkermansia puede estar produciendo su efecto, los científicos examinaron miles de pequeñas moléculas secretadas por los microbios intestinales. Se concentraron en una molécula llamada nicotinamida (NAM): sus niveles en la sangre y en el líquido cefalorraquídeo de los ratones propensos a ALS se redujeron después del tratamiento con antibióticos y aumentaron después de que estos ratones fueron suplementados con Akkermansia, que fue capaz de secretar esta molécula. Para confirmar que NAM era de hecho una molécula secretada por un microbioma que podría dificultar el curso de la ELA, los científicos infundieron continuamente a los ratones propensos a ELA con NAM. La condición clínica de estos ratones mejoró significativamente. Un estudio detallado de la expresión de genes en sus cerebros sugirió que NAM mejoró el funcionamiento de sus neuronas motoras.
También participaron en el estudio Uria Mor, el Dr. Mally Dori-Bachash, el Dr. Christian Kleimeyer, Claudia Moresi, Yotam Harnik, Maya Zur, Rotem Ben-Zeev Brik, la Dra. Denise Kviatcovsky, el Dr. Niv Zmora, Yotam Cohen y Dra. Nira Amar del Departamento de Inmunología; Noam Bar e Izhak Levi del Departamento de Biología Celular Molecular y del Departamento de Ciencias de la Computación y Matemática Aplicada; El profesor Michal Schwartz, del Departamento de Neurobiología; Tevie Mehlman y el Dr. Alexander Brandis, del Departamento de Instalaciones Básicas de Ciencias de la Vida; El Dr. Inbal Biton, el Dr. Yael Kuperman, el Dr. Michael Tsoory y el Profesor Alon Harmelin del Departamento de Recursos Veterinarios; Michal Zabari del Departamento de Neurología, Centro Médico Universitario Hadassah-Hebrew; Leenor Alfahel y el Prof. Adrian Israelson del Departamento de Fisiología y Biología Celular de la Universidad Ben-Gurion del Negev;
Financiación: la investigación del Prof. Eran Elinav está respaldada por Leona M. y Harry B. Helmsley Charitable Trust; la Fundación Adelis; el Fondo de Investigación para el Progreso Científico Pearl Welinsky Merlo; la Fundación Else Kroener Fresenius; la fundación de la familia Lawrence y Sandra Post; Yael y Rami Ungar; la Confianza de Daniel Morris; el patrimonio de Bernard Bishin para el Programa WIS-Clalit; el Fondo de Caridad de Park Avenue; el Fondo de Investigación del Cáncer Hanna y el Dr. Ludwik Wallach; Donald y Susan Schwarz; el Fondo de Caridad Howard y Nancy Marks; la finca de Malka Moskowitz; la finca de Myron H. Ackerman; Aliza Moussaieff; y el Consejo Europeo de Investigación. El profesor Elinav es el titular de la cátedra de profesores Sir Marc y Lady Tania Feldmann.
La investigación del Prof. Eran Segal está respaldada por el Centro del Genoma Humano de la Corona, que él dirige; la Leona M. y Harry B. Helmsley Charitable Trust; la Fundación Else Kroener Fresenius; la Fundación Adelis; Judith Benattar; Aliza Moussaieff; el Fondo Fannie Sherr; la finca de Zvia Zeroni; y el Consejo Europeo de Investigación.
Innovación
Científicos israelíes desarrollan tratamiento experimental que mejora la supervivencia en casos de hemorragias graves

Agencia AJN.- Un nuevo tratamiento desarrollado por investigadores de la Universidad Hebrea de Jerusalem en conjunto con el Cuerpo Médico de las Fuerzas de Defensa de Israel (FDI) podría transformar por completo la atención médica de emergencia en situaciones de trauma severo, tanto en el ámbito militar como civil.
La investigación, publicada recientemente en la revista Scientific Reports, demostró que la activación de una proteína específica —conocida como PKC-ε (Proteína Quinasa C épsilon)— después del inicio de una hemorragia masiva puede triplicar las tasas de supervivencia.
El estudio, liderado por los doctores Ariel Furer y Maya Simchoni del Instituto de Investigación en Medicina Militar (proyecto conjunto entre la Universidad Hebrea y el Cuerpo Médico de las FDI), simuló un shock hemorrágico extrayendo el 35% del volumen sanguíneo de modelos animales. Al aplicar el tratamiento apenas cinco minutos después del inicio de la hemorragia, la supervivencia saltó de un 25% a un 73%.
La clave del tratamiento es que ayuda a estabilizar las funciones cardiovasculares: mantiene la presión arterial, el ritmo cardíaco y la capacidad del corazón para bombear sangre. Además, se observó una mejora en la función mitocondrial del tejido cardíaco, es decir, ayuda a que las células generen energía suficiente para resistir el daño y mantener los órganos funcionando.
“Las hemorragias masivas siguen siendo uno de los mayores desafíos en la medicina de emergencia, tanto en el campo de batalla como en accidentes civiles”, explicó Furer. “Este avance abre una nueva puerta para tratamientos que podrían cambiar radicalmente las tasas de supervivencia en situaciones críticas.”
Actualmente, el tratamiento estándar para este tipo de emergencias es la reposición de fluidos, pero este método muchas veces genera complicaciones adicionales y daños en los tejidos. El enfoque israelí con PKC-ε parece no sólo estabilizar al paciente, sino además proteger los órganos contra ese tipo de daño secundario.
A pesar de los resultados alentadores, los investigadores subrayaron que es necesario avanzar hacia ensayos clínicos para confirmar su efectividad en humanos. Sin embargo, el potencial es enorme, sobre todo para el uso por parte de equipos de primeros auxilios y médicos en zonas de combate o en escenarios de catástrofes.
Con este desarrollo, Israel vuelve a posicionarse a la vanguardia de la medicina de emergencia, aportando conocimiento y soluciones que podrían salvar miles de vidas en todo el mundo.
Fuente: Israel21.
Ciencia
Científicos israelíes: Modelos generales de inteligencia artificial son mejores que los específicos para médicos para diagnosticar casos complejos

Agencia AJN.- Un equipo de investigadores de la Universidad Ben-Gurión del Néguev ha desarrollado una nueva base de datos para evaluar la capacidad de los modelos de propósito general de inteligencia artificial (IA) para diagnosticar casos médicos complejos, según The Press Service of Israel (TPS-IL).
Sus hallazgos, presentados ante la Asociación para el Avance de la Inteligencia Artificial en Filadelfia, sugieren que modelos como el GPT-4o podrían ser más efectivos que los diseñados específicamente para la medicina.
Tradicionalmente, los modelos de propósito general de IA se han probado en casos médicos más simples, como preguntas de exámenes o enfermedades comunes, pero no en los casos complejos del mundo real que los médicos suelen enfrentar. Para subsanar esa deficiencia, los investigadores crearon una base de datos de 3.562 informes de casos médicos del BMC Journal of Medical Case Reports, que incluye descripciones detalladas de casos médicos inusuales y sus diagnósticos. Los casos se presentaron mediante preguntas abiertas y de opción múltiple, simulando escenarios de diagnóstico reales.
Los resultados fueron sorprendentes: GPT-4o superó a modelos médicos como Meditron-70B y MedLM-Large en el diagnóstico de esos casos complejos. GPT-4o logró una precisión del 87,9% en preguntas de opción múltiple y del 76,4% en preguntas abiertas, superando a los especializados.
“Nos sorprendió ver que los modelos generales, como GPT-4o, tuvieran un mejor rendimiento que los adaptados para la medicina. Mostramos que los modelos de lenguaje de gran tamaño pueden utilizarse para diagnosticar casos médicos complejos”, afirmó Ofir Ben-Shoham, uno de los investigadores.
La base de datos CUPCase que creó el equipo podría convertirse en una herramienta valiosa para probar nuevos modelos de IA en el futuro. Está abierta al público y puede ampliarse con casos adicionales a medida que se desarrollen nuevos modelos.
“El objetivo era crear un sistema que pudiera evaluar la eficacia de los modelos lingüísticos para diagnosticar casos complejos del mundo real, no solo los comunes”, afirmó el estudiante de doctorado Uriel Peretz.
El doctor Nadav Rapoport, otro miembro del equipo de investigación, explicó que diagnosticar casos complejos puede ser un proceso largo e incierto, lo que genera retrasos y mayores costos para los pacientes. La base de datos CUPCase, al proporcionar casos reales detallados, puede ayudar a acelerar ese proceso y mejorar la atención del paciente.
La investigación tiene diversas aplicaciones prácticas en el ámbito sanitario, principalmente al mejorar la velocidad y precisión de los diagnósticos médicos.
Modelos de IA como GPT-4o podrían ayudar a los médicos a diagnosticar casos médicos complejos con mayor rapidez, reduciendo los retrasos en el diagnóstico y mejorando los resultados de los pacientes.
La base de datos CUPCase, que incluye una colección de casos del mundo real, puede servir como una valiosa herramienta de apoyo a la toma de decisiones clínicas, ayudando a los médicos a tomar decisiones más precisas, especialmente en casos difíciles o poco frecuentes.
Además, el modelo de IA podría facilitar la formación de profesionales médicos, ofreciendo un recurso interactivo para el aprendizaje de procesos diagnósticos complejos.
Las herramientas basadas en IA también podrían ampliar el acceso a apoyo diagnóstico de expertos en zonas desatendidas, donde los especialistas pueden ser limitados. En entornos de cuidados críticos, los modelos de IA podrían proporcionar asistencia diagnóstica en tiempo real.
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