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Israel. Científicos desarrollan una molécula que podría ralentizar la enfermedad de Alzheimer

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Agencia AJN.- Científicos israelíes del Technion – Instituto de Tecnología de Israel han desarrollado una molécula artificial que podría inhibir el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer, posiblemente allanando el camino para un mejor tratamiento de la enfermedad.

Los científicos del Technion colaboraron con el Centro Nacional Francés de Investigación Científica (CRNS) y publicaron sus hallazgos en la revista científica semanal Angewandte Chemie, revisada por pares, publicada en nombre de la Sociedad Química Alemana.

El estudio fue dirigido por la profesora Galia Maayan y la estudiante de doctorado Anastasia Behar de la Facultad de Química Schulich del Technion, en colaboración con la profesora Christelle Hureau del Laboratoire de Chimie de Coordination du CNRS, Toulouse, Francia.

Los hallazgos mostraron que una acumulación de iones de cobre, al interactuar con la beta amiloide (Aβ), puede provocar toxicidad celular, provocando condiciones peligrosas, incluidas enfermedades degenerativas del cerebro, como el Alzheimer. Esta acumulación de cobre interrumpe la eliminación del Aβ, un péptido vinculado a las placas que se forman en el cerebro de los pacientes con Alzheimer.

Un estudio de 2013 que aparece en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences escrito por un grupo dirigido por Rashid Deane, profesor de investigación en el departamento de neurocirugía del Centro Médico de la Universidad de Rochester, dijo que la acumulación de cobre en el cuerpo aumenta la progresión de la enfermedad de Alzheimer evitando que las proteínas tóxicas salgan del cerebro. Más específicamente, la interacción del ión de cobre con el Aβ promueve ROS, o especies reactivas de oxígeno, sustancias químicas altamente reactivas formadas a partir del oxígeno. La producción de ROS debido a iones metálicos, como el cobre, provoca daños oxidativos en el péptido Aβ y la posible formación de placa amiloide.

Los investigadores han descubierto que la descomposición del complejo cobre-Aβ y la eliminación del cobre del amiloide previene la muerte celular y la inhibición de la enfermedad. La extracción de cobre se realiza mediante un proceso llamado quelación o utilizando moléculas que unen los iones de cobre y los extraen del amiloide.

La profesora de Química del Technion, Galia Maayan, no comenzó su carrera estudiando la acumulación de iones de cobre y su impacto en las enfermedades degenerativas. En cambio, simplemente se centró en la molécula.

“Soy químico. Entonces miré una molécula y dije: ‘Tengo esta molécula, tengo este ion metálico, en este caso, cobre, ¿Cómo puedo diseñar algo que sea selectivo para el cobre?’ Y luego pensé en otras aplicaciones ”, dijo la profesora según informó NoCamels, “ En mi primer año en el Technion cuando hice mi posdoctorado, aprendí mucho sobre estos péptidos imitadores o peptoides. Desarrollé quelantes que no son selectivos para iones metálicos específicos».

La profesora Maayan desarrolló la base para la unión de peptoides con cobre y zinc e investigó cómo los peptoides los unían, algo que dice que nadie había hecho hasta ese momento, pero no fue hasta que conoció a su primera estudiante de doctorado, Maria Baskin. (otra autora del artículo), que entendió que las moléculas podrían ser buenas para quelar iones metálicos relacionados con enfermedades específicas.

«Hablamos sobre el cobre, y luego comenzamos a pensar en el Alzheimer», dice, «y luego comenzamos a trabajar en ello».

El profesor Maayan y Baskin desarrollaron la primera generación de moléculas quelantes selectivas al cobre. Pero no eran solubles en agua, explica. «Para comenzar a fabricar los medicamentos que desea desarrollar, necesita que su molécula sea, al menos hasta cierto punto, soluble en agua».

Los investigadores del Technion desarrollaron su propio método para hacer que la molécula sea soluble en agua, sin cambiar su forma u organización, y patentaron el resultado. Por tanto, se creó un quelante peptoide soluble en agua que aún podía unir selectivamente cobre. Mientras tanto, Anastasia Behar, quien se unió al laboratorio de la Prof. Maayan mientras completaba su Maestría en Química en el Technion, fue enviada a Francia durante tres meses para trabajar con CRNS después de que la Prof. Maayan se conectara con la Prof. Christelle Hureau.

Behar le dijo, según NoCamels, que en Francia, los investigadores crearon entornos específicos donde podían simular procesos en el cerebro donde ocurría la acumulación de metales unidos a Aβ.

“Luego agregamos nuestra molécula y probamos si puede interactuar con la beta amiloide, sacar el cobre y detener la producción de radicales, lo que la molécula eventualmente hizo”, explica.

“Mientras trabajaba en la molécula, Nastia [Anastasia] aprendió a hacer experimentos bioquímicos para mostrar la biología que puede hacer la molécula. Todas las cosas que creemos pueden llevarnos hacia el desarrollo futuro de peptoides como medicamentos para el Alzheimer ”, dijo el Prof. Maayan.

Los investigadores del Technion desarrollaron su propio método para hacer que la molécula sea soluble en agua, sin cambiar su estructura o la forma en que estaba organizada. Esto fue probado en Francia. El quelante peptoide soluble en agua, una molécula sintética denominada P3, pudo realizar su tarea de forma selectiva. Se une fuertemente al cobre y forma CuP3, extrayendo el cobre del amiloide. De esta forma inhibe e incluso suprime la formación de oxidantes nocivos, sin crear nuevos procesos, que neutralicen la toxicidad amiloide.

El profesor Maayan dice que es importante tener en cuenta que la molécula que establecieron los investigadores no es la molécula real que les gustaría que se usara al crear tratamientos farmacológicos para el Alzheimer.

“Tiene problemas de solubilidad, problemas de estabilidad. Esta no es una molécula que vamos a desarrollar. Esto es solo una base ”, le dice a NoCamels,“ vamos a llevarlo más lejos y desarrollar más y más moléculas que serán mejores. En este momento, acabamos de poner los cimientos y este es el gran avance. Más adelante crearemos moléculas que sean más factibles «.

El siguiente paso, explica el profesor Maayan, es ir más allá de la imitación de un entorno de una célula o del cerebro en términos de una solución de PH y hacer más experimentos in vitro, o experimentos con células.

“Haremos algunos experimentos in vitro, luego optimizaremos la química nuevamente y luego volveremos a in vitro hasta que estemos listos para ir in vivo [con un organismo vivo]”, dice, “Es un proceso largo . Puede llevar varios años, pero vemos el camino para que no sea vago. Vemos el camino y ahora sabemos lo que tenemos que hacer «.

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Innovación

Científicos israelíes desarrollan tratamiento experimental que mejora la supervivencia en casos de hemorragias graves

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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.

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Científicos israelíes: Modelos generales de inteligencia artificial son mejores que los específicos para médicos para diagnosticar casos complejos

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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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