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Innovación

Israel. Investigadores descubrieron un tratamiento eficaz para las personas que sufren síntomas de COVID a largo plazo

Investigadores de la Universidad de Tel Aviv expusieron a pacientes con síntomas de coronavirus de larga duración a un tratamiento intensivo de oxigenoterapia hiperbárica y descubrieron una mejora significativa de las funciones cognitivas, neurológicas y psiquiátricas. 

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Agencia AJN.- Un nuevo e innovador estudio de la Universidad de Tel Aviv, el primero de este tipo en el mundo, descubrió un tratamiento prometedor para las millones de personas que sufren síntomas de coronavirus a largo plazo, basado en la avanzada terapia de oxígeno hiperbárico (TOHB).

Los síntomas de coronavirus de larga duración, que afecta hasta a un 30% de los pacientes infectados por el virus, se caracteriza por una serie de síntomas cognitivos debilitantes, como la incapacidad de concentración, la niebla cerebral y la dificultad para recordar palabras o pensamientos, que persisten durante más de tres meses, y a veces hasta dos años.

Hasta el momento no se había propuesto ninguna terapia eficaz, lo que dejaba sin alternativa a millones de personas en todo el mundo.

Con respecto a su nuevo descubrimiento, los investigadores israelíes expresaron: «Nuestro estudio es el primer ensayo controlado aleatorio que demuestra una solución real para el coronavirus prolongado. Los pacientes expuestos a un protocolo intensivo de tratamientos con TOHB mostraron una mejora significativa en comparación con el grupo de control. Para las personas que sufren los síntomas de coronavirus de larga duración, el estudio proporciona una nueva esperanza de recuperación».

El estudio fue realizado por el Centro Sagol de Medicina e Investigación Hiperbáricas de la Universidad de Tel Aviv y el Centro Médico Shamir (Assaf Harofeh), mientras que la investigación fue dirigida por el profesor Shai Efrati, director del Centro Sagol y miembro del cuerpo docente de la Facultad de Medicina Sackler y la Facultad de Neurociencia Sagol de la TAU, y por el doctor Shani-Itskovich Zilberman, del Centro Sagol de Medicina Hiperbárica y la Facultad de Medicina Sackler de la TAU. Además, participaron del estudio algunos colaboradores principales como el Dr. Merav Catalogna, científico principal de datos del Centro Médico Shamir (Assaf Harofeh) y el Dr. Amir Hadanny del Centro Sagol y la Facultad de Medicina Sackler de la TAU.

1. Prof Shai Efrati

Profesor Shai Efrati (Shamir Medical Center. Assaf Harofeh).

En relación a los síntomas de coronavirus a largo plazo, el profesor Efrati explicó: «Hoy sabemos que, en algunos pacientes, el coronavirus penetra en el cerebro a través de la placa cribiforme, la parte del cráneo situada justo encima de la nariz, y desencadena una lesión cerebral crónica, principalmente en las regiones cerebrales del lóbulo frontal, responsables de la función cognitiva, el estado mental y la interpretación del dolor. En consecuencia, los pacientes afectados experimentan un deterioro cognitivo a largo plazo, con síntomas como niebla cerebral, pérdida de concentración y fatiga mental. Además, dado que el lóbulo frontal está dañado, los pacientes pueden sufrir alteraciones del estado de ánimo, depresión y ansiedad. Estos síntomas clínicos, identificados en pacientes de todo el mundo, fueron corroborados por la Organización Mundial de la Salud en una definición oficial de la llamada ‘coronavirus largo’ emitida en octubre de 2021, incluyendo la disfunción cognitiva como uno de los síntomas comunes».

»Un estudio reciente de las universidades de Cambridge y Exeter informó de que el 78% de los pacientes con coronavirus de larga duración experimentaron dificultades de concentración, el 69% informó de niebla cerebral y el 68% de olvidos. Por lo tanto, los efectos del coronavirus a largo plazo pueden ser muy perjudiciales para la calidad de vida de quien los padece, y todavía no se encontró ningún tratamiento eficaz. En nuestro estudio aprovechamos la TOHB, que ya demostró su eficacia en el tratamiento de otras formas de lesión cerebral (como el ictus, el traumatismo, el deterioro cognitivo relacionado con la edad y el TEPT resistente al tratamiento), para el esfuerzo global de encontrar una solución para el coronavirus de larga duración», agregó Efrati.

El estudio, diseñado como un ensayo clínico prospectivo, aleatorizado, doble ciego y controlado con placebo, incluyó a 73 pacientes con síntomas cognitivos posteriores al coronavirus, como incapacidad para concentrarse, niebla cerebral, olvido y dificultad para recordar palabras o pensamientos, que persistían durante más de tres meses tras una prueba RT-PCR que confirmaba la infección.

Los participantes se dividieron en dos grupos: 37 pacientes recibieron tratamiento con TOHB, mientras que 36 pacientes sirvieron como grupo de control simulado, recibiendo tratamiento con placebo. Tanto los pacientes como los investigadores desconocían el protocolo de tratamiento designado. El protocolo único consistía en 40 sesiones diarias de TOHB y cinco sesiones por semana en un periodo de dos meses, en el que los pacientes entraban en una cámara de TOHB de varias plazas y respiraban oxígeno al 100% por máscara a 2 atmósferas absolutas (ATA) durante 90 minutos con fluctuaciones de oxígeno. El grupo de control recibió un tratamiento placebo, respirando aire normal.

Además, los participantes se sometieron a una prueba cognitiva computarizada, así como a imágenes cerebrales avanzadas de alta resolución (resonancia magnética de profusión y DTI) al iniciar el ensayo y al finalizarlo.

Los resultados fueron muy alentadores: los pacientes tratados con TOHB mostraron una mejora significativa, mientras que en el grupo de control los síntomas de coronavirus de larga duración permanecieron prácticamente inalterados. En los pacientes tratados con TOHB, las mayores mejoras se produjeron en la función cognitiva global, la atención y las funciones ejecutivas (la capacidad de planificar, organizar, iniciar, autocontrolar y controlar las propias respuestas para lograr un objetivo).

Otros beneficios fueron una mayor velocidad de procesamiento de la información, una mejora de los síntomas psiquiátricos, más energía mental, mejor calidad del sueño y menos dolor corporal. Todos los resultados clínicos se correlacionaron con las imágenes cerebrales de los participantes, indicando un cambio significativo en las partes del cerebro relacionadas con cada función, que habían sido visiblemente dañadas por el virus.

Los resultados de la investigación se publicaron en Scientific Reports.

 

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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Ciencia

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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