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Un sensor alerta a la gente sobre alimentos que dan alergia

Agencia AJN.- Las alergias a los alimentos provocan ataques anafiláctico a millones de personas. La compañía SensorGenic presenta una solución para reducir esa situación.

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Agencia AJN.- A la edad de un año, el emprendedor Noam Yasovsky fue diagnosticado de sufrir alergia a los huevos, el sésamo y la leche. Desde entonces, comer en las casas de otras personas o en restaurantes ha sido un desafío permanente. Tal es así que Yasovsky necesita llevar a todos lados su propia comida o pedir detalles de los ingredientes para saber qué platos no lo pondrán en riesgo.

Su padre Alon, investigador y ahora también emprendedor, descubrió que alrededor de 250 millones de personas en todo el mundo -el 8% de los niños y el 4% de los adultos- tienen alergias a los alimentos. Solo en EU, la alergia a los alimentos provoca un shock anafiláctico cada seis minutos. A veces, estos incidentes son fatales.

El conocimiento familiar se sumó a la experiencia del menor de los Yasovsky para crear SensorGenic: «Tengo 15 años de experiencia en los departamentos de investigación y desarrollo de Apple, Intel y PrimeSense pero siempre tuve en mente este asunto, así que hace algunos años empecé a pensar en cómo construir un sensor que le permita a los alérgicos saber qué alimentos son compatibles antes de comerlos, en cualquier momento y lugar», le explicó Noam Yasovsky a ISRAEL21c.

Y así se germinó el sueño. Por estos días, su compañía emergente SensoGenic desarrolla un biosensor digital de alérgenos alimentarios para los consumidores.

Este es el único dispositivo en su tipo capaz de detectar e identificar a los alérgenos más comunes (leche, huevos, cacahuetes, nueces, trigo, soja, pescado y mariscos) con apenas una sola muestra del alimento, que, para su análisis, debe ser colocada en una almohadilla desechable donde es examinada por la unidad biosensora.

El dispositivo de SensoGenic utiliza una nanotecnología patentada para detectar proteínas específicas que causan alergias a un nivel de 10 partes por millón (ppm), considerado el nivel de reacción adversa más bajo. Los usuarios reciben el resultado en su teléfono inteligente a través de una aplicación especial.

«La aplicación también les permitirá a los usuarios narrar sus experiencias en un restaurante o compartir los resultados con grupos y redes de personas alérgicas a los mismos alimentos», describió Yasovsky.

A la edad de un año, el emprendedor Noam Yasovsky fue diagnosticado de sufrir alergia a los huevos, el sésamo y la leche. Desde entonces, comer en las casas de otras personas o en restaurantes ha sido un desafío permanente. Tal es así que Yasovsky necesita llevar a todos lados su propia comida o pedir detalles de los ingredientes para saber qué platos no lo pondrán en riesgo.

Su padre Alon, investigador y ahora también emprendedor, descubrió que alrededor de 250 millones de personas en todo el mundo -el 8% de los niños y el 4% de los adultos- tienen alergias a los alimentos. Solo en EU, la alergia a los alimentos provoca un shock anafiláctico cada seis minutos. A veces, estos incidentes son fatales.

El conocimiento familiar se sumó a la experiencia del menor de los Yasovsky para crear SensorGenic: «Tengo 15 años de experiencia en los departamentos de investigación y desarrollo de Apple, Intel y PrimeSense pero siempre tuve en mente este asunto, así que hace algunos años empecé a pensar en cómo construir un sensor que le permita a los alérgicos saber qué alimentos son compatibles antes de comerlos, en cualquier momento y lugar», le explicó Noam Yasovsky a ISRAEL21c.

Y así se germinó el sueño. Por estos días, su compañía emergente SensoGenic desarrolla un biosensor digital de alérgenos alimentarios para los consumidores.

Este es el único dispositivo en su tipo capaz de detectar e identificar a los alérgenos más comunes (leche, huevos, cacahuetes, nueces, trigo, soja, pescado y mariscos) con apenas una sola muestra del alimento, que, para su análisis, debe ser colocada en una almohadilla desechable donde es examinada por la unidad biosensora.

El dispositivo de SensoGenic utiliza una nanotecnología patentada para detectar proteínas específicas que causan alergias a un nivel de 10 partes por millón (ppm), considerado el nivel de reacción adversa más bajo. Los usuarios reciben el resultado en su teléfono inteligente a través de una aplicación especial.

«La aplicación también les permitirá a los usuarios narrar sus experiencias en un restaurante o compartir los resultados con grupos y redes de personas alérgicas a los mismos alimentos», describió Yasovsky.

Emergida de la aceleradora de salud digital eHealth Ventures en la ciudad Modi’in Illit en marzo de 2018, SensoGenic recluta hoy a cientos de evaluadores beta en Israel, especialmente familias con niños pequeños.

“Parte del modelo de negocio es trabajar con una pequeña comunidad de primeros usuarios para darnos su opinión. Saldremos de Israel a todo el mundo. Para 2002 planeamos tener un producto completo», expresó el emprendedor.

Planificado para ser vendido en línea y luego en cadenas de restaurantes a través de socios de distribución global, la unidad de biosensores -que no requiere aprobación regulatoria- tendrá un precio de alrededor de 200 dólares. Por su parte, las almohadillas de prueba desechables costarán menos un dólar cada una.

En otro orden, un producto estadounidense de biosensores manuales que detectan maní y gluten, utiliza en la actualidad cápsulas desechables que cuestan cuatro dólares para detectar el alérgeno específico con química basada en anticuerpos.

En ese sentido, SensoGenic será más asequible y también multipropósito, ya que utiliza una formulación única basada en celulosa, un polímero natural abundante y barato, para atraer a todas las proteínas alergénicas de la muestra de alimentos. «La celulosa es lo que nos da una ventaja», explicó Yasovsky.

Esto podría ser un plus significativo en el billonario mercado de alérgenos alimentarios.

La innovadora investigación detrás de la tecnología de SensoGenic proviene del pionero en nanotecnología israelí y empresario profesor Oded Shoseyov de la Universidad Hebrea de Jerusalén y de su hermano, el doctor David Shoseyov.

Recientemente, SensoGenic recibió la subvención “Horizon 2020” -unos 50.000 euros de la Unión Europea-, y fue parte del Programa de Liderazgo del Instituto Merage, que ayuda a las compañías emergentes de Israel orientadas a la ciencia y la medicina a llegar al mercado estadounidense.

El primer objetivo serán los padres de aproximadamente 2,2 millones de niños estadounidenses alérgicos a los huevos o al maní.

Yasovsky consideró que el dispositivo ofrece «una capa adicional de información para la toma de decisiones».

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Fuente: Israel21c
Por: Abigail Klein Leichman

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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Pharmacist using mobile smart phone for search bar on display in pharmacy drugstore shelves background.

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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