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ACRODAT: herramienta para endocrinólogos en la evaluación de la acromegalia

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Con el objetivo de avanzar en el abordaje integral de las enfermedades raras a través de aplicaciones innovadoras, Pfizer ha desarrollado ACRODAT, una herramienta online dirigida a endocrinólogos y diseñada para evaluar la actividad de la acromegalia.

La acromegalia es una patología que se produce por la secreción excesiva de la hormona de crecimiento (GH, por sus siglas en inglés) por la glándula pituitaria o hipófisis, situada en la base del cráneo, provocando un agrandamiento gradual de distintos tejidos y órganos a lo largo de los años. Esta patología suele aparecer entre los 30 y 50 añosde edad e implica una reducción de la esperanza de vida de 5 a 10 años. Ocurre en 60 casos por cada millón de habitantes.

Valor clínico de ACRODAT

Por consiguiente, esta plataforma monitorizar y registra los cambios del estado de salud de los pacientes para facilitar la toma de decisiones sobre la opción terapéutica más adecuada para cada uno. Además, ACRODAT proporciona una perspectiva integral de la enfermedad, ya que también incluye la información reportada por el paciente, como sus síntomas o su calidad de vida.

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Plataforma ofrece una visión completa de la acromegalia

ACRODAT es especialmente útil para los endocrinólogos, ya que facilita una visión global de todos los parámetros importantes, para que el paciente pueda vivir en una situación lo más apta posible”, declara la Dra. Susan Webb, Catedrática de Medicina y endocrinóloga del Hospital Sant Pau de Barcelona y Coordinadora de la Unidad 747 del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Raras

Así mismo, destaca la plataforma permite “Contar con mayor participación en los aspectos que los pacientes consideran importantes sobre la enfermedad, teniendo en cuenta que no todos valoran lo mismo, es clave para que el abordaje terapéutico se optimice y cubrir sus necesidades”.

ACRODAT, una herramienta online dirigida a endocrinólogos, elaborada por la farmacéutica Pfizer para evaluar la actividad de la acromegalia.

Importancia de este tipo de herramientas

 “Crear herramientas innovadoras que permitan un abordaje más completo y que faciliten la toma de decisiones sobre el tratamiento de enfermedades poco frecuentes como la acromegalia es una de las prioridades de Pfizer”, concluye Nuria Mir, directora médica de la Unidad de Enfermedades Raras de Pfizer.

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Modelos de corazón en 3D para analizar enfermedades cardíacas

Investigadores analizan si las variaciones en la forma del corazón están asociadas directamente con enfermedades cardíacas antes de que se manifiesten los síntomas

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Un equipo de científicos del King’s College London en Reino Unido han creado réplicas en 3D del corazón humano adulto para responder esta pregunta. Estos modelos en escala real se construyeron con el apoyo de imágenes de tomografía computarizada, lo que permitió analizar la función y asociarla con la forma de este órgano. Los resultados se compartieron en la revista PLOS Computational Biology.

La investigación no concluye ahí. En la publicación, los autores incluyen 1000 nuevos corazones sintéticos que se han hecho de libre acceso, lo que permite a las personas interesadas descargarlos y utilizarlos para probar nuevos algoritmos, ensayar terapias in-silico, realizar más análisis estadísticos o generar formas específicas a partir de los modelos promedio. La técnica se conoce como análisis estadístico de la forma, (Statistical shape analysis, en inglés).

A través de este método, a partir de una cohorte de 20 corazones adultos sanos, los investigadores crearon un corazón medio y luego lo ajustaron deformando este corazón medio para obtener 1000 corazones enteros 3D nuevos y sintéticos. Haciendo que el corazón sintético se desvíe de la forma media se pueden crear corazones más anormales o extremos, delimitados por el rango de variación observado en la cohorte.

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El uso de corazones 3D facilitaría diagnósticos tempranos

Como sucede con otros órganos del cuerpo humano, el corazón no es idéntico en todas las personas. Inclusive en los individuos sanos se perciben ligeras diferencias. Para los especialistas, conocerlas a través de esta técnica no invasiva también permiten analizar cómo los cambios afectan la función cardíaca con herramientas como la simulación.

El núcleo del estudio se basa en la capacidad de simular el latido del corazón por ordenador, un proceso complejo que requiere superordenadores (más de 200.000 horas de cálculos que se ejecutan en paralelo y tardan unos 5 días). La tarea consiste en aprender los mecanismos que se simulan en lo que se llama emuladores que producen la salida de la simulación en una fracción de segundo.

Con los datos, los investigadores pueden realizar simulaciones electromecánicas en los 20 modelos obtenidos, más 38 casos extremos en los que se exageraron algunas características, seleccionadas automáticamente, como órganos más grandes o más pequeños o con paredes más gruesas. Según los autores de la publicación, este estudio marca un nuevo hito en la comprensión de la anatomía, ya que se muestra cómo los cambios sutiles a veces pueden generar consecuencias de grandes magnitudes. A su vez, prepara el camino para que más investigadores se dediquen al tema.

“Esta investigación podría utilizarse como diagnóstico precoz más adelante. Por ejemplo, descubrimos que hay una zona en el corazón justo antes de la aorta que, cuando se engrosa, tiene un gran impacto en la función prevista”, se puede leer en el documento.

La construcción de estos emuladores no sólo agiliza el proceso, sino también la forma de identificar cuáles son los factores importantes relacionados con la salud y la enfermedad cardíaca, y cómo este estudio aborda el complejo problema de cómo la forma cardíaca se relaciona con la función.

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Identifican 165 genes vinculados al cáncer con inteligencia artificial

En Alemania han desarrollado un algoritmo que detecta más de 100 genes asociados con cáncer y procesos que beneficiarían a la creación de terapias personalizadas

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Un nuevo algoritmo puede predecir cuáles genes causarán cáncer, incluso si todavía no se han desarrollado mutaciones leves que sean consideradas como indicio. Esta herramienta fue diseñada por un grupo de expertos en Berlín (Alemania), quienes combinaron una amplia variedad de datos y los sometieron a análisis directo con inteligencia artificial.

El grupo investigador pertenece al Instituto Max Planck para la Genética Molecular (MPIMG, en inglés) y Instituto de Biología Computacional del Helmholtz Zentrum München. El modelo predictivo utiliza inteligencia artificial (utilizando el aprendizaje automático) para identificar 165 genes que hasta entonces eran desconocidos. A diferencia de las herramientas tecnológicas existentes, este innovador sistema también evalúa secuencias que ‘aparentemente’ carecen de anomalías.

Todos los genes recién identificados interactúan estrechamente con genes cancerígenos bien conocidos y han demostrado ser esenciales para la supervivencia de las células tumorales en experimentos de cultivo celular.

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Un logro que acerca a la terapia personalizada en cáncer

Este algoritmo nombrado “EMOGI” (Integración de gráficos multiómicos explicables, en español), también logra explicar la relación en la maquinaria celular que hacen que un gen sea cancerígeno. En los hallazgos publicados en revista Nature Machine Intelligence, los datos del ADN contiene información sobre la metilación, la actividad de los genes individuales y las interacciones de las proteínas dentro de las vías celulares y, por supuesto, las secuencias de ADN con mutaciones que derivan en cáncer.

“Idealmente, obtenemos una imagen completa de todos los genes del cáncer en algún momento, lo que puede tener un impacto diferente en la progresión del cáncer para diferentes pacientes”, indica en un comunicado Annalisa Marsico, líder del grupo investigador. Vale la pena destacar que en esta técnica, un algoritmo de aprendizaje profundo detecta los patrones y principios moleculares que conducen al desarrollo de la enfermedad.

Pero, ¿por qué se considera un avance destacado en los tratamientos para el cáncer? La respuesta para la mayoría no es desconocida. Los pacientes con cáncer deben someterse a alternativas agresivas, dolorosas e inciertas. En cambio, la terapia personalizada, los enfoques adaptan la medicación con precisión al tipo de tumor. “El objetivo es seleccionar la mejor terapia para cada paciente, es decir, el tratamiento más eficaz con el menor número de efectos secundarios. Además, podríamos identificar los cánceres ya en fases tempranas, basándonos en sus características moleculares”.

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Fuente: Nature Machine Intelligence

El nuevo programa de los investigadores añade un número considerable de nuevas entradas a la lista de genes sospechosos de cáncer, que ha crecido hasta alcanzar entre 700 y 1.000 en los últimos años. Solo mediante una combinación de análisis bioinformáticos y los más novedosos métodos de Inteligencia Artificial (IA), los investigadores pudieron rastrear los genes ocultos.

A todas las posibilidades, los expertos añaden la ayuda de la inteligencia artificial como elemento fundamental para descubrir incluso aquellas conexiones de trenes que antes habían pasado desapercibidas. En los datos se esconden muchos más detalles interesantes. “Vemos patrones que dependen del cáncer y del tejido concretos“, menciona Marsico. “Vemos esto como una prueba de que los tumores se desencadenan por diferentes mecanismos moleculares en diferentes órganos”.

El programa EMOGI no se limita al cáncer, subrayan los investigadores. El algoritmo puede utilizarse para integrar diversos conjuntos de datos biológicos y encontrar patrones en ellos. “Podría ser útil aplicar nuestro algoritmo a enfermedades igualmente complejas para las que se recogen datos multifacéticos y en las que los genes desempeñan un papel importante. Un ejemplo podrían ser las enfermedades metabólicas complejas como la diabetes”.

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App calcula el riesgo de contraer coronavirus en una habitación

Una app diseñada por investigadores de Alemania permite a sus usuarios medir el riesgo de contraer el Sars-Cov-2 en espacios cerrados según datos actualizados sobre estadísticas y contagio por aerosoles

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Una app diseñada por investigadores de Alemania permite a sus usuarios medir el riesgo de contraer el Sars-Cov-2 en espacios cerrados según datos actualizados sobre estadísticas y contagio por aerosoles
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