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Diseñan implante de retina que funciona con realidad virtual

Utilizando una combinación de tecnologías y mecanismos, un grupo de ingenieros diseño un prometedor dispositivo que funciona con realidad virtual y brinda visión temporal a personas ciegas

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Una publicación en la revista Communications Materials revela los promisorios hallazgos de un estudio llevado a cabo por ingenieros, cuyo logro más significativo es la creación de implantes de retina que puede restaurar parcialmente la visión en personas ciegas. Para el equipo de investigadores este logro marca una nueva etapa en la estimulación de retina, ya que se considera a este proceso como el reto más grande en cuanto a la creación de prótesis o de instrumentos que mejoren la visión.

De acuerdo con el artículo, la investigación comenzó en 2015 cuando el equipo de científicos liderado por Diego Ghezzi, titular de la Cátedra Medtronic de Neuroingeniería (LNE) en la Escuela de Ingeniería de la EPFL desarrolló un implante de retina que funciona con unas gafas inteligentes equipadas con cámara y un microordenador. Este sistema está diseñado para brindar a las personas ciegas una forma artificial de visión que utiliza electrodos para estimular las células de la retina.

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¿En qué consiste este implante de retina?

Los ingenieros han denominado POLYRETINA al dispositivo que presentaron en su artículo. Se trata de una prótesis epirretiniana orgánica curvada de campo amplio con una alta densidad de píxeles, pensada para ofrecer un gran ángulo visual que requiera un escaneo mínimo de la cabeza y una alta resolución mediante la estimulación mediada por la red epirretiniana, superando así la activación directa de la fibra nerviosa. En síntesis, un tipo de realidad virtual para personas ciegas que podría ser utilizado en tiempo real.

La cámara integrada en las gafas inteligentes capta imágenes en el campo de visión del usuario y envía los datos a un microordenador situado en uno de los extremos de los lentes. A su vez, el microordenador transforma los datos en señales luminosas que se transmiten a los electrodos del implante de retina. Los electrodos estimulan la retina de forma que el usuario ve una versión simplificada en blanco y negro de la imagen.

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A. Imagen de la prótesis POLYRETINA de alta densidad con 10.498 píxeles fotovoltaicos. B. Vista ampliada de los píxeles fotovoltaicos de 80 µm de diámetro y 120 µm de paso. C. Esquema de la estructura de la sección transversal de la interfaz fotovoltaica de POLYRETINA antes de su unión a la cúpula semiesférica. Fuente: Communications Materials

Para medir la capacidad de visión que ofrece este dispositivo los ingenieros utilizaron dos parámetros: resolución y campo visual, utilizados de igual manera en todos los ámbitos científicos. Estos implantes de retina fueron elaborados con 10.500 electrodos, cada uno de ellos sirve para generar un punto de luz.

Ghezzi explicó a MedicalXpress: “Queríamos asegurarnos de que dos electrodos no estimularan la misma parte de la retina. Así que realizamos pruebas electrofisiológicas que consistían en registrar la actividad de las células ganglionares de la retina. Y los resultados confirmaron que, efectivamente, cada electrodo activa una parte diferente de ella”.

Para evaluar el funcionamiento del implante de retina se llevaron a cabo varias simulaciones con realidad virtual. Esto les sirvió para comprobar que el número de electrodos elegido era adecuado y que realizar adiciones a los mismos en realidad no proporcionaría ningún beneficio adicional a los pacientes. Los ingenieros también realizaron pruebas con una resolución constante pero con diferentes ángulos de campo de visión, iniciando con 5 grados y aumentando paulatinamente hasta los 45 grados, siendo el punto de saturación a los 35 grados; es decir, cuando el objeto observado permanece estable.

Tanto las pruebas como los materiales utilizados en este implante de retina, según los ingenieros, lo convierte en un candidato para ensayos clínicos en humanos. El equipo de investigación necesita primero estar seguro de sus resultados. “Todavía no estamos autorizados a implantar nuestro dispositivo en pacientes humanos, ya que la obtención de la aprobación médica lleva mucho tiempo. Pero hemos ideado un proceso para probarlo virtualmente, una especie de solución”, afirmó el líder de esta investigación aunque por ahora no se conocen más detalles.

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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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