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Innovación

Lanzan ‘Vim’, app para pacientes con artritis crónica

La app ‘Vim’ es el resultado de una investigación sobre dolor crónico en la que participaron especialistas y pacientes de la Arthritis Foundation en EE.UU.

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La Fundación para la Artritis (Arthritis Foundation) ha desarrollado y presentado una herramienta digital pensada para aquellos que sufren dolor crónico. Se trata de una app llamada ‘Vim’ que ayuda a la gestión y apoyo comunitario en el manejo de esta dolencia.

La idea de esta app surgió del estudio que la Arthritis Foundation realiza sobre la población que sufre artritis, , resumido recientemente en su informe “How it Hurts”. De acuerdo con estos resultados, el 87% de personas afectadas con artritis padece dolor a niveles medios-elevados lo que interfiere con las actividades que llevan a cabo en su vida cotidiana.

“Realmente nos hizo ver lo que los pacientes necesitaban para vivir la vida que querían vivir”, dijo Steve Taylor, vicepresidente ejecutivo de misión e iniciativas estratégicas de la fundación.

Pero, con la investigación también se descubrió que a mejor manera de mejorar la calidad de vida era ayudar a los pacientes a establecer objetivos a corto plazo, trabajando conjuntamente en grupos de seguimiento conformados por especialistas y pacientes. Por eso, las funciones de Vim incluyen objetivos como el sueño, la alimentación saludable, la pérdida de peso, el seguimiento del dolor, el control del estrés y los tratamientos complementarios, más allá de focalizarse en el dolor crónico.

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¿Qué diferencia a la app Vim de otras apps de salud?

La app Vim se lanzó en un evento virtual organizado por la Arthritis Foundation. En aquella oportunidad se conoció que está patrocinada por Tylenol, la marca para el dolor de Johnson & Johnson, y Flexion Therapeutics, compañías que colaboran con la fundación desde hace tiempo atrás, no solo brindando soluciones terapéuticas para los pacientes con artritis sino de formas financieras -como se evidencia con el desarrollo de Vim-.

En realidad, la aplicación es el resultado del trabajo de 3 años que realiza esta organización. Los especialistas que la conforman investigan los distintos tipos de dolor que experimentan los pacientes con artritis para responder a sus necesidades con nuevas ideas.

“A continuación, analizaremos dónde duele -en lo que respecta a su hogar, su trabajo, su estilo de vida, sus aficiones- y elaboraremos programas y contenidos en torno a ello. Luego estudiaremos por qué duele en relación con la ciencia, qué tratamientos hay en el horizonte y cómo podríamos acelerar algunos de ellos”, señaló Taylor.

Como se explicó en la presentación de la app, ésta permite cuenta con una función de registro que permite hacer un seguimiento de la medicación, tanto de venta libre como con receta. También tiene una sección educativa para los pacientes y sus familias. Y, a diferencia de otras aplicaciones de salud, en Vim los usuarios solo accederán al contenido que deseen o necesiten, sin que se vean obligados a acceder a otras funciones.

Para no limitar el acceso a Vim, la Arthritis Foundation ha creado la aplicación para que sea accesible desde Google Play para dispositivos Android o App Store para dispositivos Apple. Aunque sus contenidos están en inglés, la app es intutiva y con contenidos sencillos de fácil comprensión para los usuarios.

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Innovación

Nuevo chip evalúa el riesgo de daño vascular en personas con diabetes

Este chip creado por un equipo multidisciplinar de científicos de Asia y Estados Unidos analiza el riesgo vascular en personas con diabetes con una muestra de sangre

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Un equipo de científicos internacionales de la Universidad Tecnológica de Nanyang -NTU (Singapur), el Hospital Tan Tock Seng (TTSH) de Singapur y el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) en Estados Unidos ha desarrollado un método sencillo para extraer diminutas partículas biológicas de la sangre de una persona y utilizarlas como biomarcadores para evaluar la salud de sus vasos sanguíneos, sobre todo si se trata de personas con diabetes.

Los biomarcadores son partículas a nanoescala llamadas vesículas extracelulares (VE) que son liberadas por células específicas en el torrente sanguíneo. Su función es transportar biomateriales, como proteínas y ácidos nucleicos, de una célula a otra. En un artículo publicado en junio de 2021 en Royal Society of Chemistry – Lab on a Chip, el equipo demostró que las muestras de sangre de varios pacientes con diabetes severa tenían una cantidad anormalmente alta de EV circulante, secretadas por las células inmunes y plaquetarias (entre 10 y 50 veces más), en comparación con otros pacientes con la misma enfermedad.

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Los investigadores descubrieron en experimentos de laboratorio que cuando estas VE se añadían a las células vasculares, inducían niveles más altos de marcadores de inflamación vascular. Los resultados obtenidos sugieren que los individuos diabéticos con altos niveles de vesículas extracelulares en la sangre podrían tener un mayor riesgo de desarrollar complicaciones vasculares a largo plazo.

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¿Cómo funciona este chip para pacientes con diabetes?

En su artículo de investigación, el equipo multidisciplinar explica cómo su prototipo de “laboratorio en un chip” puede separar automáticamente las VE de las muestras de sangre en una hora, aproximadamente una quinta parte del tiempo habitual que se necesita con los métodos de centrifugación convencionales. Las muestras fueron tomadas de pacientes con y sin diabetes.

El chip de microfluidos, denominado “ExoDFF” (Exosome isolation using Dean Flow Fractionation), envía primero una muestra de sangre a través de un canal en forma de espiral a gran velocidad. Luego, sobre la base de los efectos centrífugos e inerciales -el movimiento del fluido y las fuerzas hidrodinámicas que actúan sobre las partículas en el fluido-, las células sanguíneas más grandes se desprenden en una dirección, mientras que las EV más pequeñas fluyen más rápido y se dirigen a una salida diferente para su recogida.

La actual referencia mundial para separar las VE de la sangre mediante ultracentrifugación requiere mucho tiempo (hasta cinco horas) y captura muy pocas VE de la muestra de sangre. También es laborioso y no está estandarizado, ya que los distintos laboratorios tienen protocolos diferentes para extraer y purificar las vesículas.

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En comparación, el uso del chip permite combinar el proceso de separación y enriquecimiento de las VE en un solo paso y no requiere conocimientos especializados, dijo el profesor adjunto Hou, también profesor de la Facultad de Medicina Lee Kong Chian de la NTU.

De acuerdo con los expertos, se necesitan métodos para clasificar el riesgo potencial de los pacientes con diabetes y otros de alto riesgo mucho antes de que se produzcan daños importantes en las arterias, para así poder instituir métodos preventivos. Esta innovación tiene el potencial de detectar el riesgo de forma temprana para que los métodos preventivos puedan ayudar a limitar la progresión del daño a los vasos sanguíneos

Actualmente, el chip de separación de VE puede procesar hasta 5 ml de sangre en una hora. Dado que el diseño de ExoDFF es escalable, de bajo coste (la fabricación de cada chip costará solo unos pocos dólares) y no requiere ningún producto químico, puede diseñarse para procesar mayores volúmenes de muestras o adaptarse para su uso en la fabricación de terapias basadas en células o EV, como la terapia con células madre.

“Esta innovación es especialmente beneficiosa, ya que coincide con el desarrollo de nuevos agentes antiinflamatorios como el canakinumab, que tiene el potencial de prevenir las enfermedades cardiovasculares en estos pacientes, así como otros medicamentos específicos para la diabetes, como los inhibidores de SGLT2, que pueden proporcionar ciertos efectos protectores para el corazón”, señalan los autores, quienes añaden: “El dispositivo también puede utilizarse para evaluar el efecto de los tratamientos en las arterias”.

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Investigación Clínica

Antibióticos podrían ayudar a tratar los melanomas

Con el uso de antibióticos poco usados el equipo de investigación logró reducir el melanoma en modelos de experimentación animal.

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Antibióticos podrían ayudar a tratar los melanomas

Un estudio de la Universidad de Lovaina en Bélgica muestra que algunos antibióticos han mostrado eficacia contra el melanoma. El equipo de investigación publicó sus hallazgos en el “Journal of Experimental Medicine” y destacan los resultados de algunos antimicrobianos sobre tumores de piel derivados de pacientes en ratones, lo que quiere decir, que el equipo habría encontrado una nueva forma de tratar el melanoma: antibióticos dirigidos a las centrales eléctricas de las células cancerosas.

Los antimicrobianos funcionan al aprovechar la vulnerabilidad que adquieren las células tumorales que intentan sobrevivir a la quimioterapia contra el cáncer. “A medida que el cáncer evoluciona, algunas células de melanoma pueden escapar al tratamiento y dejar de proliferar para ‘esconderse’ del sistema inmunitario.  Estas son las células que tienen el potencial de formar una nueva masa tumoral en una etapa posterior”, explica la investigadora del cáncer y bióloga del ARN, Eleonora Leucci.

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No obstante, para que las células cancerosas puedan sobrevivir al tratamiento del cáncer, estas deben mantener sus mitocondrias activas en todo momento a pesar de estar inactivas y por lo tanto imperceptibles a la terapia. En consecuencia, como las mitocondrias proceden de bacterias que con el tiempo empezaron a vivir en el interior de las células son altamente vulnerables a un tipo específico de antibiótico. De esta premisa se partió para empezar a usar antibiótico como agentes antimelanoma.

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¿Cómo atacan los antibióticos al melanoma?

Para comprobar esta premisa, el equipo implantó tumores derivados de pacientes a ratones que posteriormente recibieron antibióticos; algunos de ellos como único tratamiento o en combinación con terapias existentes.

“Los antibióticos mataron rápidamente muchas células cancerosas y, por tanto, pudieron utilizarse para ganar el precioso tiempo necesario para que la inmunoterapia surtiera efecto. En los tumores que ya no respondían a las terapias dirigidas, los antibióticos prolongaron la vida de los ratones y en algunos casos incluso los curaron” asevera Leucci.

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Los investigadores usaron antimicrobianos que rara vez se usan para tratar infecciones bacterianas, debido a la creciente resistencia a los antibióticos. Sin embargo, la resistencia que genera no afecta la eficacia del tratamiento. “Las células cancerosas muestran una alta sensibilidad a estos antibióticos, por lo que ahora podemos buscar su reutilización para tratar el cáncer en lugar de las infecciones bacterianas”, sentencia.

Adicionalmente, Leucci advierte que los pacientes con melanoma no deberían experimentar, ya que los hallazgos se basan en ratones y no hay evidencias de su seguridad y eficacia en ratones. “Nuestro estudio sólo menciona un caso humano en el que un paciente con melanoma recibió antibióticos para tratar una infección bacteriana, y esto resensibilizó una lesión de melanoma resistente a la terapia estándar” explica la experta.

Finalmente, a pesar de que el equipo se mostró optimista con sus resultados, afirmó que es necesario hacer más investigaciones y estudios clínicos para examinar el uso de antibióticos para tratar a los pacientes con cáncer.

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Innovación

Algoritmo de IA detecta el alzhéimer en conversaciones telefónicas

En Japón, un grupo de investigadores desarrolló un modelo para evaluar características del habla, uno de los primeros signos del alzhéimer.

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Investigadores que trabajan en el Departamento de Salud Pública de McCann Healthcare Worldwide Japan Inc. han creado tres algoritmos que pueden utilizarse para detectar el Alzheimer en pacientes mientras mantienen conversaciones telefónicas. El grupo ha redactado un documento en el que se describen los algoritmos y su eficacia, y lo ha subido al sitio de acceso abierto PLOS ONE.

Pese a que la comunidad científica ha dedicado numerosos esfuerzos en la búsqueda de una cura para el alzhéimer, todavía no se conseguido. Sin embargo, se han logrado importantes avances en la ralentización de esta condición, destacando en los últimos años el uso de las nuevas tecnologías y el desarrollo de novedosas herramientas para los pacientes y sus cuidadores. De acuerdo con estadísticas globales, aproximadamente 5,8 millones de personas en Estados Unidos están afectadas por esta patología, por lo cual se está enfatizando en la detección en etapas tempranas.

Cambios en el habla: clave para detectar el alzhéimer

Investigaciones anteriores han demostrado que algunos de los primeros signos de esta enfermedad son hablar más despacio de lo normal y hacer más pausas durante las conversaciones. De hecho, yas se está trabajando para reconocer las dificultades del habla: un proyecto de un equipo de Japón utiliza la prueba de la Entrevista Telefónica para el Estado Cognitivo (TICS-J), en la que se graban las conversaciones telefónicas y se estudian para ver si hay habla lenta o entrecortada. En este nuevo estudio, los investigadores han sustituido a los humanos que escuchan y analizan las conversaciones telefónicas por un ordenador que ejecuta un algoritmo de aprendizaje automático.

Se diseñaron tres algoritmos diferentes de aprendizaje automático para estudiar los patrones del habla. A todos ellos se les enseñó a identificar signos de alzhéimer utilizando grabaciones de voz de un programa de demencia en curso en Japón. Después de extraer las características vocales de cada archivo de audio, se desarrollaron modelos de aprendizaje automático basados en el refuerzo de gradiente extremo (XGBoost), el bosque aleatorio (RF) y la regresión logística (LR), utilizando cada archivo de audio como una observación. Se evaluó el rendimiento predictivo de los modelos desarrollados mediante la descripción de la curva de características operativas del receptor (ROC), calculando las áreas bajo la curva (AUC), la sensibilidad y la especificidad.

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A continuación, se utilizaron otras grabaciones de voz para probar los algoritmos, y los investigadores descubrieron que, por término medio, eran tan buenos o ligeramente mejores que el TICS-J y no daban ningún falso positivo. Los investigadores sugieren que sus algoritmos podrían utilizarse para ofrecer una forma más barata y accesible de realizar pruebas de detección temprana de la enfermedad. Además, realizamos clasificaciones considerando a cada participante como una observación, calculando el promedio del valor predictivo de sus archivos de audio y realizando comparaciones con el rendimiento predictivo del cuestionario basado en TICS-J.

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Los modelos de predicción que promedian el valor predictivo de cada archivo de audio para cada participante mostraron un rendimiento aún mayor que los construidos para cada archivo de audio. Los científicos aseguran que se debe interpretar este resultado con precaución, puesto que podría tener potencial para una predicción más robusta de la enfermedad de Alzhéimer mediante la obtención de múltiples archivos de audio de conversaciones diarias para cada participante.

“Los hallazgos de nuestro estudio pueden crear la oportunidad de construir nuevas herramientas para identificar el riesgo de EA utilizando sólo las características vocales obtenidas de las conversaciones diarias por teléfono, como método de pre-selección entre la población general. Podría permitir e impulsar la detección y el diagnóstico tempranos de la demencia, incluido el alzhéimer”. Asimismo, mencionaron que la evolución tecnológica actual -por ejemplo con las herramientas que surgen desde el internet de las cosas o las aplicaciones móviles- este algoritmo podría funcionar como método de monitoreo en casa.

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