Modelo cerebral predice demencia y supervivencia en cáncer
Un modelo desarrollado por Mass General Brigham redefine el análisis cerebral. BrainIAC, basado en aprendizaje autosupervisado, interpreta resonancias para estimar edad cerebral, el riesgo de demencia y la supervivencia en pacientes con cáncer.
Con casi 49 mil estudios analizados, superó a sistemas tradicionales incluso con datos limitados. El proyecto, liderado por el investigador Benjamin Kann, de la Escuela de Medicina de Harvard, apunta a diagnósticos más precisos y decisiones clínicas mejor informadas.
Innovación mexicana regenera nervios medulares
Un biopolímero conductor podría cambiar el pronóstico de las lesiones medulares. Investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) y la Universidad Autónoma Metropolitana (UAM), liderados por el doctor Christopher René Torres San Miguel, estudian el polipirrol como puente para reconectar fibras nerviosas dañadas. Mediante pruebas físicas, simulación computacional e impresión 3D, el equipo, en el que también participa el doctor Axayácatl Morales Guadarrama, logró recuperar hasta el 85 por ciento de movilidad en modelos animales. El siguiente reto es trasladar esta tecnología a humanos.
IA del IMSS afina la inmunoterapia contra el melanoma
El Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS) desarrolló una herramienta de inteligencia artificial capaz de predecir la respuesta a inmunoterapia en pacientes con melanoma, a partir de datos clínicos y análisis de biopsias. Bajo la dirección de la doctora Laura Cecilia Bonifaz Alfonzo y con la participación de la investigadora Saraí Gisel De León Rodríguez, el modelo de aprendizaje automático analiza poblaciones del sistema inmune para diferenciar a los pacientes respondedores. El avance apunta a decisiones terapéuticas más precisas y abre la posibilidad de extender su aplicación a otros tipos de tumores.
Nanopartículas de leche apuntan al cáncer biliar más letal
Un equipo de Mayo Clinic desarrolló nanopartículas derivadas de la leche capaces de transportar terapia génica directamente a tumores de colangiocarcinoma, uno de los cánceres más agresivos y con opciones terapéuticas limitadas. Liderados por el doctor Rory Smoot, junto con los doctores Tushar Patel y Brandon Wilbanks, el equipo empleó siRNA guiado por aptámeros para silenciar genes asociados al cáncer. En fase preclínica, la estrategia redujo el tamaño tumoral e incrementó la muerte celular maligna sin dañar tejido sano, lo que perfila el camino hacia terapias más precisas y personalizadas.
