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Científicos ticos desarrollan prueba diagnóstica que determinaría pronóstico de paciente Covid-19

Elizabeth Rodríguez elizabethrodriguez.asesora@larepublica.net | Jueves 24 junio, 2021 05:06 p. m.


los tres científicos ticos que lideran la investigación
Cortesía/La República


Tres investigadores de la Universidad de Costa Rica aportan con su talento en una innovadora prueba diagnóstica, en etapa piloto, la cual permitiría predecir si un paciente enfermo por Covid-19 podría entrar a una fase severa, moderada o prolongada.

Este resultado se obtendría a través de un análisis de sangre llamado IncellKine, un proyecto liderado por científicos estadounidenses y se encuentra en etapa de validación en el país norteamericano. Sin embargo, tres científicos ticos, cada uno desde su área de conocimiento, ayudaron a que esta alternativa tomara fuerza.

Rodrigo Mora, y Javier Mora son del Laboratorio de Docencia en Cirugía y Cáncer, y también pertenecen al Centro de Investigación en Enfermedades Tropicales, así como la Facultad de Microbiología.

Por su parte, José Guevara es de la Escuela de Ciencias de la Computación e Informática, y del Centro de Investigaciones en Tecnología de Información y Comunicación.

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El beneficio de la prueba diagnóstica es la aplicación de la misma para que el personal médico tome mejores decisiones terapéuticas, acordes a las características únicas de cada individuo.

“Lo que se quiere con esta prueba es predecir el desenlace clínico de los pacientes cuando ingresan al hospital. Es decir, si se va a volver moderado, severo o crónico de COVID-19. El aporte es que, al saber el posible desenlace, se pueden guiar mejor los tratamientos y evaluar la eficacia terapéutica en beneficio de los pacientes”, explicó Mora.

“La tarea del modelo de machine learning fue clasificar datos de alta complejidad y categorizar a los pacientes en un conjunto o clase determinado”, explicó Guevara. Esta información de los componentes moleculares del sistema inmune es enviada por otros compañeros desde Estados Unidos.

Esos componentes fueron las entradas para la construcción del modelo de machine learning, con el que se pudo identificar las diferencias en el comportamiento de los perfiles de los pacientes y, con base en esto, asignarlos a los grupos correspondientes de la enfermedad.

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De acuerdo con la prestigiosa revista Frontiers in Inmunology, esta iniciativa es una alentadora esperanza y se considera como una de las bases para la medicina de precisión contra la Covid-19.

En el pasado, estos científicos han trabajado en medicina de precisión a través de la implementación de pruebas para transformación maligna por el virus del Papiloma Humano. También han sido parte del desarrollo de pruebas diagnósticas para el cáncer de vejiga mediante técnicas de biocomputación.


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