Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

Una nueva prueba de ADN predice la respuesta de pacientes de cáncer de mama a la quimioterapia

Las antraciclinas son un tipo de medicamento ampliamente usado en tratamientos contra el cáncer de mama durante los últimos 30 años que, sin embargo, contienen cierto grado de toxicidad conocido por causar importantes efectos secundarios. Por otra parte, algunos tumores no responden en absoluto ante el medicamento por lo que la paciente se puede ver expuesta a un riesgo innecesario. Para arrojar un poco de luz sobre esta complicada situación, los expertos de Stanford han descubierto un test basado en el estudio del ADN capaz de predecir la respuesta de las pacientes ante las antraciclinas, para que cada paciente pueda recibir rápidamente el tratamiento que será más efectivo en su caso particular.

Las implicaciones de esta innovación son :

  • Sin efectos secundarios – La lista de efectos secundarios del tratamiento con antraciclinas incluye desde daños al corazón hasta el surgimiento de cánceres secundarios. Conocer el grado de sensibilidad de las pacientes al medicamento permitiría no sólo pronosticar el riesgo real de sufrir estos daños colaterales, sino evitar perder un tiempo valioso en tratamientos que no serán efectivos en la paciente en cuestión.
  • Investigadores a la fuga – Los resultados de estas investigaciones ponen foco en lo necesario de invertir fondos en investigación. En un país como España, cuyo talento científico se ve obligado a buscar mejores oportunidades laborales en otros países, el Gobierno y las empresas han de buscar opciones de financiación en investigación y políticas de retención y recuperación de trabajadores cualificados.
    Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

La nueva plataforma de escaparates virtuales ofrece acceso...

Streetify es una nueva plataforma que permite la creación de calles virtuales. En ellas, los minoristas pueden emplazar sus escaparates virtuales y conectar con sus consumidores a través de anuncios o mensajes.

Una fina película de cerámica para embalaje de papel

En los últimos años, estamos viendo muchas empresas que están explorando soluciones más sostenibles que puedan sustituir a los envases de plástico.Las siguientes soluciones innovadoras son ejemplos positivos de cómo las empresas están trabajando para reducir el uso de plástico y encontrar alternativas más sostenibles:La startup Cilkoa se ha propuesto eliminar todo el plástico de los envases de papel. Aprovechando una tecnología llamada disposición de capa atómica (ALD), una técnica de deposición de película delgada, la startup ha desarrollado una película de cerámica que protege los alimentos del oxígeno y del valor del agua, uno de los principales motivos que hace que el plástico sea tan necesario para los fabricantes.Clikoa ha desarrollado material ultrafino, de solo unos pocos nanómetros de espesor (pero que son suficientes para hacer que los envases de papel sean una barrera muy eficaz), trasparente hecho de alúmina y totalmente libre de plástico. El embalaje final, que puede adoptar la forma de papel, cartón o fibra moldeada, tiene hasta un 99,9% de celulosa. Y, una vez procesados, los materiales siguen siendo reciclables, compostables y tan biodegradables como cualquier otro material de papel.El objetivo de la startup es convertirse en una de las soluciones de referencia para que los

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

¿Cuál es el futuro del uso de robots en la última milla?

Ali Kashani, CEO de Serve Robotics, nos da las claves del futuro del delivery. Un futuro cercano en el que los restaurantes delegarán la última milla de sus entregas a robots eléctricos con ruedas.