La serotonina influye directamente en las conexiones sinápticas excitadoras nacientes e inmaduras en la corteza prefrontal, que si se interrumpen o desregulan durante el desarrollo temprano pueden contribuir a diversos trastornos de salud mental.

El desarrollo del cerebro requiere una interacción precisa de neuroquímicos que median la comunicación neuronal y la formación de circuitos. El 5-HT es uno de los neuromoduladores detectados más tempranamente, cuyos niveles corticales alcanzan su punto máximo dos años después del nacimiento en humanos y la primera semana posnatal en roedores.

Los cambios en los niveles gestacionales y posnatales tempranos de 5-HT pueden deberse a muchas causas, entre ellas la privación o el abuso materno, las dietas altas o bajas en triptófano o el uso de medicamentos como los inhibidores selectivos de la recaptación de serotonina (ISRS) que pueden atravesar fácilmente la placenta o pasar a la descendencia a través de la lactancia materna.

En este terreno, un estudio dirigido por investigadores del Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado (EEUU) se centró en el efecto de la fluoxetina, comúnmente utilizada en medicamentos como Prozac y Sarafem para tratar la depresión y la depresión perinatal, en la corteza prefrontal en desarrollo de ratones, y en observar el impacto que tiene la serotonina en el desarrollo de la corteza prefrontal.

«Si bien se sabe que la serotonina desempeña un papel en el desarrollo del cerebro, los mecanismos responsables de esta influencia, específicamente en la corteza prefrontal, no están claros», aseguró el autor principal, Won Chan Oh, profesor asistente en el Departamento de Farmacología de CU Anschutz.

Los investigadores pudieron constatar que la serotonina influye directamente en las conexiones sinápticas excitadoras nacientes e inmaduras en la corteza prefrontal, que si se interrumpen o desregulan durante el desarrollo temprano pueden contribuir a diversos trastornos de salud mental.

«Nuestra investigación descubre los procesos específicos a nivel sináptico que explican cómo la serotonina contribuye al desarrollo de esta importante región del cerebro durante la exposición a la fluoxetina en las primeras etapas de la vida. Somos los primeros en proporcionar evidencia experimental del impacto directo de la serotonina en la corteza prefrontal en desarrollo en ratones», según el prof. Won Chan Oh.

Para estudiar el efecto, los investigadores observaron el impacto de la deficiencia y el exceso de serotonina en el desarrollo del cerebro en ratones. Descubrieron que la serotonina no sólo participa en la función cerebral general, sino que también tiene un papel específico al influir en cómo las conexiones individuales entre las neuronas cambian y se adaptan, contribuyendo a la capacidad del cerebro para aprender y adaptarse.

«Comprender esta correlación tiene el potencial de ayudar con la intervención temprana y el desarrollo de nuevas terapias para los trastornos del desarrollo neurológico que involucran la desregulación de la serotonina», indicó el prof. Won Chan Oh

Los investigadores planean, a partir de aquí, continuar estudiando el impacto de la fluoxetina y luego examinar su impacto en un cerebro en desarrollo más adelante en la vida.

23 febrero 2024| Fuente: Immédico| Tomado de |Noticia

Un método basado en tecnologías de aprendizaje automático y desarrollado por investigadores españoles permite identificar de forma precoz los síntomas de depresión analizando las palabras escritas en un texto. Este método ha sido desarrollado investigadores de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicaciones de la Universidad Politécnica de Madrid y las conclusiones de su trabajo se han publicado en la revista Applied Sciences.

La depresión, una de las enfermedades mentales más comunes y debilitantes, afecta a millones de personas, que sufren una muy importante disminución de su calidad de vida y de su bienestar, y su creciente prevalencia ha puesto de relieve la importancia y la necesidad de afrontar enfoques innovadores para detectar y abordar este trastorno.

Los investigadores han explicado que con este método se podría avanzar significativamente en la detección temprana de signos de depresión, introduciendo un enfoque basado en aprendizaje automático que consigue resultados prometedores en la detección de la depresión en los textos.  El investigador Sergio Muñoz, del Grupo de Sistemas Inteligentes de la Universidad Politécnica, ha destacado la relevancia que tendría la utilización de este método en ambientes, plataformas o foros educativos en las que los alumnos escriben y se comunican por escrito, y las posibilidades que podría tener para la detección temprana de los síntomas de depresión.

A largo plazo, y tras superar las diferentes fases experimentales, un método de estas características, ha señalado el investigador, podría integrarse en diferentes plataformas -redes sociales e incluso expedientes o informes médicos- para lograr una utilidad real y práctica que permitiera detectar de forma temprana esos síntomas de depresión.

Este enfoque no solo demuestra su eficacia en términos de rendimiento, sino que también se presenta, según los investigadores, como una solución práctica y accesible para la detección temprana de los signos depresivos. Los investigadores han explorado la eficacia de los métodos tradicionales de aprendizaje automático en la detección de la gravedad de los signos de depresión, y frente a modelos más complejos que requieren recursos computacionales más complejos, su enfoque consigue un equilibrio perfecto entre rendimiento y eficiencia.

Para ello, se ha introducido en la investigación un marco de trabajo muy completo de características basadas en recursos léxicos, que facilita la organización de las características textuales, integrando las señales lingüísticas, las expresiones emocionales y los patrones cognitivos para proporcionar una comprensión global de los indicadores lingüísticos asociados a la depresión. Para ello, se extrajeron un gran número de características y se organizaron en cuatro conjuntos: afectivas, temáticas, sociales y sintácticas. Los resultados sugieren que las características afectivas destacan en la clasificación de texto para la detección de la depresión, pero la inclusión de características sociales, sintácticas y temáticas mejora el rendimiento de manera significativa, han precisado los investigadores. La efectividad del enfoque que proponen los investigadores se ha evaluado con un estudio experimental utilizando dos conjuntos de datos públicos en inglés de plataformas de redes sociales.

Ver artículo completo: Muñoz S, Igleisis CA.  Detection of the Severity Level of Depression Signs in Text Combining a Feature-Based Framework with Distributional Representations. Appl. Sc[Internet]. 2023[citado 22 feb 2024], 13(21), 11695; https://doi.org/10.3390/app132111695

22 febrero 2024 | Fuente: EFE | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019.

Los usuarios diabéticos deben evitar utilizar dispositivos ‘wearables’, como los ‘smartwatches’ y los anillos inteligentes, que afirmen medir los niveles de glucosa en sangre sin utilizar métodos que perforen la piel, ya que no ofrecen resultados precisos y pueden suponer un riesgo para la salud, según ha advertido la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA). El nivel de glucosa o la cantidad de azúcar que circula por la sangre, es un valor habitualmente utilizado por personas con diabetes para controlar si sus niveles de azúcar en la sangre están dentro de límites saludables.  En caso de que estos valores se disparen o caigan por debajo de los límites establecidos, los usuarios deben tomar medidas para restablecerlos de cara a evitar agravar su enfermedad.

Algunos dispositivos ‘wearables’ como los ‘smartwatches’ o los anillos inteligentes ofrecen la capacidad de medición de la glucosa en sangre entre sus funciones. Sin embargo, la FDA, el organismo encargado de monitorear el mercado de dispositivos médicos en Estados Unidos, ha advertido a los usuarios que eviten el uso de estos dispositivos para medir sus niveles de azúcar en sangre, ya que no ofrecen resultados precisos y pueden suponer un riesgo para la salud.  para las personas con diabetes, las mediciones inexactas de glucosa en sangre pueden provocar errores graves como, por ejemplo, utilizar la dosis incorrecta de insulina u otros medicamentos que reproducen rápidamente la glucosa.

Estos errores, pueden ocasionar que los niveles de glucosa sean peligrosamente bajos y, por tanto, acaben desencadenando desde confusión mental, hasta un coma o, incluso, la muerte, ‘a pocas horas del error’.

Así, según ha sentenciado este organismo, los relojes o anillos inteligentes que afirman medir los niveles de glucosa en sangre ‘sin perforar la piel’, por ejemplo, con un pinchazo en el dedo, no pueden obtener esta información de forma precisa, ya que es necesario analizar directamente la sangre del usuario en cuestión.

Igualmente, ha matizado que, en su lugar, estos ‘wearables’, como los Apple Watch, se pueden emparejar con otras aplicaciones que se utilizan para mostrar datos recopilados por dispositivos de medición de glucosa en sangre, que sí que han sido autorizados por la FDA.

Estos dispositivos sí utilizan métodos que perforan la piel. Por tanto, la FDA ha remarcado que, por el momento, no ha autorizado ni aprobado ningún reloj o anillo inteligente destinado a medir o estimar los valores de glucosa ‘por sí solo’, al tiempo que ha recomendado a los consumidores, pacientes, cuidadores y proveedores de atención médica que eviten utilizar este tipo de dispositivos, independientemente del fabricante o la marca.

La monitorización de los niveles de glucosa en sangre sin utilizar métodos invasivos, como el pinchazo en un dedo, es una tecnología que aún se sigue investigando. De hecho, tal y como compartió Bloomberg en 2022, compañías como Samsung con su anillo Galaxy Ring -en el que continúa trabajando actualmente-, Apple y Google, están explorando el desarrollo de una tecnología que permita el monitoreo de glucosa no invasivo.

Esta tecnología significaría una gran mejora de cara a los usuarios con enfermedades como la diabetes, ya que implicaría dejar de necesitar perforar la piel cada vez que realicen una medición de su glucosa. Sin embargo, por el momento, no existe otra alternativa.

22 febrero 2024 | Fuente: Portaltic/EP | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019.

Una donación múltiple de órganos realizada en un hospital español posibilitó seis trasplantes, un récord para un solo donante, informaron este jueves las autoridades sanitarias.

La operación fue dirigida por el hospital universitario Torrecárdenas de Almería (sureste), en coordinación con otros centros sanitarios de España, país líder mundial de donación y trasplante de órganos. El coordinador de trasplantes de Torrecárdenas, Francisco Guerrero, subrayó que, gracias a la generosidad de una familia, fue posible esta donación múltiple, que supone un récord de trasplantes realizados de un solo donante.

En los trasplantes de corneas y múltiples trasplantes de tejido isteotendinosos colaboraron equipos llegados de varias regiones españolas al hospital almeriense.

La gerencia del hospital agradeció la solidaridad de la familia que, pasando por un duro trance, facilitó la donación.

Los profesionales de varias especialidades tanto del hospital de Almería como de otros lugares estuvieron más de veinticuatro horas efectuando todos los procedimientos.

España efectuó de media 16 trasplantes diarios en 2023, hasta alcanzar los 5.861, un 9 por ciento más que el año anterior, una cantidad que rebasa el máximo histórico que alcanzó antes de la pandemia y que la mantiene como referente mundial en esta actividad desde hace 32 años consecutivos.

Del mismo modo, 2.346 personas dieron uno de sus órganos tras fallecer (un 7 % más), a las que se sumaron las 435 personas que donaron en vida (433 un riñón y 2 parte de su hígado), lo que arroja una tasa de 48,9 donantes por millón de población (p.m.p), según datos de la Organización Nacional de Trasplantes.

Guerrero explicó que se asiste ‘cada vez con más frecuencia’ a familias que ofrecen espontáneamente la donación de órganos y tejidos cuando son informados del diagnóstico de enfermedades críticas de pronóstico infausto.

Este compromiso creciente de la sociedad nos posibilita tratar a esos pacientes en lista de espera, que necesitan estos trasplantes de órganos y tejidos, para solucionar problemas de salud que no disponen de otras alternativas de tratamiento’, explicó el coordinador de trasplantes del centro almeriense.

22 febrero 2024 | Fuente: EFE | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019.

Científicos de la Universidad de California en San Francisco, Estados Unidos, hallaron una manera de predecir la enfermedad de Alzheimer hasta siete años antes de que aparezcan los síntomas, publicó hoy la revista Nature Aging. Según el artículo esto es mediante el análisis de los registros de los pacientes con aprendizaje automático. Las condiciones que más influyeron en la predicción del Alzheimer fueron el colesterol alto y, en el caso de las mujeres, la osteoporosis, una enfermedad que debilita los huesos.

El trabajo demuestra la promesa de utilizar inteligencia artificial (IA) para detectar patrones en datos clínicos que luego pueden usarse para rastrear grandes bases de datos genéticas para determinar qué está impulsando ese riesgo. ‘Este es un primer paso hacia el uso de la IA en datos clínicos de rutina, no sólo para identificar el riesgo lo antes posible, sino también para comprender la biología detrás de él’, dijo la autora principal del estudio, Alice Tang, estudiante de doctorado en el Laboratorio Sirota en el centro universitario.

El poder de este enfoque de IA proviene de la identificación de riesgos basados en combinaciones de enfermedades, explicaron los expertos. El Alzheimer, una forma progresiva y mortal de demencia que destruye la memoria, afecta a unos 6,7 millones de estadounidenses, casi dos tercios de los cuales son mujeres.

El riesgo de contraer la enfermedad aumenta con la edad y las mujeres tienden a vivir más que los hombres, pero eso no explica completamente por qué la padecen más mujeres que hombres. Los investigadores utilizaron la base de datos clínica de más de cinco millones de pacientes para buscar condiciones concurrentes en pacientes que habían sido diagnosticados con Alzheimer.

Descubrieron que podían identificar con un 72 por ciento de poder predictivo quién desarrollaría la enfermedad hasta siete años antes. Varios factores, entre ellos la hipertensión, el colesterol alto y la deficiencia de vitamina D, fueron predictivos tanto en hombres como en mujeres. La disfunción eréctil y el agrandamiento de la próstata también fueron predictivos para los hombres. Pero para las mujeres, la osteoporosis fue un predictor particularmente importante, lo cual no significa que todas las personas con esta enfermedad ósea, que es común entre las mujeres mayores, contraerán Alzheimer.

21 febrero 2024 | Fuente: Prensa Latina | Tomado de la Selección Temática sobre Medicina de Prensa Latina. Copyright 2019.