Un equipo de investigación desarrolló un parche flexible que se coloca en la yema del dedo y monitorea de forma continua los niveles de levodopa en pacientes con enfermedad de Parkinson a través del sudor. La tecnología, todavía experimental, podría mejorar de manera importante la calidad de vida de los pacientes al ayudar a ajustar con mayor precisión una medicación cuya dosificación es difícil de calibrar.

El problema clínico no es menor: dar la dosis correcta de levodopa, el tratamiento de referencia para controlar la pérdida de movimiento en Parkinson, sigue siendo un desafío. Si la dosis es insuficiente, los pacientes quedan con limitaciones motoras; si es excesiva, aparecen movimientos bruscos y severos de difícil control. Hoy los médicos suelen apoyarse en diarios completados por los pacientes, un método útil pero impreciso.

Cómo funciona el parche

El dispositivo aprovecha la alta densidad de glándulas sudoríparas de la yema del dedo. Lleva un gel absorbente que actúa como una esponja para extraer el sudor de los poros y dirigirlo hacia un biosensor interno.

Cuando la levodopa presente en el sudor entra en contacto con enzimas incorporadas al parche, se produce una reacción química que genera un voltaje medible. Ese voltaje funciona como indicador del nivel del fármaco: a mayor voltaje, mayor concentración de levodopa; a menor voltaje, menor nivel.

Resultados del estudio

En pruebas clínicas con voluntarios sanos y pacientes con Parkinson, el parche detectó los niveles de levodopa con una precisión comparable a la de los análisis de sangre de laboratorio estándar. La ventaja operativa es clara: mientras esos estudios pueden tardar días en devolver resultados, este sistema entrega información continua.

El trabajo fue publicado en PNAS y, según los investigadores, sienta las bases para un sistema de circuito cerrado. En ese escenario, el parche podría comunicarse con una bomba que administre automáticamente la dosis exacta en el momento en que el cuerpo la necesita.

Qué cambia para pacientes y médicos

Mark Tyson, líder del estudio en Mayo Clinic, subrayó el valor funcional de evitar sobredosificación o infra dosificación al recordar que “evitar la extirpación de la vejiga puede tener un impacto profundo en la vida diaria” no corresponde a este caso; aquí el foco está en ajustar la medicación para preservar la rutina y el control motor. La investigación no propone aún un producto comercial, pero sí una plataforma con potencial para personalizar el tratamiento en el hogar.

La relevancia para la industria sanitaria es evidente: combina monitoreo continuo, medición no invasiva y eventual automatización del suministro de fármacos. Si esa integración avanza, el tratamiento del Parkinson podría dar un paso hacia una medicina más precisa, con menos dependencia de controles fragmentados y más capacidad de adaptar la terapia a la necesidad real del paciente.

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Un modelo de IA desarrollado por la reconocida ONG y cadena de hospitales conocidos como Mayo Clinic logró detectar signos tempranos de cáncer de páncreas en tomografías abdominales de rutina hasta tres años antes del diagnóstico clínico, identificando el 73% de los casos prediagnósticos y casi triplicando la detección de los especialistas en estudios tomados más de dos años antes.

Un algoritmo entrenado para ver lo que el ojo humano no ve

En cáncer de páncreas, el gran enemigo es el tiempo: más del 85% de los pacientes se diagnostican cuando la enfermedad ya se diseminó y la supervivencia a cinco años sigue por debajo del 15%. Frente a este panorama, un equipo de Mayo Clinic desarrolló el Radiomics-based Early Detection Model (REDMOD), un modelo de IA entrenado para leer tomografías computadas (TC) de abdomen que los radiólogos consideran normales y encontrar “la firma” del tumor cuando todavía no hay masa visible.

En el estudio publicado en la revista Gut, los investigadores analizaron cerca de 2.000 TC, incluyendo escaneos de pacientes que luego fueron diagnosticados con cáncer de páncreas, todos interpretados inicialmente como normales. REDMOD identificó el 73% de esos cánceres prediagnósticos con una mediana de unos 16 meses antes del diagnóstico, “casi el doble de la tasa de detección de los especialistas” que revisaron las mismas imágenes sin ayuda de IA.

“El mayor obstáculo para salvar vidas en cáncer de páncreas ha sido nuestra incapacidad para ver la enfermedad cuando todavía es curable”, afirmó Ajit Goenka, radiólogo y especialista en medicina nuclear de Mayo Clinic y autor principal del trabajo. “Esta IA ahora puede identificar la firma del cáncer en un páncreas que parece normal, y puede hacerlo de forma confiable en el tiempo y en distintos ámbitos clínicos”.

Radiomics, diabetes reciente y monitoreo longitudinal

REDMOD mide cientos de características cuantitativas de imagen que describen la textura y estructura del tejido pancreático, capturando cambios biológicos sutiles en etapas muy iniciales del tumor. El modelo está pensado para analizar TC que ya se obtienen por otros motivos —en particular en pacientes de alto riesgo, como personas con diabetes de reciente comienzo— y “marcar” a quienes presentan un riesgo elevado antes de que aparezca cualquier masa visible.

Una ventaja clave es que la herramienta corre de manera automática, sin preparación manual intensiva, y fue validada con TC de múltiples instituciones, equipos de imagen y protocolos, demostrando un rendimiento consistente más allá de un único centro o set de datos. En pacientes con más de una TC, las predicciones de la IA se mantuvieron estables a lo largo del tiempo, lo que respalda su uso potencial para monitoreo longitudinal en poblaciones de riesgo.

En los estudios obtenidos más de dos años antes del diagnóstico, la diferencia frente a la lectura humana fue aún más marcada: la IA detectó casi tres veces más cánceres tempranos de los que hubieran pasado inadvertidos para los especialistas.

De la validación a la práctica clínica: el estudio AI-PACED y la iniciativa Precure

Tras la validación retrospectiva, Mayo Clinic está llevando el modelo al terreno clínico a través del estudio prospectivo Artificial Intelligence for Pancreatic Cancer Early Detection (AI‑PACED). El objetivo es evaluar cómo integrar la detección guiada por IA en la atención de pacientes con riesgo elevado, combinando el análisis automatizado de imágenes de rutina con un seguimiento longitudinal para medir rendimiento, falsos positivos e impacto en resultados clínicos.

Esta línea de trabajo forma parte de Precure, la iniciativa de Mayo Clinic que busca “predecir y prevenir enfermedades identificando los cambios biológicos más tempranos en el cuerpo antes de que comiencen los síntomas”, y se alinea con su estrategia de Clinical Impact, orientada a acelerar la traslación de descubrimientos a la práctica asistencial.

En un contexto en el que el cáncer de páncreas está en camino a convertirse en la segunda causa de muerte por cáncer en Estados Unidos hacia 2030, avances como REDMOD refuerzan el interés de hospitales, aseguradoras y compañías tecnológicas por modelos de IA capaces de reutilizar las imágenes ya disponibles para detección temprana, un segmento que promete redefinir tanto la práctica de la radiología como la inversión en innovación oncológica en los próximos años.

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Droplet Biosciences, startup de diagnóstico molecular, selló una alianza con Nvidia para usar su infraestructura de inteligencia artificial y reducir drásticamente los tiempos de análisis genómico en cáncer, pasando de procesos que tomaban más de un día a solo horas y permitiendo detectar enfermedad residual en apenas 24 horas tras la cirugía.

El primer test clínico, validado bajo normas CLIA y dirigido a cáncer de cabeza y cuello HPV negativo, ya está disponible en un programa de acceso temprano con centros como Mayo Clinic, Cleveland Clinic y el University of Pittsburgh Medical Center.

Una biopsia “líquida” basada en linfa, no en sangre

A diferencia de la mayoría de las pruebas de enfermedad residual mínima (MRD), que se basan en muestras de sangre tomadas semanas después de la cirugía, Droplet Biosciences desarrolló una plataforma de “biopsia líquida basada en linfa” que analiza fluido linfático recolectado apenas 24 horas después de la resección tumoral. Según la compañía, este fluido contiene “hasta 130 veces más moléculas de ADN derivadas del tumor que el plasma sanguíneo tomado al mismo tiempo”, lo que se traduce en “aproximadamente el doble de sensibilidad para detectar células cancerosas residuales raras”.

Droplet sostiene que, con este enfoque, puede identificar enfermedad residual en 24 horas, frente a las cuatro a seis semanas que suelen requerir los tests basados en sangre para captar restos de tumor en circulación. Esa ventana de tiempo más corta permite a los equipos médicos ajustar antes los planes de tratamiento, por ejemplo intensificando terapia adyuvante en pacientes con enfermedad persistente o evitando sobretratamientos en quienes no presentan señales moleculares de recaída.

Parabricks y GPU: de más de un día de cómputo a unas pocas horas

Para que esa rapidez clínica sea posible, la empresa tuvo que resolver un cuello de botella computacional: el análisis profundo de secuenciación de ADN (deep sequencing) sobre grandes volúmenes de datos. Droplet migró sus flujos de trabajo desde arquitecturas basadas en CPU a la suite Nvidia Parabricks, un software acelerado por GPU diseñado para genómica, reduciendo el tiempo de “variant calling” de 36 a 3 horas y el alineamiento de lecturas de 10 horas a menos de una hora, según un caso de estudio publicado por Nvidia.

“Al aprovechar la aceleración de NVIDIA Parabricks, hemos podido comprimir algunos de nuestros pasos más intensivos en cómputo de más de un día a solo unas pocas horas”, explicó Wendy Winckler, directora científica (CSO) de Droplet Biosciences. La compañía destacó que, pese al “mayor costo horario del cómputo GPU”, el recorte drástico en los tiempos de ejecución “resulta en un menor costo total por muestra”. “Principalmente nos permite paralelizar y correr más de estas pruebas al mismo tiempo y, lo que es clave, mucho más rápido”, añadió Winckler en declaraciones a Reuters.

Según la ejecutiva, el paso siguiente es seguir optimizando el pipeline para llevar el tiempo total de respuesta “de unos 10 días a menos de cinco días” en ciertos escenarios, consolidando un modelo en el que muchos pacientes pueden recibir resultados mientras aún están internados, evitando visitas adicionales y largas esperas asociadas a los análisis tradicionales en sangre.

Primer test: cáncer de cabeza y cuello HPV negativo, con programas en pulmón y vejiga

El primer ensayo clínico de Droplet validado bajo las Clinical Laboratory Improvement Amendments (CLIA) se centra en cáncer de cabeza y cuello HPV negativo, un subtipo con alto riesgo de recurrencia local y regional. El test está disponible en un programa de acceso temprano con socios selectos; entre sus clientes figuran el University of Pittsburgh Medical Center, Cleveland Clinic y Mayo Clinic.

Además, la compañía trabaja en programas de prueba de concepto en estadios avanzados para cáncer de pulmón y de vejiga, y sostiene que la recolección de fluido linfático “es aplicable a una amplia variedad de tumores sólidos” y procedimientos quirúrgicos. Estudios de póster presentados en congresos (como AACR) señalan que el análisis de ADN tumoral circulante en linfa postoperatoria predice mejor la recurrencia que el plasma, incluso en pacientes con enfermedad N0 o sin compromiso ganglionar evidente.

“Al combinar la tecnología de Nvidia, Droplet Biosciences está transformando la detección del cáncer”, afirmó Rory Kelleher, director global de desarrollo de negocios para ciencias de la vida en Nvidia, quien recordó que “la carga computacional del análisis de secuenciación profunda ha sido durante mucho tiempo un cuello de botella en el diagnóstico oncológico”.

Aceleradoras de IA, costos y oportunidades para la región

Droplet forma parte de Nvidia Inception, el programa de aceleración para startups de IA, y es cliente de Nvidia AI Enterprise, lo que le da acceso a hardware, software y soporte especializado para escalar su plataforma. Este tipo de alianzas entre empresas de diagnóstico y proveedores de infraestructura de IA apunta a un mercado global de salud y ciencias de la vida de U$S 10 billones, donde el valor se juega tanto en nuevas biomarcadores como en la capacidad de procesar datos a escala.

Para sistemas de salud de América Latina y la Argentina, donde los tiempos de anatomía patológica y de estudios moleculares suelen extenderse por semanas y limitar el acceso a terapias dirigidas o inmunoterapias, la combinación de nuevas matrices biológicas (como la linfa postoperatoria) con análisis genómicos acelerados por GPU abre una ventana concreta a modelos de diagnóstico más rápidos y, potencialmente, más costo-eficientes por muestra. A medida que estas tecnologías pasen de programas de acceso temprano en grandes centros académicos a redes asistenciales más amplias, la competencia entre startups de diagnóstico, grandes laboratorios y proveedores de nube e IA será un factor central en la configuración de la próxima generación de tests oncológicos de alta precisión en la región.

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Tecentriq de Roche: 50% menos de recaídas y muertes en cáncer de colon dMMR

Un ensayo clínico presentado en la última reunión de la Sociedad Americana de Oncología Clínica (ASCO) ha marcado un hito en el tratamiento adyuvante del cáncer de colon en estadio 3 con deficiencia en la reparación de errores de apareamiento del ADN (dMMR).

El estudio, liderado por el Dr. Frank Sinicrope de la Mayo Clinic en Rochester, Minnesota, evaluó a 712 pacientes cuyos tumores se habían diseminado a los ganglios linfáticos y habían sido extirpados quirúrgicamente.

La mitad de los participantes recibió quimioterapia combinada con Tecentriq (atezolizumab), el inmunoterápico de Roche, durante seis meses, seguida de Tecentriq solo por otros seis meses. El otro grupo recibió únicamente quimioterapia durante un año.

Los resultados fueron contundentes: añadir Tecentriq redujo en un 50% la recurrencia del cáncer y la mortalidad en comparación con la quimioterapia sola.

El beneficio se observó incluso en pacientes mayores y en aquellos con mayor riesgo. “Los hallazgos de nuestro estudio representan un avance importante en el tratamiento adyuvante del cáncer de colon dMMR en estadio 3 y cambiarán el abordaje terapéutico de este tipo de cáncer”, destacó el Dr. Sinicrope.

“Es extremadamente gratificante poder ofrecer a nuestros pacientes un nuevo régimen que reduce el riesgo de recaída y mejora sus posibilidades de supervivencia”, agregó.

Cabe recordar que aproximadamente un 15% de los pacientes con cáncer de colon presentan tumores dMMR, los cuales suelen responder mal a la quimioterapia convencional.

P2Y12, alternativa prometedora a la aspirina tras intervenciones cardíacas

En el ámbito cardiovascular, un estudio reciente sugiere que tras una intervención cardíaca mínimamente invasiva (PCI), los pacientes podrían beneficiarse más de continuar con inhibidores P2Y12 en vez de aspirina para prevenir infartos o accidentes cerebrovasculares.

Tras un seguimiento promedio de cuatro años, la terapia con inhibidores P2Y12 mostró una reducción del 23% en el riesgo de muerte cardiovascular, infarto o ACV, sin diferencias significativas en sangrado mayor respecto a la aspirina.

Esto implica que por cada 46 pacientes tratados con un inhibidor P2Y12 en lugar de aspirina, se previene un evento cardiovascular grave. Sin embargo, los autores del editorial que acompaña al estudio advierten que “se necesitan ensayos de mayor duración que comparen directamente ambas estrategias, ya que la terapia post-PCI suele recomendarse de por vida”.

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El mieloma múltiple es una enfermedad oncohematológica que afecta a las células plasmáticas. Un tipo de glóbulo blanco que se origina en la médula ósea, y que desempeña un papel clave en el sistema inmunológico.

En la Argentina, se estima que se diagnostican alrededor de 1.300 nuevos casos por año, principalmente en personas mayores de 60 años.

En muchos casos, el mieloma múltiple no presenta síntomas evidentes en sus etapas iniciales. Por lo que su diagnóstico puede surgir de manera accidental, a partir de estudios de rutina o durante la investigación de otras afecciones.

Sin embargo, algunos signos de alerta que podrían indicar la presencia de la enfermedad incluyen dolor óseo persistente. También anemia (bajo recuento de glóbulos rojos), niveles elevados de calcio en sangre, insuficiencia renal e infecciones recurrentes5.

Daratumumab es un anticuerpo monoclonal humano que se une a una proteína de membrana (CD38) presente en las células del mieloma múltiple. E induce así la muerte de las células tumorales mediante diferentes mecanismos. Esta droga de la farmacéutica Johnson & Johnson se aprobó en Argentina en pacientes con mieloma múltiple de nuevo diagnóstico no candidato a trasplante. Y en estadios más avanzados de la enfermedad.

Recientemente, la Anmat aprobó una nueva indicación, en combinación con otros tres medicamentos, bortezomib, lenalidomida y dexametasona – D-VRd. Para el tratamiento de pacientes adultos con mieloma múltiple candidatos a trasplante recientemente diagnosticados.

“Con este nuevo avance, los pacientes tendrán la posibilidad de recibir esta terapia cuádruple al momento del diagnóstico de la enfermedad. Permitiendo así alcanzar respuestas más profundas y sostenidas, traduciéndose en una mayor sobrevida global”. Esto aseguró por su parte Rafael Fonseca, director de Innovación y Relaciones Transformacionales en Mayo Clinic.

Mientras que Ariel Perelsztein, director de Asuntos Médicos y Regulatorios en Johnson & Johnson en Latinoamérica Sur, afirmó que “esta nueva combinación terapéutica logra llevar la enfermedad a niveles indetectables. Alcanzando lo que se conoce como enfermedad mínima residual negativa”.

“Este logro permite frenar por más tiempo la progresión del mieloma múltiple. Pero también se traduce en una mayor sobrevida a largo plazo. Sin dudas, este avance representa un claro ejemplo de nuestro compromiso por establecer nuevos estándares de tratamiento para los pacientes recién diagnosticados con mieloma múltiple que son candidatos a trasplante”.

Esta aprobación se respaldó por datos del estudio de fase 3 Perseus. Que evalúa daratumumab en combinación con bortezomib, lenalidomida y dexametasona (D-VRd). En comparación con bortezomib, lenalidomida y dexametasona (VRd). En pacientes con mieloma múltiple recién diagnosticado (NDMM) que son elegibles para un trasplante autólogo de médula ósea (ASCT).

Los hallazgos del estudio demostraron una mejora significativa en el objetivo primario de supervivencia libre de progresión (PFS). Con D-VRd reduciendo el riesgo de progresión de la enfermedad o muerte en un 58% en comparación con la terapia estándar (VRd).

El tratamiento con D-VRd resultó en respuestas más profundas al final de la consolidación en comparación con VRd. Una respuesta completa o superior del 87,9% frente al 70,1%. Una tasa general de enfermedad mínima residual negativa del 75,2% frente al 47,5%. Una sobrevida libre de progresión a los 48 meses de 84,3% frente a un 67,7% de la terapia estándar.

El perfil de seguridad fue consistente con los perfiles de seguridad previamente conocidos. Las reacciones adversas más comunes en pacientes con mieloma múltiple que recibieron D-VRd incluyeron neuropatía periférica, fatiga, edema, fiebre, infección del tracto respiratorio superior, estreñimiento, diarrea, dolor musculoesquelético, insomnio y erupción cutánea.

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Acelerando así el descubrimiento de fármacos y mejorando la investigación genómica.

Y también siendo pioneros en servicios de atención médica avanzados con IA generativa y agente.

La convergencia de la IA, la computación acelerada y los datos biológicos está convirtiendo la atención médica en la industria tecnológica más grande.

Los líderes de la atención médica Iqvia, Illumina y Mayo Clinic, así como Arc Institute, están utilizando las últimas tecnologías de Nvidia.

Lo hacen para desarrollar soluciones que ayudarán a mejorar la salud humana.

Estas soluciones incluyen agentes de IA que pueden acelerar los ensayos clínicos al reducir la carga administrativa.

También modelos de IA que aprenden de los instrumentos biológicos para avanzar en el descubrimiento de fármacos y la patología digital.

Y asimismo robots de IA físicos para cirugía, monitoreo de pacientes y operaciones.

Los agentes de IA, los instrumentos de IA y los robots de IA ayudarán a abordar los US$ 3 billones de operaciones dedicadas a respaldar el crecimiento de la industria.

Y así crear una oportunidad de fábrica de IA de cientos de miles de millones de dólares.

“La IA ofrece una oportunidad excepcional para avanzar en la atención médica y las ciencias biológicas”.

“Con herramientas que ayudan a los proveedores a detectar enfermedades antes y descubrir nuevos tratamientos más rápido”.

Así lo sostuvo Kimberly Powell, vicepresidenta de atención médica en Nvidia.

“La combinación de la IA y las capacidades de computación acelerada con la experiencia de los líderes de la industria está preparada para marcar el comienzo de una nueva era de innovación médica y biológica”.

“Y entonces mejorar los resultados de los pacientes en todo el mundo”.

Los servicios de AI Foundry impulsan el desarrollo de medicamentos y dispositivos médicos

Iqvia.

Este es un proveedor líder mundial de servicios de investigación clínica, información comercial e inteligencia de atención médica,

Todos estos servicios para las industrias de las ciencias biológicas y la atención médica.

Esta empresa está utilizando el servicio AI Foundry para crear modelos de base personalizados sobre sus más de 64 petabytes de información.

Junto con su profunda experiencia en el dominio.

Por su parte, Illumina, líder mundial en tecnologías informáticas y de secuenciación de ADN, está trabajando con Nvidia.

En este caso es para desbloquear la próxima generación de genómica para el descubrimiento de fármacos y la salud humana.

Esta asociación permitirá a Illumina utilizar los conjuntos de herramientas de inteligencia artificial y computación acelerada de Nvidia.

Esto ayudará a que el análisis y la información del genoma humano sean más accesibles para investigadores, compañías farmacéuticas y otros clientes de las ciencias de la vida.

Por otra parte, la patología es una modalidad esencial que los médicos utilizan para diagnosticar y determinar tratamientos para muchos tipos de cáncer y otras afecciones médicas graves y complejas.

Es un proceso históricamente lento y manual.

La plataforma de patología digital de Mayo Clinic, construida a partir de laboratorios robóticos autónomos y tecnología avanzada de imágenes, ofrece un conjunto de datos rico y único de 20 millones de imágenes de portaobjetos completos con 10 millones de registros de pacientes asociados para permitir la creación de modelos básicos.

Mayo Clinic y Nvidia acelerarán enormemente el desarrollo de modelos básicos de patología de próxima generación.

Mientras que Arc Institute es una organización de investigación con sede en Palo Alto, California.

Esta opera en la intersección de la biología y el aprendizaje automático.

Y está colaborando con Nvidia para desarrollar y compartir modelos y herramientas de IA  potentes que promuevan el descubrimiento biomédico.

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