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Evaluación de la efectividad de las vacunas contra la gripe en la reducción del riesgo de COVID-19 en trabajadores de la salud: estudio de cohorte histórico

2026-01-12T17:05:12+00:00

La COVID-19 continuará presente, por lo que se requerirán estrategias específicas de prevención, diagnóstico y tratamiento similares a las utilizadas para otras enfermedades. Continúan las preocupaciones sobre el SARS-CoV-2 debido a las mutaciones y la aparición de nuevas cepas. El objetivo de este estudio fue evaluar la efectividad de la vacuna contra la gripe para reducir la incidencia de la COVID-19 entre los trabajadores sanitarios. Los participantes se dividieron en dos grupos: los que habían recibido la vacuna contra la gripe y los que no. Se evaluó la efectividad de la vacuna contra la gripe frente a la COVID-19 durante 3 meses en todos los sujetos. El diagnóstico de COVID-19 se estableció mediante una tomografía computarizada y pruebas de RT-PCR. En este estudio participaron un total de 252 personas, con una edad media de 33,90 ± 7,58 años (rango: 20-59). Del total, 101 (40,08 %) eran hombres y 151 (59,92 %), mujeres. Nuestros hallazgos demuestran que la prevalencia de la infección por COVID-19 entre el personal médico que recibió la vacuna contra la gripe fue significativamente menor (80,1 % frente a 45,0 %) (P < 0,001). La duración de la COVID-19 fue significativamente más corta para los receptores de la vacuna en comparación con los no receptores, con 2 semanas o menos (72,5 % frente a 26,6 %) (P < 0,001). La cohorte vacunada tenía un 55 % menos de probabilidades de contraer COVID-19 que la cohorte no vacunada (riesgo relativo, RR: 0,45; intervalo de confianza del 95 %, IC: 0,34-0,59). Un análisis más detallado reveló que, en los casos graves de COVID-19 que requirieron hospitalización, no hay diferencias sustanciales entre los pacientes vacunados y los no vacunados (P = 0,2). Una encuesta reciente sugirió que la vacuna contra la gripe podría ayudar a mejorar el tratamiento de la COVID-19. El perfil de citocinas del paciente examinado antes de la vacuna contra la gripe es la selección ideal.

Purificación y escalado por cromatografía líquida de alta resolución en fase reversa del CIGB -814, un péptido inmunomodulador de interés farmacéutico

2026-02-12T23:16:52+00:00

El péptido inmunomodulador CIGB-814 constituye el ingrediente farmacéutico activo del producto Jusvinza®. Se diseñó para tratar pacientes con artritis reumatoide, pero su aplicación en pacientes con COVID-19 determinó escalar el proceso de purificación por cromatografía líquida de alta resolución en fase reversa. El objetivo principal de este trabajo fue estandarizar el proceso de purificación a escala de laboratorio del péptido inmunomodulador CIGB-814 para luego realizar su escalado productivo utilizando el criterio de similitud geométrica. Se estudiaron pendientes de 0,33 y 0,5 % acetonitrilo/min en el segmento de elución del gradiente lineal. Con la pendiente de 0,33 % acetonitrilo/min, se obtuvieron valores de pureza superiores al 99,5 %, y un rendimiento del 60 %, que representó 3 veces en comparación con la pendiente de 0,5 % acetonitrilo/min con similares valores de pureza. Con esta nueva condición, se escaló 20,66 veces el proceso de purificación manteniendo los niveles de pureza y recobrado. Finalmente, el procedimiento cromatográfico estandarizado y escalado permitió purificar hasta 1 kg del péptido CIGB-814 al año y satisfacer así la demanda del producto Jusvinza® para el uso clínico y comercial.

Más allá de los límites del diagnóstico tradicional: el papel de la inteligencia artificial en el análisis de datos multimodales para la detección rápida de virus

2026-03-11T12:30:38+00:00

El diagnóstico preciso y rápido de las infecciones virales es fundamental para que las respuestas de salud pública sean eficaces. Este artículo revisa los métodos de diagnóstico tradicionales, incluidos el cultivo viral, la PCR y los ensayos serológicos, y destaca sus limitaciones en cuanto a escalabilidad, rapidez y adaptabilidad a los brotes emergentes. Por el contrario, la inteligencia artificial ofrece capacidades transformadoras en el análisis de imágenes médicas, secuencias genómicas y datos multimodales con una precisión sin precedentes. Las novedosas soluciones que se presentan en este artículo incluyen redes neuronales convolucionales en imágenes radiológicas, redes neuronales basadas en transformadores en biología genómica y soluciones integradas para reunir datos clínicos, moleculares y de imágenes. También se analizan los métodos emergentes, como la obtención de imágenes de moléculas individuales mediante el aprendizaje profundo y los métodos de diagnóstico basados en la inteligencia artificial con pocos recursos. Un análisis comparativo destaca las ventajas de la inteligencia artificial en comparación con los métodos tradicionales en las áreas de eficiencia, escalabilidad e integración clínica, y explora las cuestiones de la calidad de los datos, el sesgo algorítmico y el cumplimiento normativo. Por último, el artículo extrae conclusiones en las que detalla sus orientaciones futuras, los modelos lingüísticos basados en proteínas, el aprendizaje federado y las plataformas de diagnóstico portátiles. Al final, el artículo recomienda la aplicación de sistemas de diagnóstico híbridos, que combinen los enfoques convencionales con las tecnologías basadas en la inteligencia artificial, y señala que serán necesarios algoritmos interpretables y esfuerzos de desarrollo intersectoriales entre la inteligencia artificial y los profesionales de la salud para hacer frente a los nuevos retos virales.

Vacunas experimentales contra la enfermedad de Chagas

2026-03-09T17:47:33+00:00

La enfermedad de Chagas sigue siendo un desafío de salud pública en América Latina debido a la persistencia de infecciones por Trypanosoma cruzi. El objetivo de esta revisión fue analizar los avances recientes en el desarrollo de vacunas contra la enfermedad de Chagas. Se realizó una búsqueda dirigida en la colección principal de Web of Science para identificar estudios publicados entre 2024 y 2025, seleccionando aquellos que reportaron resultados preclínicos de vacunas basadas en ARN mensajero, subunidades proteicas y nanopartículas con adyuvantes. Los datos fueron extraídos y sintetizados de manera descriptiva para evaluar estrategias de inmunización, blancos inmunológicos y eficacia en modelos animales. Los estudios revisados muestran que estas vacunas inducen respuestas inmunitarias tipo Th1, activan linfocitos T CD8⁺, disminuyen la parasitemia y protegen parcialmente frente al daño cardíaco. Aunque aún se encuentran en fase preclínica, estos enfoques representan avances prometedores hacia el desarrollo de vacunas eficaces contra la enfermedad de Chagas.