El cáncer de mama es el más diagnosticado entre las mujeres y una de sus principales causas de muerte es la metástasis, que a menudo aparece años después de la remisión inicial. En este contexto, las células tumorales diseminadas permanecen inactivas durante largos periodos en órganos como los pulmones.

Ahora, un estudio publicado en Nature revela que la infección por virus respiratorios influye de forma decisiva en la evolución del cáncer de mama, incluso años después del diagnóstico inicial.

El equipo, liderado por James DeGregori, del campus médico Anschutz de la Universidad de Colorado (EE UU), ha demostrado en ratones que patógenos como el de la gripe y el SARS-CoV-2 pueden desencadenar una respuesta inflamatoria en los pulmones que reactiva células tumorales dormidas, lo que conduce a la formación de metástasis en apenas dos semanas.

Los autores observaron que las infecciones virales provocan una inflamación en el pulmón que despierta células cancerosas que llevaban mucho tiempo en estado latente. El estudio identifica a la de la citoquina interleucina-6 (IL-6) como una vía clave implicada en este proceso.

Datos clínicos de biobancos

El trabajo también incluye un análisis de datos clínicos que refuerza los resultados obtenidos en ratones. En el Biobanco del Reino Unido (4 837 participantes, con diversos tipos de cáncer), las personas con antecedentes de cáncer que dieron positivo en SARS-CoV-2 presentaron casi el doble de riesgo de fallecer por cáncer que aquellas no infectadas.

Por su parte, los datos de Flatiron Health —que agrupan información de más de 36 000 mujeres con cáncer de mama— indican que las pacientes que pasaron la covid tuvieron un 44 % más de riesgo de desarrollar metástasis pulmonares.

Estas conclusiones, señala DeGregori en declaraciones a SINC, tienen implicaciones importantes para el seguimiento clínico de las pacientes oncológicas. “Teniendo en cuenta los resultados experimentales y epidemiológicos, una estrategia segura para una superviviente de cáncer sería evitar las infecciones, ya sea mediante la vacunación, el uso de mascarillas, el distanciamiento social u otras precauciones”, explica. “Por supuesto, cada persona debe decidir por sí misma cuál es su nivel de riesgo aceptable que equilibra la necesidad de vivir su vida”.

Aunque el trabajo se centra en el cáncer de mama, los autores prevén ampliar el estudio a otros tipos tumorales: “No hemos realizado estos estudios, pero están previstos”, afirma el investigador.

Aplicación en tratamientos preventivos

El papel de IL-6 como desencadenante de la reactivación tumoral abre la puerta a posibles tratamientos preventivos. Sin embargo, el investigador matiza que “se necesitarán más estudios”.

“Aunque hemos demostrado que la IL-6 era necesaria para el despertar de las células cancerosas latentes, las respuestas inflamatorias pueden ser importantes para eliminar el virus. No querríamos exacerbar la infección. Estamos trabajando en vías que podrían proporcionar los beneficios —menor expansión del cáncer— sin los efectos secundarios, es decir, que la enfermedad viral no empeore”, apunta.

Finalmente, DeGregori subraya que los datos obtenidos en modelos animales deben interpretarse con cautela. “La magnitud de la expansión en el modelo murino no debe trasladarse directamente a los seres humanos. Sabemos que el riesgo aumenta en las personas que han superado un cáncer y luego contraen la covid-19, pero se necesitan más estudios para determinar con mayor precisión el riesgo relativo”.

Para los autores, los hallazgos ponen de manifiesto la necesidad de medidas clínicas y de salud pública que mitiguen el riesgo de metástasis asociado a las infecciones respiratorias en millones de personas supervivientes de cáncer.

¿Tenemos todos un doble en algún lugar? Las redes sociales han hecho que se compartan miles de fotografías que han puesto de manifiesto que el fenómeno de los 'falsos gemelos’ —personas que se parecen sin tener ningún parentesco— es más frecuente de lo que se creía.

Ahora, un estudio publicado en la revista Cell Reports por el grupo de Manel Esteller, director del Instituto de Investigación contra la Leucemia Josep Carreras, profesor de Investigación ICREA y catedrático de Genética en la Universidad de Barcelona, demuestra por primera vez cuál es la causa de que encontremos individuos casi idénticos en distintos lugares del mundo.

El equipo ha basado su trabajo en una colección de fotos de personas que se parecían, aunque no fueran familia, junto con un análisis de ADN. La investigación reveló que una fuerte similitud facial está asociada con variantes genéticas compartidas.

La existencia de estos dobles ha sido motivo de atención en las artes y en la cultura popular, pero nunca había sido abordada desde el punto de vista científico. “Lo que hemos hecho nosotros es recopilar material biológico de estos individuos extremadamente parecidos —también llamados look-alike en inglés o doppelganger en alemán— para ver si encontrábamos una razón objetiva de su similitud”, dice Esteller.

Este conjunto único de muestras nos ha permitido estudiar cómo la genómica, la epigenómica y la microbiómica pueden contribuir al parecido humano

Manel Esteller — Autor senior del estudio

Para llevarlo a cabo, los autores reclutaron a un grupo de dobles humanos a partir del trabajo fotográfico de François Brunelle, un artista canadiense que lleva fotografiando a personas que se asemejan en todo el mundo desde 1999. Y se centraron en las fotos de cabezas de 32 parejas de individuos parecidos.

Algoritmos de reconocimiento facial y ADN de saliva

Luego, determinaron una medida objetiva del parecido de los pares de personas semejantes, utilizando tres algoritmos diferentes de reconocimiento facial. 

Además, los participantes completaron un exhaustivo cuestionario biométrico y de estilo de vida y proporcionaron ADN de saliva para el análisis multiómico. “Este conjunto único de muestras nos ha permitido estudiar cómo la genómica, la epigenómica y la microbiómica pueden contribuir al parecido humano”, explica Esteller.

Según detalla el investigador a SINC, “primero las personas con parecidos razonables fueron sujetas a programas de reconocimiento facial que permitieron descubrir parejas de individuos que eran casi indistinguibles entre sí, y luego analizamos su secuencia de ADN, su perfil epigenético y su composición de microbios —microbioma—. Descubrimos que los dobles humanos comparten variaciones similares de su ADN, particularmente en relación a genes involucrados en la formación de la boca, la nariz, los ojos, la barbilla y la frente”.

 “El principal hallazgo es que estas parejas de dobles sin parentesco comparten variantes genéticas —cambios en su ADN—, por eso son tan parecidos, mientras que sus diferencias son debidas a la distinta composición de su epigenoma —la modificación química del material genético denominada metilación que regula la expresión de los genes— y al diferente contenido de bacterias y virus en sus cuerpos”, destaca el científico.

“Debido a que la población humana ha llegado ya a unos 7.900 millones de personas, es cada vez más probable que se produzcan estas repeticiones”, agrega Esteller.

Resultó curioso comprobar que la semejanza de estas parejas de dobles no solo se ceñía a las características faciales, sino afectaba a otras propiedades físicas —altura y peso— y también se extendía a ciertos rasgos del carácter y comportamiento

Manuel Esteller

Además, comenta que “resultó curioso comprobar que la semejanza de estas parejas de dobles no solo se ceñía a las características faciales, sino que afectaba a otras propiedades físicas —altura y peso— y también se extendía a ciertos rasgos del carácter y comportamiento, como el tabaquismo y la educación”.

Posibles aplicaciones en medicina forense y criminalista

Algunas limitaciones del estudio son el pequeño tamaño de la muestra, el uso de imágenes 2D en blanco y negro y el predominio de participantes europeos. A pesar de estas salvedades, los resultados pueden proporcionar una base molecular para futuras aplicaciones en diversos campos como la biomedicina, la evolución y la medicina forense.

“Nuestro trabajo abre muchas líneas de investigación, pero destacaría dos: primero, proporciona las bases para que a partir del análisis de la imagen y forma de la cara se puedan diagnosticar enfermedades genéticas; y segundo, permite a partir de una muestra de ADN desconocida reconstruir la cara de la persona a la que pertenece ese material genético, uno de los grandes deseos de la medicina forense y criminalística”, concluye Esteller.

Hace una década, los estadounidenses Bill Ludwig y Doug Olson luchaban contra un grave cáncer de sangre llamado leucemia linfocítica crónica (LLC). Ambos habían recibido numerosos tratamientos y, al escasear otras opciones, se ofrecieron como voluntarios para convertirse en los primeros participantes en un ensayo clínico de una terapia experimental en curso en el Centro Oncológico Abramson y la Facultad de Medicina Perelman de la Universidad de Pensilvania (UPenn).

El análisis de estos dos pacientes muestra la mayor persistencia de la terapia con células T CAR registrada hasta la fecha contra la leucemia

La terapia diseñada en este ensayo para erradicar estas leucemias en fase terminal se basa en las denominadas células T receptoras de antígenos quiméricos (CAR). Estas células modificadas genéticamente para atacar a los tumores son un medicamento vivo fabricado para cada paciente a partir de sus propias células.

El análisis de estos dos pacientes publicado en la revista Nature por los investigadores de la UPenn y sus colegas del Hospital Infantil de Filadelfia muestra la mayor persistencia de la terapia con células T CAR registrada hasta la fecha contra la leucemia.

“Las células T CAR han seguido siendo detectables al menos una década después de la infusión, con remisión sostenida en ambos pacientes”, ha señalado Jan Joseph Melenhorst, primer autor del artículo e investigador de la UPenn, en una rueda de prensa telemática organizada por la revista.

Remisión a largo plazo

“Esta remisión a largo plazo es notable, y ser testigo de que los pacientes viven libres de cáncer es una prueba del tremendo potencial de este ‘fármaco vivo’ que funciona eficazmente contra las células cancerosas”, ha añadido Melenhorst.

Esta remisión a largo plazo es notable, y ser testigo de que los pacientes viven libres de cáncer es una prueba del tremendo potencial de este fármaco vivo

Jan Joseph Melenhorst, UPenn

La LLC, que es el primer cáncer en el que se estudiaron y utilizaron las células T CAR en la universidad estadounidense, es el tipo más común de leucemia en adultos. Aunque el tratamiento de la enfermedad ha mejorado, sigue siendo incurable con los enfoques estándar. Con el tiempo, los pacientes pueden volverse resistentes a la mayoría de las terapias, y muchos siguen muriendo, señala el centro en un comunicado.

Doug Olson fue diagnosticado de esta enfermedad en 1996, según ha comentado él mismo en la rueda de prensa de Nature, y Bill Ludwig en 2000. En 2010, sus cánceres habían mutado y ya no respondían al tratamiento estándar. Pero como pioneros en el uso de células T CAR, ambos lograron una remisión completa ese año.

Olson, un investigador del sector farmacéutico retirado, aún sigue corriendo y ha completado seis medias maratones. También recauda fondos para la Sociedad de Leucemia y Linfoma y ayuda a los pacientes recién diagnosticados.

Por su parte, después de su tratamiento, Ludwig, un funcionario penitenciario jubilado, recorrió EEUU con su esposa en una autocaravana y celebró acontecimientos con su familia, incluso la llegada de nuevos nietos. Pero, desgraciadamente, a principios de 2021, falleció debido a las complicaciones de la COVID-19.

El potencial de las células T CAR

Los autores señalan que hasta ahora se sabía poco sobre el potencial y la estabilidad a largo plazo de las células infundidas. En este análisis, los investigadores observaron una evolución de las células T CAR a lo largo del tiempo, con la aparición de una población de células CD4+ altamente activadas que se convirtió en dominante en ambos pacientes.

Los investigadores observaron una evolución de las células T CAR a lo largo del tiempo, con la aparición de una población de células CD4+ altamente activadas

Los datos indican dos etapas distintas de las respuestas de la terapia con células T CAR en estos pacientes, con una fase inicial dominada por las células T asesinas y una remisión a largo plazo controlada por las células T CD4+.

En los años siguientes, estas células CD4+ siguieron demostrando características de destrucción de células tumorales y una proliferación continua, lo que constituye un sello distintivo de la eficacia de las células T CAR contra el cáncer: su intensa capacidad para sobrevivir y prosperar dentro del organismo, explican los autores.

Por su parte, David L. Porter, director de Terapia Celular y Trasplante en UPenn y coautor del trabajo, comenta que “la terapia con células T CAR ha sido extremadamente eficaz para leucemias y linfomas específicos. Esperamos continuar trabajando en estos cánceres, al tiempo que también investigamos su impacto en los tumores sólidos, lo cual podría traducirse en un mayor desarrollo en este ámbito en los próximos años”.

Porter subraya que siempre se aprende algo de cada paciente tratado. “Tanto Bill como Doug nos han dado muchas pistas que nos mantienen centrados en la próxima generación de terapias personalizadas”, concluye. 

La pandemia del coronavirus ha cambiado nuestras vidas, tal vez para siempre. Llevamos ya más de medio millón de muertos y 11,6 millones de casos en todo el mundo, según los datos actualizados del Centro de Ciencia e Ingeniería de Sistemas de Johns Hopkins, con un número de casos y muertes que no para de crecer en países como EE UU y Brasil.

El desarrollo de vacunas suele llevar años de investigación y pruebas antes de llegar a la fase clínica, pero esta crisis ha acelerado todo el proceso. Empresas privadas y centros de investigación de todo el mundo están trabajando a un ritmo frenético para tener el próximo año una vacuna segura y eficaz que nos proteja contra los efectos del SARS-CoV-2.

A esta velocidad trepidante ha contribuido también la Administración de Donald Trump, que el pasado mes de mayo lanzó su controvertida Operation Warp Speed. Este programa ha seleccionado, hasta el momento, cinco proyectos de vacuna que recibirán miles de millones de dólares en fondos federales antes de que haya pruebas de que realmente funcionan, entre ellas, está la de la Universidad de Oxford y Astra Zeneca y la de la biotecnológica estadounidense Moderna, según informa The New York Times.

Mercedes Jiménez, bioquímica de Centro de Investigaciones Biológicas Margarita Salas (CIB-CSIC) prefiere “no comentar” la política estadounidense en la competición por la vacuna y destaca el “gran trabajo científico que se está llevando a cabo para conseguirla”.

Se está invirtiendo mucho esfuerzo investigador. Habrá una variedad de aproximaciones y necesitaremos más de un caballo ganador

Según comenta a SINC, “se está invirtiendo mucho esfuerzo investigador para conseguir una profilaxis eficaz contra la COVID-19 y creo que va a dar numerosos frutos”. La investigadora considera que las variadas aproximaciones que se están utilizando para el desarrollo de la vacuna “lograrán que la efectividad sea distinta”. De hecho, opina, en esta carrera “se necesitará más de un caballo ganador”. 

En este punto coincide también la inmunóloga del CIB-CSIC María Montoya, que indica a SINC que “la comunidad científica está aportando todo el conocimiento posible para conseguir la ansiada vacuna. Se están investigando y probando todas las estrategias: vacunas con vectores replicativos y no replicativos, de ARN, ADN, de proteínas de subunidad, de virus inactivado y de pseudopartículas virales recombinantes”, señala.

Montoya cree que “de todos los candidatos, tendremos varias vacunas que generarán inmunidad, quizás parcial o quizás total. Pero cualquier vacuna, aunque confiera una protección parcial, será mejor que no tener ninguna”.

Por su parte, Jorge Carrillo, investigador en inmunobiología de IrsiCaixa, recuerda que en esta competición los grupos involucrados se juegan también su prestigio y su futuro. “No creo –comenta a SINC– que ninguno de ellos vaya a sacar un candidato con una eficacia inferior al 60 %” [el nivel de protección mínimo requerido hasta ahora por las agencias del medicamento]. Carrillo señala que “no les resultaría rentable porque sería una vacuna de vida muy corta que podría ser sustituida enseguida por otra que lograra mayores niveles de protección”.

En la competición, Montoya dice que “las que van más avanzadas, por ser menos complejas, son las que han tomado una parte del SARS-CoV-2 o una subunidad, y se ha insertado en un vector. En estos prototipos de vacuna, ”el sistema inmunitario ‘solo’ ve una parte del virus y podría ocurrir que confirieran inmunidad parcial“. Aun así, ”serían muy útiles para vacunar a la población“, insiste. ”Las que contienen más partes del virus son más complicadas de producir y, por ello, llegarán más tarde“.

Actualmente, hay 149 vacunas experimentales contra la COVID-19. De ellas, 19 ya se están probando en una o varias de las tres fases de ensayos con humanos, según los últimos datos de la Organización Mundial de la Salud (OMS). Aquí hemos seleccionado las que se encuentran en las etapas más avanzadas.

1. Universidad de Oxford / AstraZeneca

Reino Unido, ensayos en fase III 

La primera en esta clasificación es la desarrollada por la Universidad de Oxford y Astra Zeneca. Ya ha entrado en fase III de pruebas de eficacia, se está probando con 4.000 voluntarios en Reino Unido, en breve se ensayará en Brasil con 5.000 personas y en Sudáfrica con 2.000. En los ensayos se incluyen niños de 5 a 12 años y adultos de más de 70 años.

El prototipo se llama ChAdOx1 nCoV-19 y está hecho a partir de un virus llamado ChAdOx1, una versión debilitada de un virus del resfriado común (adenovirus), que causa infecciones en los chimpancés y que ha sido modificado genéticamente de manera que es imposible que se replique en humanos.

El candidato ha sido rediseñado para contener la proteína S (del inglés spike, espícula), presente en el coronavirus, que le da su característico aspecto de punta y corona en la superficie. Los investigadores esperan que la vacuna, al presentar dicha proteína a nuestras células inmunitarias, pueda inducir la producción de anticuerpos específicos.

La farmacéutica AstraZeneca, socia de la universidad británica en este proyecto, tiene un acuerdo con el Gobierno de EE UU para iniciar un ensayo con 30.000 personas en ese país y ha recibido financiación de la Administración estadounidense dentro del programa Operation Warp Speed.

Sobre este proyecto, Montoya opina que esta vacuna de subunidad “es interesante porque utiliza un vector que ya ha dado muy buenos resultados en vacunaciones frente a otras enfermedades, como MERS, influenza, tuberculosis, el virus de Chikungunya y Zika. Ahora, falta saber qué tipo de inmunidad induce frente a la COVID-19”, aclara.

AstraZeneca ya ha firmado con socios en Reino Unido y Estados Unidos para la producción en masa de la vacuna, con el fin de que se pueda distribuir si finalmente se lograran pruebas concluyentes de eficacia y seguridad. La firma ha asegurado que su capacidad total de fabricación es de 2.000 millones de dosis, según la web de noticias médicas STAT.

El CEO de la firma, Pascal Soriot, declaró hace unas semanas que “la vacuna podría proteger por un periodo de un año, trascurrido el cual habría que volver a vacunarse. También señalo que las primeras vacunas de emergencia podrían estar disponibles en octubre”.

2. Moderna

EE UU, ensayos en fase III

Otro de los proyectos que van más más adelantados es el de la firma estadounidense Moderna. Su candidato, mRNA-1273, ha entrado en la fase III de ensayos y se la empresa prevé probarlo con 30.000 voluntarios este mes de julio.

Sin embargo, las acciones de la firma cayeron un 7 % el pasado jueves, después de que STAT informara de un retraso en este gran ensayo, debido a cambios que Moderna quiere introducir en su plan de estudio. La empresa aún cree que podrá iniciar las pruebas este mes, según estas fuentes.

La vacuna de esta biotecnológica, con sede en Cambridge, Massachusetts, está basada en el uso de la tecnología del ARN mensajero (ARNm). Una vez inyectado en el cuerpo, envía a las células el mensaje de que produzcan proteínas similares a las del virus que se activan y funcionan como anticuerpos.

Mercedes Jiménez opina que “esta vacuna basada en material genético es pionera en su utilización en humanos, requerirá el desarrollo de tecnologías seguras para su transporte dentro del organismo”. Por ello, “supone un reto importante y va a ser muy interesante ver el tipo de respuesta inmunitaria que pueda otorgar”, subraya.

3. CanSino Biologics

China, ensayos en miles de militares

La vacuna experimental CanSino Biologics, desarrollada en colaboración con la Academia de Ciencias Militares de China, fue noticia hace un par de semanas cuando esta biotecnológica anunció que su candidato Ad5-nCoV había recibido autorización de la Comisión Militar Central para el uso de su candidato entre los miembros de las fuerzas armadas sin haber completado los ensayos clínicos.

La decisión fue polémica porque la firma solo había completado la fase I, cuyos resultados fueron publicados en la revista The Lancet y la fase II, por lo que el anuncio implicaba que se había saltado la III.

Plantear una vacunación a gran escala antes de estudiar los efectos en un número de voluntarios suficientes resulta arriesgado

Además, Reuters señaló que la empresa “se había negado a revelar si la inoculación del candidato de vacuna [a los militares] era obligatoria u opcional, citando secretos comerciales”, en un correo electrónico enviado a esta agencia de noticias.

Con respecto a esta decisión, Mercedes Jiménez subraya que “plantear una vacunación a gran escala antes de estudiar los efectos en un número de voluntarios suficientes [miles], que es lo que se requiere en la fase III, resulta arriesgado”.

Por su parte, el presidente de CanSino Biologics, Yu Xuefeng, señaló en una declaración que los ensayos clínicos de fase I y II del candidato a la vacuna habían demostrado un “buen perfil de seguridad y altos niveles de respuesta inmunitaria en los pacientes”. Pero advirtió que “los ensayos solo muestran que la vacuna tiene el potencial de prevenir la COVID-19 y que su autorización para ser probada en militares no garantiza que vaya a ser aprobada para un uso comercial más amplio en el futuro”.

La Ad5-nCoV, que se basa en un adenovirus del resfriado, es una de las ocho vacunas candidatas de China aprobadas para ensayos en humanos en el país y en otros, como Canadá, para la enfermedad causada por el coronavirus.

4. Sinopharm

China, ensayos en fase III

La compañía pública china Sinopharm anunció en junio que iba a pasar a la fase III de los ensayos de su prototipo de vacuna contra la COVID-19, basada en virus inactivado, que ha sido desarrollada por una de sus filiales: China National Biotec Group (CNBG), en colaboración con los Institutos de Productos Biológicos y de Virología de Wuhan.

Hasta ahora, más de 2.000 personas han participado en las pruebas, de las que Sinopharm asegura que muestran que la vacuna sería “segura y efectiva” y que las reacciones adversas han sido mucho menores a los de otros candidatos.

Los ensayos de fase III se llevarán a cabo en los Emiratos Árabes Unidos, tras un acuerdo para empezar a probar la eficacia de esta vacuna en el estado del Golfo.

El candidato, desarrollado en Wuhan es una de las dos vacunas inactivas en las que está trabajando el CNBG. Otra desarrollada por su instituto de Pekín entró en pruebas con humanos a finales de abril.

La firma ha construido en tiempo récord dos nuevas instalaciones de producción de vacunas en Pekín y Wuhan, en las que CNBG prevé producir 200 millones de dosis de vacunas COVID-19 inactivadas al año, según la agencia de noticias estatal Xinhua.

5. Sinovac Biotech 

China, ensayos en fase III

La compañía privada china Sinovac Biotech ha anunciado que va a iniciar la fase III de su vacuna de virus inactivado, llamada CoronaVac. El candidato será probado en 12 centros de investigación en seis estados brasileños con unos 9.000 voluntarios. Este país latinoamericano tiene los peores registros de casos y muertes por la COVID-19, detrás solo de EE UU.

La firma señaló en junio que en las fases I y II de su prototipo, el 90 % de los 743 voluntarios mostró una respuesta inmunitaria al virus y no hubo efectos adversos remarcables.

Además, informó de que está construyendo una instalación para fabricar hasta 100 millones de dosis anuales.

6. Instituto de Biología Médica de China

China, ensayos en fase II

La vacuna inactivada contra el coronavirus que desarrolla el Instituto de Biología Médica de la Academia China de Ciencias Médicas (MBCAMS) ha entrado en fase II de ensayos clínicos, informa Xinhua.

No hay mucha información sobre este prototipo de vacuna. En los ensayos se determinará la dosis de la vacuna y se continuará evaluando si tiene potencial para desencadenar con seguridad respuestas inmunitarias en personas sanas.

IMBCAMS señala que espera utilizar una planta dedicada a la producción de la vacuna este año para prepararse para los futuros suministros de vacunas de China.

7. Imperial College de Londres

Reino Unido, ensayos en fases I y II 

Los investigadores del Imperial College de Londres han desarrollado una vacuna de ARN ‘autoamplificado’, que potencia la producción de una proteína viral para estimular el sistema inmunitario.

Los ensayos de fases I y II se iniciaron hace unas semanas con 300 personas sanas. La institución británica se ha asociado con la firma de inversión Morningside Ventures para fabricar y distribuir la vacuna a través de una nueva compañía llamada VacEquity Global Health.

Hemos sido capaces de producir una vacuna desde cero y llevarla a pruebas con humanos en solo unos meses

“Hemos sido capaces de producir una vacuna desde cero y llevarla a pruebas con humanos en solo unos meses”, según señaló Robin Shattock, profesor de Infección e Inmunidad en la Facultad de Medicina de la institución, en declaraciones a la BBC.

“Si nuestro enfoque funciona y la vacuna proporciona una protección efectiva contra la enfermedad, podría revolucionar la forma en que respondemos a los brotes de enfermedades en el futuro”, destacó.

8. BioNTech / Pfizer / Fosun Pharma

Alemania, EE UU, ensayos en fases I y II  

La compañía alemana BioNTech se ha aliado con Pfizer, con sede en Nueva York, y el fabricante de medicamentos chino Fosun Pharma para desarrollar su vacuna basada en tecnología de ARN mensajero.

Hace unos días, los socios anunciaron resultados preliminares prometedores de un ensayo de fases I y II de su vacuna de ARNm con 45 voluntarios sanos, cuyos datos se han publicado en un estudio en fase de preprint.

Las compañías señalan que la vacuna produjo anticuerpos contra el SARS-CoV-2 en los voluntarios, mientras que algunos experimentaron efectos secundarios moderados como alteraciones del sueño y dolor en los brazos. Los socios esperan poder lanzar un ensayo con miles de participantes en septiembre.

El proyecto de estas compañías cuenta con el apoyo financiero de la Operation Warp Speed.

9. INOVIO

EE UU, ensayos en fase I  

La estadounidense INOVIO comenzó la fase I de ensayos clínicos de su candidato de vacuna de ADN contra la COVID-19, llamado INO-4800, en abril y señaló que esperaba entrar en las fases II y III a finales de este verano.

En la fase I se evaluó el perfil inmunológico de INO-4800 administrado por inyección intradérmica seguida de electroporación utilizando el dispositivo CELLECTRA 2000 de la compañía.

La empresa publicó el 30 de junio un informe en el que decía que había logrado “resultados positivos” preliminares en dicha fase, pero los datos aún no han sido publicados en un estudio revisado por pares.

Según informa STAT, INOVIO, que ha ganado más de 4.000 millones de dólares en su valor bursátil (unos 3.500 millones de euros) desde que comenzó la pandemia, no proporcionó los detalles necesarios para determinar si su vacuna funciona.

En un comunicado de prensa, la empresa dijo que su vacuna dio lugar a “tasas de respuesta inmunológica” en 34 de los 36 pacientes del pequeño ensayo, pero no reveló cuántos produjeron anticuerpos que neutralizaran al coronavirus, datos clave para determinar si la vacuna podría proteger contra la infección.

Su proyecto es uno de los que cuentan con el respaldo financiero de Operation Warp Speed y también tiene el apoyo de la Fundación Bill y Melinda Gates.

10. CureVac

Alemania, ensayos en fase I 

La alemana CureVac cobró relevancia mediática el pasado mes de marzo cuando la Administración de Donald Trump intentó que la firma trasladara sus investigaciones a Estados Unidos.

Para proteger a CureVac de “inversiones extranjeras sospechosas y aportarle seguridad financiera sin influir en las decisiones empresariales”, el Estado alemán acaba de adquirir una participación del 23 % de la empresa por un total de 300 millones de euros, informa Bloomberg.

Además, la firma acaba de obtener un préstamo de 75 millones de euros del Banco Europeo de Inversiones para impulsar su capacidad de fabricación.

En junio, la compañía, que lanzó ensayos de fase I de su vacuna de ARNm, dijo que su instalación alemana puede producir cientos de millones de dosis de vacunas al año.

Por otro lado, el controvertido CEO de Tesla, Elon Musk, ha dicho recientemente en Twitter que su firma está construyendo impresoras móviles de moléculas para ayudar a fabricar la vacuna CureVac.

La compañía, con sede en Tubinga, cuenta asimismo con el apoyo de la Fundación Bill y Melinda Gates. CureVac es pionera en el enfoque del ARN mensajero, que también es utilizado por BioNTech y su socio Pfizer, así como Moderna.

La inteligencia artificial (IA) ya no es cosa de ciencia ficción, está en todas partes. Tu banco la usa para saber si te va a dar un crédito o no y los anuncios que ves en tus redes sociales salen de una clasificación llevada a cabo por un algoritmo, que te ha microsegmentado y ‘decidido’ si te muestra ofertas de cremas antiarrugas o de coches de alta gama. Los sistemas de reconocimiento facial, que utilizan aeropuertos y fuerzas de seguridad, también se basan en esta tecnología.

“Las máquinas no tienen una inteligencia generalista, tampoco hemos logrado que tengan sentido común, pero sí disponen de inteligencias específicas para tareas muy concretas, que superan la eficiencia de la inteligencia humana”, explica a Sinc Carles Sierra, director del Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial (IIIA) del CSIC. Por ello –agrega– “la IA tiene un enorme potencial en la mejora de procesos industriales, el diseño de nuevos medicamentos o para lograr mayor precisión del diagnóstico médico, por citar unos pocos ejemplos”.

Los datos son el nuevo petróleo

Pero aparte de un gran avance, la IA es ahora mismo un enorme negocio, que se estima en unos 190.000 millones de dólares (unos 170.000 millones de euros) para 2025, incluyendo hardware, software y servicios alrededor de la tecnología. Los datos son considerados ahora como el nuevo petróleo.

Este negocio tan apetitoso se lo disputan, entre otros, gigantes tecnológicos como Amazon Google, Facebook, Microsoft e IBM, “cuyos intereses comerciales priman muchas veces sobre las consideraciones éticas”, dice Sierra.

Muchas de estas firmas –señala– “están ahora creando comités éticos en el ámbito de la IA, pero lo han hecho más de una forma reactiva que proactiva”, tras las críticas recibidas por el uso inapropiado de la inteligencia artificial en ámbitos relacionados con la privacidad de los usuarios o la utilización sin la debida supervisión de algunas aplicaciones.

Según comenta a Sinc Carme Artigas, experta en big data y embajadora en España del programa Women in Data Science de la Universidad de Stanford, un ejemplo de estos usos controvertidos fue el llevado a cabo por Microsoft cuando decidió lanzar su bot Tay. Este 'chatbot' basado en IA “estuvo navegando por sí solo en Twitter y al cabo de unas horas empezó a publicar tuits racistas y misóginos porque había cogido lo mejor de cada casa en esta red social”. A las 16 horas del lanzamiento la firma tuvo que desactivarlo. “Lo que ocurre –dice Artigas– es que cuando un sistema de inteligencia artificial no está supervisado se corre el riesgo de que no haya filtro, y eso es lo que ocurrió con este bot.

La ética de la IA es una cuestión que está ahora en una fase incipiente de desarrollo y tendrá que afrontar importantes retos. Uno de ellos, en opinión de esta experta, es lo que denomina la “dictadura de los algoritmos”.

Por ejemplo –señala– los algoritmos de clasificación, lo que hacen es microsegmentar a las personas, es decir, clasificarlas por su comportamiento, lo cual puede conducir, si no se regula o si el proceso no es transparente, a que al final se le limiten a la gente sus opciones para elegir libremente“.

“Imagina que un algoritmo microsegmenta a alguien como una persona de renta media baja, deduce que nunca se va a poder comprar un Ferrari o un Porche y, por tanto, en los anuncios nunca le va a mostrar un coche de gama alta porque sabe que no se lo puede permitir. Este es un ejemplo que puede parecer poco importante, pero deberíamos preguntarnos si es ético no presentar algo a la gente ni siquiera para que sueñe porque ya ha sido preclasificada”, añade la experta.

Perpetuar los prejuicios del pasado

Otra cuestión relevante y que ocasiona graves problemas de sesgo “es que, como los algoritmos de machine learning se alimentan con datos históricos, corremos el riesgo de perpetuar en el futuro los prejuicios del pasado”. Artigas habla para ilustrar este aspecto de los “típicos estudios de criminalidad en EEUU, que apuntan a que las personas afroamericanas tienen más probabilidades de cometer delitos”.

El algoritmo –prosigue– “ha estado entrenado con millones de datos de hace 30 años en los que se mostraba que si eras afroamericano, tenías más probabilidades de ir a la cárcel. También nos pasa con los sesgos de género. Si partimos de datos históricos, el algoritmo seguirá reproduciendo los clásicos problemas de discriminación”, subraya.

En esta misma línea, Isabel Fernández, directora general de Inteligencia Aplicada en Accenture, hablaba en una entrevista con Sinc sobre la necesidad de un protocolo que regule los sesgos en IA. “No me cabe ninguna duda de que esto va a haber que regularlo. Ya no solo se trata de buenas prácticas. Igual que ocurre en un quirófano para garantizar que está limpio, creo que tiene que haber un protocolo o una acreditación para evitar los sesgos en los datos”, subrayaba.

Según Carme Artigas, hay otro gran requerimiento ético que se debe pedir a cualquier empresa u organización que trabaje con IA y que se sitúa alrededor de la transparencia y lo que se denomina explainability. Esto es, explica, “si el banco te deniega un crédito porque, según el algoritmo, no eres apto, tienes el derecho a que la entidad te explique por qué y cuáles son los criterios para desecharte”.

¿Qué ocurre? Que en los procesos que siguen los algortimos, sobre todo en los de aprendizaje profundo (deep learning), no se sabe muy bien qué hay entre los inputs y los outputs, advierte Artigas.

Un programa basado en este tipo de algoritmos de deep learning es el 'Alpha Zero Go' de Google, que no solo ha aprendido a jugar al Go –un antiguo juego oriental considerado como un gran reto para la IA– sino que ha descubierto nuevas estrategias abstractas por sí mismo. Pero ni los expertos saben bien cómo funcionan estos algoritmos.

Las cajas negras de los algoritmos

“Esta opacidad es lo que se denomina cajas negras de los algoritmos”, comenta a Sinc Aurélie Pols, responsable de protección de datos (DPO) de la firma mParticle y consultora de privacidad. “En estas cajas negras la entrada y el procesamiento no siempre son claros o explicables. Estos resultados opacos pueden tener consecuencias en la vida de las personas y posiblemente no estarán alineados con sus valores ni con sus opciones”, subraya Pols.

Patrick Riley, científico de computación de Google, ha ahondado también en esta misma idea en un artículo en la revista Nature del pasado mes de julio. “Muchos de estos algoritmos de aprendizaje automático son tan complicados que es imposible inspeccionar todos los parámetros o razonar sobre cómo se han manipulado las entradas. A medida que estos algoritmos comiencen a aplicarse cada vez más ampliamente, los riesgos de interpretaciones y conclusiones erróneas, y esfuerzos científicos desperdiciados se multiplicarán”, advertía Riley.

A todas estas reflexiones, se suman los problemas relacionados con la protección de los datos personales. En IA “es importante que los modelos de datos que se usen para alimentar estos sistemas y su tratamiento respeten la privacidad de los usuarios”, destaca Carme Artigas.

En Europa –dice– “tenemos el Reglamento General de Protección de Datos, pero hay países como China, que ahora mismo está liderando este negocio, donde no existe la misma sensibilidad que en la sociedad europea respecto a la privacidad. Allí, por ejemplo, en los temas de vigilancia y reconocimiento de imagen no existe ninguna cortapisa. Y esto puede marcar distintas velocidades de desarrollo de la tecnología, pero los datos personales son algo que, desde el punto de vista social, se deben proteger”, recalca.

Artigas se refiere además a otro de los viejos retos éticos vinculados a la IA, que es el de cómo regular las nuevas relaciones entre humanos y máquinas. “Si utilizas un paralelismo como ha hecho la UE de la leyes de la robótica de Asimov y las traduces a normativa, esta te dice, por ejemplo, que no se deben establecer relaciones emocionales con un robot . Y esto entra en contradicción con algunas aplicaciones de los robots sociales, que se usan, precisamente, para provocar emociones en personas con autismo o con enfermedades neurodegenerativas, ya que esta vinculación ha demostrado ser beneficiosa y positiva en terapias”.

Esta experta señala que “falta mucho por hacer en materia de legislación y en el análisis de las repercusiones éticas de la inteligencia artificial”. Lo que debemos lograr –añade– “es que haya transparencia y que las compañías y gobiernos nos informen sobre qué hacen con nuestros datos y para qué”.

El principio de prudencia en la Inteligencia Artificial

Por su parte, Ramón López de Mántaras, profesor de investigación del CSIC en el IIIA, hablaba en una reciente conferencia de la importancia que tiene en el desarrollo de la inteligencia artificial aplicar el principio de prudencia. “No hay que lanzarse alegremente a desplegar aplicaciones sin que antes hayan sido bien verificadas, evaluadas y certificadas”, subrayaba.

Este principio es uno de los puntos destacados de la Declaración de Barcelona, promovida por López de Mántaras y otros expertos, en la que se incluye un manifiesto que pretende servir de base para el desarrollo y uso adecuado de la IA en Europa.

Un ejemplo de la aplicación de este principio –señalaba– “lo ha protagonizado la ciudad de San Francisco, cuyas autoridades han decidido prohibir los sistemas de reconocimiento facial. Algo de lo que me congratulo porque es una tecnología con muchos fallos, que puede acabar teniendo repercusiones tremendas en la vida de la gente cuando es utilizada por gobiernos o fuerzas de seguridad”. Un ejemplo reciente de este uso es el llevado a cabo por la policía con los manifestantes de las revueltas de Hong Kong, que ha sido ampliamente criticado.

Microsoft también se ha replanteado el uso de esta tecnología. Según cuenta a Sinc Tim O'Brien, responsable de ética en IA de la firma, “hace un año planteamos la necesidad de una regulación gubernamental y medidas responsables por parte de la industria para abordar los problemas y riesgos asociados con los sistemas de reconocimiento facial”.

O'Brien opina que “hay usos beneficiosos, pero también riesgos sustanciales en las aplicaciones de estos sistemas y necesitamos abordarlos para asegurar que las personas sean tratadas de manera justa, que las organizaciones sean transparentes en la forma en que la utilizan y rindan cuentas de sus resultados. También es preciso asegurar que todos los escenarios de uso sean legales y no impidan el ejercicio de los derechos humanos básicos”, destaca.

Armas autónomas y decisión de matar

Otro de los aspectos éticos problemáticos puestos de relieve por López de Mántaras en su intervención está relacionado con el uso de armas autónomas basadas en IA: “Hay principios básicos como los de discernimiento y proporcionalidad en el uso de la fuerza que ya resultan difíciles de evaluar para los seres humanos. Veo imposible que un sistema autónomo pueda tener en cuenta estos principios”, señalaba.

Este Premio Nacional de Investigación se preguntaba cómo un sistema autónomo “va a ser capaz de distinguir –por ejemplo– a un soldado en actitud de ataque, de rendición, o a uno herido. Me parece absolutamente indigno delegar en una máquina la capacidad y la decisión de matar”.

El científico es un firme partidario de imbuir los principios éticos en propio diseño de la tecnología. “Los ingenieros de IA deberían firmar una especie de juramento hipocrático de buenas prácticas”. Al igual que otros expertos, también se mostró favorable a impulsar la certificación de los algoritmos para evitar sesgos. Pero, en su opinión, “esta validación deberían hacerla estamentos o instituciones independientes. A mí no me vale con que Google certifique sus propios algoritmos, debería ser algo externo”.

Según López de Mántaras, “afortunadamente se está produciendo una creciente toma de conciencia de los aspectos éticos de la IA, no solamente a nivel de estados o de la UE, sino también por parte de las empresas. Esperemos que no sea todo maquillaje”, concluyó.

El esperado estudio en el que Google anuncia haber logrado la supremacía cuántica, filtrado por error hace un mes, ha salido finalmente publicado hoy en Nature.

El trabajo, liderado por John Martinis, responsable del equipo de hardware cuántico de la firma –entrevistado la semana pasada por Sinc–, señala que el nuevo chip cuántico de Google es capaz de realizar un cálculo en tres minutos y 20 segundos, algo que al superordenador clásico más avanzado le llevaría unos 10.000 años.

Según el artículo, este hito supone haber logrado la supremacía cuántica, que se obtiene cuando los ordenadores cuánticos realizan cálculos que antes habían sido imposibles.

A diferencia de los elementos binarios básicos de los ordenadores clásicos, o bits, que representan solo ceros o unos, los quantum bits (cúbits), pueden representar ambos al mismo tiempo. Enlazando cúbits entre sí, el número de estados que podrían representar aumenta exponencialmente, lo que permite calcular millones de posibilidades al instante.

Un microprocesador con 54 qubits

El equipo de Martinis en el Google Quantum A.I. Lab describe en el trabajo los avances técnicos realizados para lograr la supremacía cuántica. Los autores fabricaron un procesador compuesto de 54 cúbits, que aprovechan la superposición y el entrelazamiento cuántico para explorar un espacio computacional exponencialmente mayor que el que es accesible con los bits clásicos. Un cúbit no funcionó correctamente, así que el dispositivo funcionó con 53 cúbits.

Los investigadores desarrollaron procesos de corrección de errores para mantener una alta fidelidad operativa (hasta un 99,99 %). Para probar el sistema, diseñaron una tarea de muestreo de números aleatorios –donde los números aleatorios son producidos por un circuito cuántico– que se vuelve cada vez más exigente para los ordenadores clásicos a medida que aumenta el número de cúbits en el circuito cuántico.

El procesador cuántico recolectó un millón de muestras de un circuito cuántico en aproximadamente 200 segundos, lo que habría llevado a un superordenador de última generación unos 10.000 años.

La semana pasada, antes de que se publicara oficialmente el estudio, Martinis comentó a Sinc que es importante que “la gente se enfoque en los resultados científicos de la investigación. Hay un total de 60 páginas de material complementario que entra muy en detalle de lo que hemos desarrollado”.

Además –añadió– “creemos que nuestro ordenador cuántico tendrá menos errores que los de nuestros rivales y que este menor nivel de errores será lo suficientemente significativo como para que se puedan ejecutar algoritmos más complejos”.

IBM responde

Por su parte, IBM, uno de los principales rivales de la firma en este campo, pone en duda que Google haya logrado esta supuesta supremacía cuántica. En una entrada a su blog, asegura haber realizado una simulación ideal de la misma tarea –que expone Google en su estudio– con un sistema convencional en 2,5 días y con mayor fidelidad.

IBM defiende además la combinación de la potencia de ambas computaciones –la clásica y la cuántica–. “Hablar de supremacía cuántica es muy sugerente, pero es un término engañoso que conduce a interpretaciones falsas y, en cierto modo arriesgadas, del estado actual de la computación cuántica y de sus expectativas”, resalta la multinacional.