976- ChatGPT 3.5: optimo rendimiento en exámenes de licencia medica

Tiffany H. Kung, Morgan Cheatham, Arielle Medenilla, Czarina Sillos, Lorie De Leon, Camille Elepaño, Maria Madriaga, Rimel Aggabao, Giezel Diaz-Candido, James Maningo, Victor Tseng. Rendimiento de ChatGPT en USMLE: importancia para la educación médica asistida por IA utilizando modelos de grandes lenguaje. PLOS Digit Health. 2023; 2(2): e0000198. AnsibleHealth, Inc Mountain View, California, United States of America.

Resumen

Evaluamos el rendimiento del modelo de un gran lenguaje llamado ChatGPT en the United States Medical Licensing Exam (USMLE) que consta de tres exámenes: Paso 1, Paso 2CK y Paso 3.  ChatGPT lo realizó en o cerca del umbral de aprobación de los tres exámenes sin ninguna formación especializada o refuerzo. Además, ChatGPT demostró un alto nivel de concordancia y perspicacia en sus explicaciones. Estos resultados sugieren que los modelos de grandes lenguajes pueden tener el potencial de ayudar con la educación médica y en la toma de decisiones clínicas.

Resumen del autor

Los sistemas de inteligencia artificial (IA) son una gran promesa para mejorar la atención médica y los resultados de salud. Como tal, es crucial garantizar que el desarrollo de la IA clínica se guíe por los principios de confianza y explicabilidad. Medir el conocimiento médico de la IA en comparación con el de los médicos humanos expertos es un primer paso fundamental para evaluar estas cualidades. 

Para lograr esto, evaluamos el desempeño de ChatGPT, una IA basada en lenguaje, en el Examen de Licencias Médicas de los Estados Unidos (USMLE). El USMLE es un conjunto de tres pruebas estandarizadas de conocimiento de nivel experto, que se requieren para obtener la licencia médica en los Estados Unidos. 

Descubrimos que ChatGPT funcionó en o cerca del umbral de aprobación del 60% de precisión. Siendo el primero en lograr este punto de referencia, esto marca un hito notable en la maduración de la IA. En forma impresionante, ChatGPT pudo lograr este resultado sin el aporte especializado de entrenadores humanos. Además, ChatGPT mostró un razonamiento comprensible y conocimientos clínicos válidos, lo que brindó una mayor confianza a la confianza y la explicabilidad. Nuestro estudio sugiere que los modelos de lenguaje grande, como ChatGPT, pueden ayudar potencialmente a los estudiantes humanos en un entorno de educación médica, como preludio de la futura integración en la toma de decisiones clínicas.

Introducción

Durante la última década, los avances en las redes neuronales, el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial (IA) han transformado la forma en que abordamos una amplia gama de tareas e industrias que van desde la fabricación y las finanzas hasta los productos de consumo. La capacidad de construir modelos de clasificación de alta precisión rápidamente e independientemente del tipo de datos de entrada (por ejemplo, imágenes, texto, audio) ha permitido la adopción generalizada de aplicaciones como el etiquetado automático de objetos y usuarios en fotografías, traducción de texto casi a nivel humano, escaneo automatizado en cajeros automáticos de bancos, e incluso la generación de pies de imagen.

Si bien estas tecnologías han tenido un impacto significativo en muchas industrias, las aplicaciones en la atención clínica siguen siendo limitadas. La proliferación de campos clínicos de texto libre combinados con la falta de interoperabilidad general entre los sistemas de TI de salud contribuyen a la escasez de datos estructurados y legibles por máquina necesarios para el desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo. Incluso cuando se desarrollan algoritmos aplicables a la atención clínica, su calidad tiende a ser muy variable, y muchos no logran generalizar entre entornos debido a la limitada reproducibilidad técnica, estadística y conceptual. 

Como resultado, la gran mayoría de las aplicaciones de atención médica exitosas actualmente admiten funciones administrativas que van desde operaciones de pago, procesamiento automatizado de autorizaciones previas y gestión de cadenas de suministro y amenazas de seguridad cibernética. Con raras excepciones, incluso en imágenes médicas, existen relativamente pocas aplicaciones de IA que se usan directamente en la atención clínica generalizada en la actualidad. El desarrollo adecuado de modelos clínicos de IA  requiere una gran cantidad de tiempo, recursos y, lo que es más importante, datos de capacitación altamente específicos del dominio y del problema, todos los cuales son escasos en el mundo de la atención médica. 

Uno de los desarrollos clave que permitió la IA basada en imágenes clínicas ha sido la capacidad de los grandes modelos de dominio general para funcionar tan bien como, o incluso superar, los modelos de dominio específico. Este desarrollo ha catalizado una actividad significativa de IA en imágenes médicas, donde de otro modo sería un desafío obtener suficientes imágenes clínicas anotadas. De hecho, hoy en día, Inception-V3 sirve como la base básica de muchos de los mejores modelos de imágenes médicas publicados actualmente, que van desde oftalmología y patología a la dermatología.....

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(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma. Nueva presentación el  12 de Junio. 
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

975- Meningitis virales

Rebecca M. Cantu, Joe M Das.Meningitis virales. StatPearls Publishing; 2023 Jan. University of Arkansas.

Resumen

La meningitis viral es la inflamación de las meninges causada por un virus. Es más común en niños pequeños, pero se observa en todos los grupos etarios. Esta presentación repasa la evaluación y el manejo de la meningitis viral y explica el papel del equipo interprofesional en la evaluación y el tratamiento de pacientes con la misma.

Objetivos:

• Identificar las etiologías comunes de la meningitis viral.
• Revisar la presentación típica de los pacientes con esta patología.
• Resumir las opciones de diagnostico y tratamiento disponibles.
• Describir las estrategias del equipo interprofesional para mejorar la coordinación y la comunicación de la atención para avanzar en el manejo de la meningitis viral y mejorar los resultados.

Introducción

La meningitis es la inflamación de las meninges con un recuento celular anormal asociado en el líquido cefalorraquídeo (LCR).  La meningitis aséptica, definida por la falta de crecimiento bacteriano en los cultivos, es la forma más común, siendo los virus una causa frecuente. Las causas virales de la meningitis se han vuelto más comunes a medida que la prevalencia de la meningitis bacteriana ha disminuido debido a las vacunas, y la meningitis viral es la forma más común de meningitis en muchos países. 

La meningitis viral generalmente se presenta con un inicio agudo de fiebre, dolor de cabeza, fotofobia, rigidez en el cuello y, a menudo, náuseas y vómitos, aunque es posible que los niños más pequeños no muestren signos de irritación meníngea.

La evaluación adecuada y oportuna es crítica ya que no existen indicadores clínicos iniciales confiables para diferenciar las etiologías bacterianas y virales de la meningitis. La meningitis viral suele ser una enfermedad auto-limitada y con un buen pronóstico.  

Etiología

Los enterovirus (grupos Coxsackie o Echovirus) son la causa más común de meningitis viral en todos los grupos de edad; Los parechovirus también son comunes en los niños.  Los herpesvirus que causan meningitis incluyen el virus del herpes simple (VHS) 1 y 2, el virus de la varicela-zóster (VZV), el citomegalovirus, el virus de Epstein-Barr y el virus del herpes humano. Otras causas virales incluyen el adenovirus, el virus de la coriomeningitis linfocítica (LCMV), influenza, parainfluenza y paperas. Los arbovirus que pueden causar meningitis viral incluyen el virus del Nilo Occidental (WNV), Zika, chikungunya, dengue, LaCross, encefalitis de Saint Louise, Powassan y el virus de la encefalitis equina del este.

Epidemiología

La meningitis viral ocurre con mayor frecuencia en niños pequeños y la incidencia disminuye con la edad.  En países con altas tasas de cobertura de inmunización, la meningitis viral es más común que la meningitis bacteriana, y se estima que entre el 3 y el 18 % de las meningitis infantiles son de origen bacteriano.

Las vacunas contra Haemophilus influenza tipo B, Streptococcus pneumoniae y Neisseria meningitidis han disminuido significativamente los casos de meningitis bacteriana. Se ha estimado que la incidencia de la meningitis viral oscila entre 0,26 y 17 casos por cada 100.000 personas. En los Estados Unidos, hay hasta 75.000 casos de meningitis enteroviral anualmente. En climas templados, la meningitis viral es más común en los meses de verano y otoño, mientras que está presente todo el año en áreas tropicales y subtropicales.  

Los enterovirus se clasifican como la causa más común de meningitis viral en muchos lugares del mundo, con hasta 12 a 19 casos por 100.000 habitantes al año en algunos países de ingresos altos.  El WNV, que es transmitido por mosquitos, puede causar meningitis y encefalitis. Ahora es endémico en América del Norte y tiene una tasa de mortalidad del 4 al 13%. La mortalidad es mayor en pacientes de edad avanzada, inmunodeprimidos o diabéticos. La mitad de los pacientes con encefalitis por WNV tienen secuelas neurológicas o psicológicas a largo plazo.  

La meningitis por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) puede estar presente durante la seroconversión, ocurriendo en 10 a 17% de las enfermedades sintomáticas de seroconversión, con un pequeño número que progresa a meningitis crónica. 

El VZV puede causar meningitis viral, más comúnmente con reactivación que en infección primaria. La meningitis por varicela puede ocurrir sin lesiones cutáneas. 

HSV 1 y 2 pueden causar meningitis viral. El HSV-1 se relaciona más comúnmente con encefalitis esporádica, mientras que el HSV-2 puede causar una meningitis viral recurrente benigna; la meningitis generalmente ocurre en ausencia de lesiones genitales o antecedentes de infección previa por herpes genital. 

El HSV llega al sistema nervioso central a través de los nervios craneales. El LCMV es un virus transmitido por roedores, que generalmente se propaga a través de la inhalación de orina o excrementos en aerosol, a través de la transmisión vertical y también es posible la transmisión a través de trasplantes infectados de córnea, hígado y riñón. Es más común en invierno y principios de primavera. Anteriormente, las paperas eran una causa común de meningitis viral en los Estados Unidos, pero recientemente han disminuido debido al uso generalizado de la vacuna contra el sarampión, las paperas y la rubéola (MMR). Es más común en pacientes masculinos. 

Evaluación: .............................

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Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

974- Diarrea viral

Maria Chiejina, Hrishikesh Samant. Diarreas virales. StatPearls Publishing; 2023 Jan. LSUHSC- Shreveport. Ochsner Multiorgan Transplant Center, Jefferson, USA

Resumen 

Los virus son la principal causa de gastroenteritis aguda tanto en los Estados Unidos como a nivel mundial y representan la mayoría de los casos agudos de diarrea adquirida en la comunidad para los que se busca atención y se realiza un diagnóstico. Esta presentación describe los factores de riesgo, la evaluación y el manejo de la gastroenteritis viral y destaca el papel del equipo interprofesional para mejorar la atención de los pacientes afectados.

Objetivos  

• Describir los virus más comunes responsables de la gastroenteritis viral.
• Explicar cómo diagnosticarla.
• Revisar las consideraciones de su manejo y control.
• Resumir la importancia de mejorar la coordinación de la atención, con especial énfasis en la comunicación entre los equipos médicos interprofesionales, para mejorar la atención rápida y completa de los pacientes con esta patología.

Introducción

Los virus son la principal causa de gastroenteritis aguda en los Estados Unidos y en todo el mundo, y representan la mayoría de los episodios agudos diagnosticados de diarrea adquirida en la comunidad. La diarrea aguda se define como la evacuación repentina de heces sueltas (más de tres veces al día o al menos 200 g de heces al día) que puede estar asociada con náuseas, vómitos, fiebre o dolor abdominal y una duración de menos de 2 semanas.

Etiología

Los patógenos humanos más comunes estudiados son Rotavirus , Caliciviridae ( Norovirus y Sapovirus), adenovirus entéricos y Astrovirus. Es probable que algunos Picornaviridae (p. ej., Aichivirus ) causen gastroenteritis, mientras que otras causas virales de diarrea siguen sin probarse. 

Epidemiología

El rotavirus representó alrededor del 30 al 70 % de todos los ingresos hospitalarios en niños con gastroenteritis aguda antes del desarrollo de una vacuna. Esta enfermedad tiende a alcanzar su punto máximo durante el invierno y en los meses más fríos. Se dice que el norovirus es la causa más común de diarrea adquirida en la comunidad, brotes de gastroenteritis y enfermedades transmitidas por los alimentos en los Estados Unidos y en todo el mundo.

Los norovirus se propagan eficientemente de persona a persona. La estimación reciente en los Estados Unidos para la incidencia de la infección por norovirus da cuenta de hasta 800 muertes, 71.000 hospitalizaciones, 400.000 visitas al servicio de urgencias, 1,9 millones de visitas ambulatorias y 21 millones de morbilidades al año.

Los adenovirus son generalmente menos infecciosos que el rotavirus o el norovirus, con un impacto médico general más bajo. Se ha demostrado que dos cepas conocidas, los serotipos 40 y 41, son responsables de la gastroenteritis en niños menores de dos años y en guarderías.

Fisiopatología

En las formas graves de infección por rotavirus, las muestras de biopsia duodenal obtenidas de niños pequeños han demostrado vellosidades denudadas y superficies epiteliales aplanadas, lo que lleva a que las vellosidades se vuelvan romas y tengan malabsorción. La NSP4, que es una enterotoxina liberada por rotavirus, estimula la secreción intestinal, provocando diarrea.

Los virus de norovirus son altamente contagiosos con un inóculo infeccioso medio de 18 a 1.000 partículas virales. Se puede transmitir de persona a persona, alimentos, agua y aire. Los virus exhiben una replicación propensa a errores, cinco genogrupos, 30 o más genotipos y por lo tanto, hacen que los humanos sean altamente susceptibles a infecciones repetidas por norovirus durante toda la vida.

La infección por adenovirus entérico tiene un largo período de incubación de 8 a 10 días, pero la enfermedad puede prolongarse hasta 2 semanas. Los adenovirus entéricos son generalmente menos infecciosos que los rota o los norovirus..................

Evaluación

Las pruebas de diagnóstico rápido están disponibles para la detección de antígenos de rotavirus y adenovirus en heces mediante EIA, aglutinación de látex o NAAT. Por el contrario, los norovirus se han visto obstaculizados por la diversidad viral y, por lo tanto, las epidemias de norovirus se han identificado tradicionalmente utilizando los criterios de Kaplan. Estos criterios se componen de un período de incubación breve de 1 a 2 días, una duración breve de la enfermedad de 12 a 60 horas y más del 50 % de las personas afectadas presentan vómitos y coprocultivo negativo. Los criterios tienen una sensibilidad del 98% del 98% y una especificidad del 68%. Hasta la fecha, no ha habido ningún ensayo universal que haya sido aprobado por la FDA para la infección por norovirus......

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973- Infecciones respiratorias ambulatorias

Rodrigo Cavallazzi, Julio A. Ramirez. Cómo y cuándo manejar las infecciones respiratorias fuera del hospital. Eur Respir Rev. 2022; 31(166): 220092. Division of Pulmonary, Critical Care Medicine, and Sleep Disorders, University of Louisville, Louisville, KY, USA

Resumen

Las infecciones de las vías respiratorias inferiores incluyen bronquitis aguda, gripe, neumonía adquirida en la comunidad, exacerbación aguda de la EPOC y exacerbación aguda de las bronquiectasias. Son una de las principales causas de muerte en todo el mundo y, a menudo, afectan a los más vulnerables: niños, ancianos y personas empobrecidas. En este artículo revisamos la presentación clínica, el diagnóstico, la evaluación de la gravedad y el tratamiento de pacientes adultos ambulatorios con infecciones de las vías respiratorias bajas. El documento está dividido en secciones sobre infecciones respiratorias inferiores específicas, pero también dedicamos una sección a la COVID-19 dada la importancia de la pandemia en curso. Las infecciones de las vías respiratorias bajas son entidades heterogéneas, conllevan diferentes riesgos de eventos adversos y requieren diferentes estrategias de manejo. Por ejemplo, mientras que los pacientes con bronquitis aguda rara vez ingresan en el hospital y generalmente no requieren antimicrobianos, aproximadamente el 40% de los pacientes atendidos por neumonía adquirida en la comunidad requieren hospitalización. Los médicos que atienden a pacientes con infecciones de las vías respiratorias inferiores se enfrentan a varios desafíos, entre ellos una población cada vez mayor de pacientes con inmunosupresión, la necesidad potencial de pruebas de diagnóstico que pueden no estar fácilmente disponibles, resistencia a los antibióticos y aspectos sociales que colocan a estos pacientes en mayor riesgo. Los principios de manejo para pacientes con infecciones de las vías respiratorias inferiores incluyen el conocimiento de los datos de vigilancia locales, el uso estratégico de pruebas de diagnóstico de acuerdo con los datos de vigilancia y el uso juicioso de antimicrobianos. 

Introducción

Las infecciones respiratorias agudas se pueden dividir en infecciones respiratorias superiores e inferiores. El foco de esta revisión son las infecciones de las vías respiratorias bajas en adultos. Las infecciones de las vías respiratorias inferiores comprenden la bronquitis aguda, la gripe, la neumonía adquirida en la comunidad, la exacerbación aguda de la EPOC y la exacerbación aguda de las bronquiectasias. 

Son la principal causa de muerte en niños menores de 5 años y la sexta causa de muerte en general. En la población adulta, el número absoluto de muertes por infecciones de las vías respiratorias inferiores ha ido en aumento en los mayores de 70 años, principalmente como resultado del envejecimiento de la población. Las infecciones de las vías respiratorias inferiores afectan notablemente a las personas vulnerables: niños, ancianos y personas empobrecidas. 

En un estudio de cohorte prospectivo que incluyó a 587 participantes de 85 años, los factores de riesgo independientes para el desarrollo de infecciones del tracto respiratorio inferior incluyeron el tabaquismo, el uso de corticosteroides sistémicos, antecedentes de EPOC, antecedentes de accidente cerebrovascular, deterioro cognitivo grave y disminución del estado funcional. 

En otro estudio prospectivo que incluyó a 475 residentes de hogares de ancianos, los factores de riesgo independientes para el desarrollo de neumonía incluyeron la edad avanzada, el sexo masculino, la dificultad para tragar y la incapacidad para tomar medicamentos orales. Los factores de riesgo independientes para las infecciones del tracto respiratorio inferior distintas de la neumonía incluyeron la edad avanzada y la inmovilidad. 

La vacunación contra la influenza fue protectora contra la neumonía y otras infecciones del tracto respiratorio inferior. La mayoría de las pandemias y brotes devastadores se deben a virus respiratorios y se manifiestan como infecciones del tracto respiratorio inferior. El análisis de la era anterior a COVID-19 identificó a Streptococcus pneumoniae como el principal patógeno responsable de la mortalidad por infecciones del tracto respiratorio inferior. Las secciones principales de este documento se dividen en enfermedades específicas de las vías respiratorias inferiores en lugar de etiologías, pero dedicamos una sección a la COVID-19 dada la importancia de la pandemia en curso............

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972- ¿ ChatGPT como co-autor/autor de artículos académicos ?

Ju Yoen Lee, Sun Huh, Editor.¿Puede un chatbot de inteligencia artificial ser el autor de un artículo académico?. J Educ Eval Health Prof. 2023; 20: 6. Hanyang University School of Law, Seoul, Korea

Resumen

A fines de 2022, la aparición de ChatGPT, un chatbot de inteligencia artificial (IA) con una asombrosa capacidad de escritura, causó gran sensación en el mundo académico. El chatbot resultó ser muy capaz, pero también capaz de engañar, y se supo que varios investigadores habían incluido al chatbot (incluida su versión anterior) como coautores de sus artículos académicos. En respuesta, Nature and Science expresó su posición de que este chatbot no puede figurar como autor en los artículos que publican. Dado que un chatbot de en el sistema legal actual no es un ser humano, el texto generado automáticamente por un chatbot de IA no puede ser un trabajo protegido por derechos de autor y por lo tanto, un chatbot de IA no puede ser autor de un trabajo con derechos de autor. Los chatbots de IA actuales, como ChatGPT, son mucho más avanzados que los motores de búsqueda en el sentido de que producen texto original, pero siguen estando al nivel de un motor de búsqueda en el sentido de que no pueden responsabilizarse de su redacción. Por ello, tampoco pueden ser autores desde la perspectiva de la ética de la investigación.

Introducción

Un chatbot de inteligencia artificial (AI), llamado ChatGPT, que puede generar texto similar al humano, fue lanzado por Open AI en noviembre de 2022 y desde entonces se ha convertido en un problema global. En educación, han surgido inquietudes acerca de los estudiantes que usan este increíble chatbot para completar tareas. También se informó que este chatbot figuraba en artículos académicos como co-autores y se formularon opiniones sobre la necesidad de directivas para el uso de chatbots de IA en la redacción científica. En respuesta a estas preocupaciones, Nature ha agregado lo siguiente a sus políticas editoriales existentes:

“Los grandes modelos de lenguaje (LLM), como ChatGPT, actualmente no satisfacen nuestros criterios de autoría. En particular, la atribución de autoría implica la responsabilidad por el trabajo, que no se puede aplicar efectivamente a los LLM. El uso de un LLM debe documentarse adecuadamente en la sección de Métodos, y si no hay una sección de Métodos disponible, en una parte alternativa adecuada del manuscrito.”

Science también ha declarado que especificará en su licencia y política editorial "que los resultados generados por ChatGPT no se pueden usar ni atribuir en artículo"..

Sin embargo, queda un problema más amplio: ¿pueden los chatbots ser autores de artículos académicos y, si no, por qué no? Incluso si, como dice Nature , los chatbots no pueden ser autores de artículos académicos ahora, ¿qué pasa con los chatbots más avanzados en el futuro? Los editores de revistas pueden preguntarse acerca de esto. Por lo tanto, este artículo aborda el tema de los chatbots de IA como autores desde las perspectivas del derecho y la ética de la investigación.

Declaración de Ética

Como estudio legal basado en la literatura, no se requirió la aprobación de la Junta de Revisión Institucional ni el consentimiento informado.

Diseño del estudio

Este estudio aborda el tema de la autoría de los chatbots de IA tanto desde la perspectiva legal como desde la ética de la investigación. Se basó principalmente en la ley actual, precedentes judiciales y otra literatura legal, que se buscó en varias bases de datos legales.

Autoría de IA chatbot desde la perspectiva de la ley de derechos de autor

En noviembre de 1981, un programa informático llamado Racter fue mencionado como autor de un texto en prosa que se publicó en la revista OMNI. Posteriormente, el libro de Racter, el primero escrito por un programa de computadora, fue publicado en 1984. Racter provocó una reflexión sustancial sobre la IA y los derechos de autor. Desde entonces, con el desarrollo de la industria de la IA, se han producido muchos debates académicos sobre la IA y su autoría. La pregunta es, ¿se puede reconocer la autoría de AI desde la perspectiva de la ley de derechos de autor actual? 

Las oficinas de derechos de autor y los tribunales de muchos países generalmente han expresado opiniones negativas sobre este tema. En algunos países, la respuesta a esta pregunta se puede encontrar directamente en sus estatutos de derechos de autor. Por ejemplo, la Ley de derechos de autor de Corea define “una obra” como “una creación que expresa los pensamientos o sentimientos de un ser humano” y un “autor” como “una persona que crea una obra? (Artículo 2-i, 2-ii) . Por lo tanto, de acuerdo con la Ley, cualquier cosa creada por un ser NO humano no puede ser una obra protegida por derechos de autor, y un ser NO humano no puede ser autor. En otras palabras, es evidente que un chatbot de IA no puede ser un autor según la ley Coreana. .......

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971- ChatGPT en publicaciones cientificas

Ismail Dergaa, Karim Chamari, Piotr Zmijewski, Helmi Ben Saad. De la escritura humana al texto generado por inteligencia artificial: examinando las perspectivas y amenazas potenciales de ChatGPT en la escritura académica. Biol Sport. 2023; 40(2): 615-622. Primary Health Care Corporation (PHCC), Doha, Qatar

Resumen

El procesamiento natural del lenguaje PNL) se ha estudiado en informática durante décadas. Los avances tecnológicos recientes han llevado al desarrollo de modelos sofisticados de inteligencia artificial (IA), como el Transformador preentrenado generativo de chat (ChatGPT). Estos modelos pueden realizar una variedad de tareas lingüísticas y generar respuestas similares a las humanas, lo que ofrece perspectivas interesantes para la eficiencia académica. Este manuscrito tiene como objetivo (i) explorar los posibles beneficios y amenazas de ChatGPT y otras tecnologías de PNL en publicaciones académicas y de investigación; (ii) destaca las consideraciones éticas involucradas en el uso de estas herramientas, y (iii) considera el impacto que pueden tener en la autenticidad y credibilidad del trabajo académico. Este estudio involucró una revisión de la literatura de artículos académicos relevantes publicados en revistas revisadas por pares indexadas en Scopus como cuartil. La búsqueda usó palabras clave como "ChatGPT", "texto generado por IA", "escritura académica" y "procesamiento del lenguaje natural". .” El análisis se llevó a cabo utilizando un enfoque cuasicualitativo, que implicó leer y evaluar críticamente las fuentes e identificar datos relevantes para respaldar las preguntas de investigación. El estudio encontró que el ChatGPT y otras tecnologías de PNL tienen el potencial de mejorar la escritura académica y la eficiencia de la investigación. Sin embargo, su uso también plantea preocupaciones sobre el impacto en la autenticidad y credibilidad del trabajo académico. El estudio destaca la necesidad de debates exhaustivos sobre el uso potencial, las amenazas y las limitaciones de estas herramientas. enfatizando la importancia de los principios éticos y académicos, con la inteligencia humana y el pensamiento crítico al frente del proceso de investigación. Este estudio destaca la necesidad de debates integrales y consideraciones éticas involucradas en su uso. El estudio también recomienda que los académicos tengan cuidado al usar estas herramientas y aseguren la transparencia en su uso, enfatizando la importancia de la inteligencia humana y el pensamiento crítico en el trabajo académico.

Introducción

En la última década más o menos, el campo de la inteligencia artificial (IA) ha experimentado avances notables, y Chat Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT  modelo abierto de IA GPT-3) es un ejemplo sorprendente de este progreso. La investigación académica se ha basado tradicionalmente en métodos manuales laboriosos para clasificar y analizar grandes volúmenes de texto. Sin embargo, los avances recientes en la tecnología de procesamiento natural del lenguaje (PNL) han hecho posible automatizar muchas de estas tareas. 

El ChatGPT es una de esas tecnologías que ha mostrado perspectivas prometedoras en la investigación académica. ChatGPT es un modelo de lenguaje grande que ha sido entrenado en un extenso corpus de texto, lo que le permite generar respuestas de texto similares a las humanas. Desde hace algunos años, ha sido evidente que la IA puede producir un lenguaje coherente, y cada vez es más difícil distinguir las oraciones de la IA de las creadas por humanos. 

En 2022, la revista Nature informó que los científicos ya estaban usando chatbots como asistentes de investigación para ayudarlos a organizar sus pensamientos, recibir comentarios sobre su trabajo, escribir códigos e incluso resumir la literatura de investigación.  ChatGPT tiene la capacidad de crear ensayos de estudiantes bien escritos, resumir trabajos de investigación, responder preguntas lo suficientemente bien como para aprobar exámenes médicos y generar códigos de computadora útiles. Incluso ha creado resúmenes de investigación que a los científicos les resultó difícil distinguir de los escritos por un ser humano. 

Sin embargo, esta tecnología también tiene el potencial de producir spam, ransomware y otros productos dañinos, lo que es sustancialmente preocupante para nuestras sociedades. Dado el potencial de ChatGPT, para interrumpir varios campos, existe una necesidad urgente de que la comunidad de investigación participe en un debate integral sobre los posibles usos, amenazas y limitaciones de estas herramientas. Por lo tanto, los objetivos de esta presentacion han sido: (i) proporcionar una descripción general de ChatGPT y otras tecnologías de NLP, su aparición, limitaciones e implicaciones prácticas relacionadas; y (ii) examinar las perspectivas y consecuencias del uso de estas herramientas en la escritura académica..........

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970- ChatGPT en infectologia

Kunming Cheng, Zhiyong Li, Yongbin He, Qiang Guo, Yanqiu Lu. Uso potencial de la inteligencia artificial en enfermedades infecciosas: tome el ChatGPT como ejemplo. Ann Biomed Eng. 2023: 1-6. Department of Intensive Care Unit, The Second Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, Henan China. University of North Carolina at Chapel Hill, NC USA.

Resumen

Durante el último mes, un nuevo modelo de IA llamado Chatbot Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), ha recibido una enorme atención en los medios y de las comunidades científicas debido a su capacidad para procesar y responder a su comandos de manera humanista. Como se informó, cinco días después de su lanzamiento, la cantidad de usuarios registrados de ChatGPT superó el millón y sus usuarios activos mensuales superaron los 100 millones dos meses después, lo que la convierte en la aplicación para consumidores de más rápido crecimiento en la historia. Con relación a la salud, la llegada del ChatGPT ha traído nuevas ideas y desafíos en el ámbito de las enfermedades infecciosas. En vista de ello, para evaluar el uso potencial de ChatGPT en la práctica clínica y la investigación científica de enfermedades infecciosas, realizamos una breve encuesta en línea utilizando la página web de ChatGPT disponible públicamente. 

Introducción

En la última década, la inteligencia artificial (IA) en forma de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural ha permeado muchos dominios de la ciencia. Con el desarrollo constante de la tecnología de IA y su alta integración en dominios de la salud, la IA ha recibido una atención cada vez mayor y el alcance de su aplicación en el campo médico también se está expandiendo. 

Durante los últimos meses, un nuevo modelo de IA llamado Chatbot Generative Pre-trained Transformer (ChatGPT), ha recibido una enorme atención en los medios y las comunidades científicas, debido a su capacidad para procesar y responder a los comandos de manera humanista. El ChatGPT está ajustado a partir del modelo de lenguaje grande (LLM) GPT-3.5, que se utilizo en base a datos de texto masivos obtenidos de Internet a través de métodos de aprendizaje supervisado y de refuerzo. Más aún, este programa se considera un punto de inflexión en las técnicas de IA y el comienzo de una nueva revolución tecnológica. 

Como se informó, a cinco días después de su lanzamiento, la cantidad de usuarios registrados de ChatGPT superó el millón y sus usuarios activos mensuales superaron los 100 millones dos meses después, lo que la convierte en la aplicación de más rápido crecimiento en la historia. Según investigaciones anteriores, el ChatGPT parecía ser omnisciente y podía responder incluso a solicitudes caprichosas de forma rápida y fluida.

La infectología es una disciplina que se enfoca en la ocurrencia, prevalencia, prevención, control y tratamiento de enfermedades infecciosas. Actualmente, el mundo se enfrenta a muchas enfermedades infecciosas emergentes, como la enfermedad por coronavirus (COVID-19), la viruela del mono, la gripe, el VIH/SIDA, etc. Especialmente debido al brote de COVID-19 en 2020, la economía mundial se ha visto muy afectada y millones de personas perdieron la vida. 

La aplicación de la IA en el campo de las enfermedades infecciosas no es una novedad. Por ejemplo, durante la epidemia de COVID-19, la IA desempeñó un papel importante en la detección temprana, optimizando estrategias de intervención farmacéuticas y no farmacéuticas, los modelos de predicción, la telemedicina, etc. Recientemente, la llegada de ChatGPT ha traído nuevas ideas y desafíos en el ámbito de las enfermedades infecciosas. 

En vista de esto, para evaluar el uso potencial de ChatGPT en la práctica clínica y la investigación científica de enfermedades infecciosas, realizamos una breve encuesta en línea utilizando la página web disponible públicamente (Fig.1). Además, el presente estudio está dedicado a explorar las cuestiones sociales y éticas relevantes relacionadas con este programa.

¿Cómo se puede aplicar ChatGPT en enfermedades infecciosas?

Como modelo de lenguaje de IA, el ChatGPT se puede aplicar en enfermedades infecciosas de varias maneras:1) Difusión de información: el ChatGPT se puede usar para difundir información precisa y actualizada sobre enfermedades infecciosas al público en general, atención médica profesionales y legisladores. 2) Vigilancia y monitoreo de enfermedades: este programa podría estar capacitado para monitorear plataformas de noticias y redes sociales en busca de signos de brotes o grupos de enfermedades, y para alertar a las autoridades de salud sobre posibles amenazas. 3) Diagnóstico y tratamiento: el ChatGPT puede ayudar a los profesionales de la salud a diagnosticar enfermedades infecciosas mediante el procesamiento de datos de pacientes y brindando posibles diagnósticos y opciones de tratamiento. 4) Evaluación y modelado de riesgos: se puede utilizar para modelar la propagación de enfermedades infecciosas y estimar el riesgo de transmisión en diferentes poblaciones y entornos. 5) Desarrollo de vacunas: ChatGPT podría ayudar a los investigadores a identificar posibles objetivos de vacunas mediante el análisis de datos genómicos y la predicción de la antigenicidad de diferentes proteínas virales. 

En general, la capacidad del ChatGPT para procesar el lenguaje natural y generar respuestas similares a las humanas lo convierte en una herramienta valiosa en la lucha contra las enfermedades infecciosas.....

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(*) Una vez que esta en la pagina del articulo, pulsando el botón derecho puede acceder a su  traducción al idioma español Este blog de bioquímica-clínica está destinado a bioquímicos y médicos; la información que contiene es de actualización y queda a criterio y responsabilidad de los mencionados profesionales, el uso que le den a la misma. Nueva presentación el  21 de Mayo. 
Cordiales saludos. 
Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

969- ChatGPT en el laboratorio de bioquímica clínica

Janne Cadamuro, Federico Cabitza, Zeljko Debeljak, Sander De Bruyne, Glynis Frans, Salomon Martin Perez , Habib Ozdemir, Alexander Tolios , Anna Carobene, Andrea Padoan.Potenciales y peligros de ChatGPT y los modelos de inteligencia artificial de lenguaje natural para la comprensión de los resultados de las pruebas del laboratorio clínico. Una evaluación del European Federation of Clinical Chemistry y del  Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI). De Gruyter- Clin Chem Lab Med April 2023.

Resumen

Objetivos: ChatGPT, una herramienta basada en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), está en la mente de todos y ya se han propuesto varias aplicaciones potenciales en el cuidado de la salud. Sin embargo, dado que aún no se ha probado la capacidad de esta herramienta para interpretar los resultados de las pruebas de laboratorio, el grupo de trabajo de EFLM sobre Inteligencia Artificial (WG-AI) se ha propuesto la tarea de cerrar esta brecha con un enfoque sistemático.

Métodos: los miembros del WG-AI generaron 10 informes de laboratorio simulados de parámetros comunes, que luego se pasaron a ChatGPT para su interpretación, de acuerdo con los intervalos de referencia (RI) y sus unidades, utilizando un aviso optimizado. Los resultados fueron posteriormente evaluados de forma independiente por todos los miembros del WG-AI con respecto a la relevancia, corrección, utilidad y seguridad.

Resultados: ChatGPT reconoció todas las pruebas de laboratorio, pudo detectar si se desviaban del RI y dio una interpretación prueba por prueba, así como una interpretación general. Las interpretaciones fueron más bien superficiales, no siempre correctas y, sólo en algunos casos, juzgadas con coherencia. La magnitud de la desviación del RI, rara vez juega un papel en la interpretación de las pruebas de laboratorio, y la inteligencia artificial (IA) no hizo ninguna sugerencia significativa con respecto a los diagnósticos de seguimiento o los procedimientos adicionales en general.

Conclusiones: ChatGPT en su forma actual, al no estar específicamente capacitado en datos médicos o datos de laboratorio en particular, solo puede considerarse una herramienta capaz de interpretar un informe de laboratorio en el mejor de los casos, prueba por prueba, pero no en la interpretación de un conjunto como imagen diagnóstica. Las generaciones futuras de IA similares con datos de entrenamiento de la realidad médica seguramente podrían revolucionar los procesos actuales en el cuidado de la salud, a pesar de que esta implementación aún no está lista.

Introducción

El laboratorio de medicina siempre ha luchado con el hecho de que, aunque contribuye a la mayoría de las decisiones médicas con los resultados de sus pruebas, rara vez es capaz de interpretar estos resultados en el contexto de la clínica del paciente, especialmente cuando esta información no suele ser proporcionada por los médicos solicitantes o no es directamente consultado en el laboratorio. Por lo tanto, los valores numéricos generalmente solo se proporcionan al médico, que es responsable de su correcta interpretación. Sin embargo, si esta interpretación no se comunica al paciente, se quedará solo con un informe de laboratorio y sin una guía clara sobre cómo interpretarlo. En consecuencia, muchos pacientes recurren a la información disponible en Internet, comúnmente conocida como “Dr. Google." 

Recientemente, se puso a disposición del público un chatbot de inteligencia artificial (AI) disponible gratuitamente llamado "Chatbot Generative pre-trained Transformer" (ChatGPT para abreviar), que simula una comunicación similar a la humana. Se ha demostrado que este chatbot aprueba el the United States Medical Licensing Exam (USMLE), un conjunto de tres pruebas estandarizadas de conocimiento de nivel experto, que se requieren para obtener la licencia médica en este país. Además, se ha especulado que ChatGPT puede ser de ayuda para los médicos, por ejemplo, brindando apoyo para la toma de decisiones clínicas u ofreciendo apoyo para el diagnóstico diferencial o los planes de tratamiento preliminares . En un estudio reciente, se demostró que la capacidad de ChatGPT para resolver preguntas de razonamiento de orden superior en patología tenía un nivel relacional de precisión.

Con 500 millones de usuarios actualmente, es más que probable que los pacientes ya estén utilizando esta herramienta para traducir sus resultados de laboratorio a términos sencillos, especialmente si se tiene en cuenta que muchos motores de búsqueda en línea están listos para integrar (o ya han integrado) AI-chatbots. Dado que la capacidad de ChatGPT para interpretar los resultados de las pruebas médicas de laboratorio aún no se ha probado, el European Federation of Clinical Chemistry y del  Laboratory Medicine (EFLM) Working Group on Artificial Intelligence (WG-AI) se propuso analizar más de cerca a ChatGPT en este sentido.

Nos enfocamos en una serie de casos clínicos ficticios (pero realistas), cada uno con diferentes condiciones patológicas que ChatGPT v4.0 pidió que interpretaran. Las declaraciones obtenidas de la herramienta de IA se verificaron en cuanto a su corrección, seguridad para el paciente, utilidad y relevancia.

Hasta donde sabemos, este es el primer intento de inspeccionar la capacidad de ChatGPT para evaluar los resultados de laboratorio, simulando un escenario de la vida real al imitar a pacientes que necesitan una interpretación médica.....

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Dr. Anibal E. Bagnarelli,
Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

968- Detección bacteriana basada en fagos

Susanne Meile, Samuel Kilcher, Martin J. Loessner, Matthew Dunne. Detección de patógenos bacterianos basada en fagos: pautas de diseño y desarrollos recientes Viruses. 2020;12(9): 944. Institute of Food Nutrition and Health, ETH Zurich, Switzerland.

Resumen

La detección rápida y confiable de patógenos bacterianos en muestras clínicas, productos alimenticios contaminados y suministros de agua puede mejorar drásticamente los resultados clínicos y reducir el impacto socioeconómico de la enfermedad. Como depredadores naturales de las bacterias, los bacteriófagos (fagos) han evolucionado para unirse a sus anfitriones con una especificidad sin precedentes y entregar y replicar rápidamente su genoma viral. No es sorprendente que los fagos y las proteínas codificadas por fagos se hayan utilizado para desarrollar un amplio repertorio de ensayos de diagnóstico, muchos de los cuales superan los métodos convencionales de detección molecular y basados ​​en cultivos. Si bien se pueden usar fagos intactos o proteínas de afinidad codificadas por fagos para capturar bacterias, la mayoría de los sistemas de detección inspirados en fagos aprovechan la entrega y amplificación del genoma viral. Los fagos adecuados se reprograman genéticamente para entregar genes indicadores heterólogos, cuya actividad se detecta normalmente a través de la conversión de sustrato enzimático para indicar la presencia de una célula huésped viable. La infección con tales fagos informadores modificados normalmente conduce a un rápido estallido de producción de proteína informadora que permite una detección altamente sensible. En esta revisión, destacamos los avances recientes en los métodos de detección basados ​​en infecciones, presentamos pautas para la construcción de fagos informadores, describimos aspectos técnicos de la ingeniería de fagos informadores y discutimos algunas de las ventajas y desventajas de la detección de patógenos basada en fagos.

1. Introducción

El desarrollo de métodos rápidos y confiables para la detección e identificación de patógenos es fundamental para mejorar la prevención y el tratamiento de enfermedades bacterianas en varios campos, desde la producción de alimentos hasta la atención médica. Si bien la detección basada en cultivos sigue siendo el estándar de oro para la detección e identificación de patógenos bacterianos, ello puede requerir mucho tiempo y mano de obra; por lo general requiere más de 48 h para permitir el crecimiento bacteriano selectivo y garantizar una detección confiable. Dentro de la clínica, la identificación microbiana temprana es importante para garantizar que los pacientes reciban un tratamiento antibiótico óptimo. 

Aproximadamente entre el 30 y el 50 % de los pacientes reciben un tratamiento antibiótico ineficaz porque los médicos deben tratarlos inmediatamente con antibióticos de amplio espectro de primera línea hasta que estén disponibles los resultados de la detección basada en cultivos . Por ejemplo, los análisis de hemocultivos requieren de 48 a 72 h para identificar organismos exigentes como especies de Bacillus y las especies de los HACEK (Haemophilus, Aggregatibacter, Cardiobacterium hominis, Eikenella corrodens y Kingellaespecies) requieren varios días para producir un resultado concluyente. Esto no solo afecta la supervivencia del paciente debido a la prescripción de antibióticos inapropiados, sino que el mal uso de los antibióticos contribuye directamente a la propagación  mundial de bacterias resistentes .....................................................................................

Si bien los métodos basados ​​en cultivos siguen siendo el pilar del diagnóstico, las pruebas para la detección de bacterias de diagnóstico independientes del cultivo (CIDT), dependen cada vez mas de la amplificación de ácidos nucleicos, la detección de antígenos basada en ELISA, así como las pruebas de diagnóstico asistidas por matriz espectrofotometrica (MALDI-TOF-MS) y las de secuenciación del genoma completo (WGS) 

La ventaja de estos enfoques es el potencial de automatización, lo que los hace reproducibles y fáciles de usar, al mismo tiempo que permite la detección sensible de organismos no cultivables e infecciones polimicrobianas (detección múltiple). Sin embargo, la especificidad de estos enfoques puede verse afectada por la detección de especies no objetivo estrechamente relacionadas que generan resultados falsos positivos. 

Además, los métodos basados ​​en ácidos nucleicos carecen de la capacidad de diferenciar entre el ADN de células bacterianas viables y muertas, lo que significa que pueden evaluar la viabilidad microbiana retrospectivamente, es decir, los cambios en los niveles de ácido nucleico durante un período de tiempo determinado; sin embargo, son incapaces de determinar la viabilidad dentro de muestras discretas, lo que hace que la identificación de bacterias viables (y potencialmente infecciosas) sea extremadamente difícil............

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Bioquímico-Farmacéutico,UBA.
Ciudad de Buenos Aires, R. Argentina

967- Diagnóstico de Sepsis Neonatal

Istemi Han Celik, Morcos Hanna, Fuat Emre Canpolat, Mohan Pammi. Diagnóstico de Sepsis Neonatal: Pasado, Presente y Futuro. Pediatr Res. 2022; 91(2): 337-350. Division of Neonatology, Department of Pediatrics, University of Health Sciences Turkey; Section of Neonatology, Department of Pediatrics, Baylor College of Medicine and Texas Children’s Hospital, Houston, Texas, USA.

Resumen 

La sepsis sigue siendo una causa importante de mortalidad y morbilidad neonatal, especialmente en países de ingresos bajos y medianos. La sepsis neonatal se presenta con signos y síntomas inespecíficos que requieren pruebas para confirmar el diagnóstico. El diagnóstico temprano y preciso de la infección mejorará los resultados clínicos y disminuirá el uso excesivo de antibióticos. Los métodos de diagnóstico actuales se basan en métodos de cultivo convencionales, lo que requiere mucho tiempo y puede retrasar decisiones terapéuticas críticas. Las técnicas no basadas en cultivos, incluidos los métodos moleculares y la espectrometría de masas, pueden superar algunas de las limitaciones observadas con las técnicas basadas en cultivos. Se han utilizado biomarcadores que incluyen índices hematológicos, moléculas de adhesión celular, interleucinas y reactivos de fase aguda para el diagnóstico de sepsis neonatal. En esta revisión, examinamos técnicas microbiológicas pasadas y actuales, índices hematológicos y biomarcadores inflamatorios que pueden ayudar al diagnóstico de sepsis. La búsqueda de un biomarcador ideal que tenga una precisión diagnóstica adecuada en las primeras etapas de la sepsis todavía está en curso. Discutimos estrategias prometedoras para el futuro que se están desarrollando y probando que pueden ayudarnos a diagnosticar la sepsis temprano y mejorar los resultados clínicos.

Introducción

La sepsis neonatal es un síndrome clínico caracterizado por signos y síntomas inespecíficos causados ​​por la invasión de patógenos. La sepsis se considera comprobada por cultivo si se confirma mediante crecimiento microbiano en hemocultivos u otros fluidos corporales estériles. Existe debate sobre la aparición de sepsis con cultivo negativo y si se debe continuar con los antibióticos en los casos con cultivo negativo. La sepsis se clasifica como de inicio temprano si se diagnostica dentro de las primeras 72 horas de vida, lo que se debe a factores de riesgo perinatal, o de inicio tardío si se diagnostica después de las 72 horas y es secundaria a factores de riesgo nosocomiales. La sepsis neonatal sigue siendo una causa importante de morbilidad y mortalidad a pesar de los avances en la medicina neonatal. La incidencia varía de 1 a 4 casos por cada 1000 nacidos vivos en países de ingresos altos, pero llega a 49 a 170 casos en países de ingresos bajos y medianos con una tasa de letalidad de hasta el 24 %. Los sobrevivientes de sepsis neonatal tienen un mayor riesgo de resultados adversos del desarrollo neurológico, como parálisis cerebral, pérdida de la audición, discapacidad visual y retrasos cognitivos, incluso en aquellos cuyos cultivos fueron negativos pero fueron tratados con antibióticos.

El diagnóstico de sepsis confirmada se basa en técnicas de cultivo microbiológico convencionales, que pueden llevar mucho tiempo. A pesar de la alta sensibilidad para detectar cargas bacterianas bajas (1–4 UFC/mL), muchos medicos ven con escepticismo los hemocultivos negativos cuando se les presenta un bebé enfermo. El diagnóstico de sepsis con "cultivo negativo" o "sepsis clínica" ha llevado a un aumento de 10 veces en el uso de antibióticos en recién nacidos con evidencia de daño no intencionado, incluido un mayor riesgo de enterocolitis necrosante, infecciones fúngicas, displasia broncopulmonar y muerte.

Los avances en las técnicas de cultivo rápido, la administración de antibióticos y los enfoques agrupados para prevenir las infecciones del torrente sanguíneo asociadas a la línea central (CLABSI) han reducido la morbilidad y la mortalidad por sepsis neonatal. Se necesitan nuevos enfoques moleculares y métodos no basados ​​en cultivos para ayudar en la detección oportuna y el diagnóstico preciso de la sepsis. 

Los biomarcadores actuales y los índices hematológicos complementarios que se utilizan en la práctica clínica habitual tienen un valor limitado y son difíciles de interpretar debido a su baja sensibilidad y al cambio de los rangos normales durante el período neonatal . Un marcador ideal debería tener una sensibilidad y un valor predictivo negativo (VPN) cercanos al 100 %; especificidad y valor predictivo positivo (VPP) superior al 85%.  Ninguno de los biomarcadores o combinación de biomarcadores tiene precisión diagnóstica adecuada para ser utilizado de manera confiable en el diagnóstico de sepsis neonatal. Nuestro objetivo es revisar las modalidades diagnósticas pasadas y actuales y presentar algunas ideas sobre las estrategias diagnósticas futuras en la sepsis neonatal. 

Fisiopatologia de la sepsis neonatal

Las respuestas inmunitarias del huésped, incluidas las citocinas y las quimiocinas, durante la sepsis neonatal pueden ayudar en el diagnóstico y/o evaluación de la gravedad de la sepsis. Un resumen de los biomarcadores asociados con las vías inmunitarias del huésped que cambian durante la sepsis se muestra en Figura 2.

Las células de Paneth y las células linfoides intestinales producen interleucina-17 (IL-17), que tiene un papel en la defensa local y el desarrollo del síndrome de respuesta inflamatoria sistémica . Los epitelios respiratorios secretan proteínas y péptidos antimicrobianos que incluyen catelicidina y β-defensinas. Los microorganismos grampositivos y su ácido lipoteicoico de la pared celular emiten señales a través de los receptores TLR-2, mientras que los microorganismos gramnegativos y sus lipopolisacáridos (LPS) secretados emiten señales a través de los receptores TLR-4 22.

Estas cascadas de señalización están asociadas con la producción de citoquinas y quimioquinas inflamatorias dependientes del factor nuclear κB (NFκB). Los receptores tipo NOD conducen a la producción de IL-1β e IL-18 por un complejo proteico llamado inflamasoma....... 

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966- El laboratorio clinico en las ITS

Giorgia Caruso, Anna Giammanco, Roberta Virruso, Teresa Fasciana, Paul B. Tchounwou, Academic Editor. Tendencias Actuales y Futuras en el Diagnóstico de Laboratorio de Infecciones de Transmisión Sexual. Int J Environ Res Public Health. 2021;  18(3): 1038. U.O.C. of Microbiology and Virology, ARNAS, Palermo, Italy

Resumen

Las infecciones de transmisión sexual (ITS) continúan ejerciendo una carga social y de salud pública considerable a nivel mundial, particularmente para los países en desarrollo. Debido a la alta prevalencia de infecciones asintomáticas y las limitaciones del diagnóstico basado en los síntomas (sindrómico), la confirmación de la infección mediante herramientas de laboratorio es esencial para elegir el curso de tratamiento más apropiado y para detectar grupos de riesgo. Se han desarrollado numerosas pruebas y plataformas de laboratorio para gonorrea, clamidia, sífilis, tricomoniasis, micoplasmas genitales, virus del herpes y virus del papiloma humano. Las pruebas en el punto de atención ahora son una posibilidad, y las tecnologías ómicas de microfluidos y de alto rendimiento prometen revolucionar el diagnóstico de las ITS. El alcance de este documento es proporcionar una descripción general actualizada de las herramientas de diagnóstico de laboratorio actuales para estas infecciones, destacando sus ventajas, limitaciones y adaptabilidad en el punto de atención. También se analiza la aplicabilidad diagnóstica de los últimos enfoques moleculares y bioquímicos.

1. Introducción

Las infecciones de transmisión sexual (ITS) son algunas de las afecciones transmisibles más frecuentes a nivel mundial. Representan un importante problema social y de salud y, en particular, cuatro ITS tratables contribuyeron en hasta 376,4 millones de nuevas infecciones en 2016, lo que corresponde a aproximadamente un millón de casos nuevos por día. Este número incluía infecciones por Chlamydia trachomatis (CT) (127,2 millones), Neisseria gonorrhoeae (NG) (86,9 millones), Trichomonas vaginalis (TV) (156 millones) y Treponema pallidum subspecies pallidum (TP) (6,3 millones). Además, la Organización Mundial de la Salud (OMS) estimó hasta 417 millones de infecciones por el virus del herpes simple tipo 2 (VHS-2) y 291 millones de mujeres infectadas por el virus del papiloma humano (VPH). Aunque frecuentemente subdiagnosticadas, las infecciones genitales por micoplasmas también se encuentran entre las ITS más comunes, con una prevalencia de 1 a 3% en la población general sexualmente activa para Mycoplasma genitalium (MG), y de 20 a 50% y 40 a 80% en personas sexualmente activas asintomáticas. mujeres para Mycoplasma hominis (MH) y Ureoplasma urealyticum (UU), respectivamente.

Las ITS representan una carga considerable para la salud pública, que es difícil de evaluar porque los casos asintomáticos son muy comunes. Las infecciones no detectadas que no se tratan pueden tener complicaciones graves, que afectan de manera desproporcionada a las mujeres y sus bebés recién nacidos. La sífilis congénita puede causar aborto espontáneo y parto prematuro, y la OMS estima que esta condición es responsable de más de 300.000 muertes fetales y neonatales, y de un mayor riesgo de muerte prematura para 215.000 bebés cada año . Además, hasta 530.000 casos de cáncer de cuello uterino y 264.000 muertes asociadas son causados ​​cada año por infecciones por VPH. 

Las dos ITS bacterianas más comunes, CT y NG, no solo causan enfermedad pélvica inflamatoria y dolor pélvico crónico en las mujeres, sino que también provocan embarazos ectópicos y abortos espontáneos, trabajo de parto prematuro, mayor riesgo de transmisión maternoinfantil del VIH, conjuntivitis y neumonía en recién nacidos. Aunque la evidencia no es concluyente, la infección por MG y TV en el embarazo también se ha asociado con el parto prematuro. Los recién nacidos pueden infectarse con VHS al nacer de una madre infectada, con una posible afectación del sistema nervioso central y consecuencias fatales. Tanto la TC como la NG pueden causar daños irreparables en las trompas de Falopio, lo que lleva a la infertilidad en las mujeres , y se ha sugerido un posible papel de estos organismos en la reducción de la calidad del esperma y la fertilidad en los hombres. Además, las ITS aumentan la susceptibilidad a la infección por el virus de la inmunodeficiencia humana (VIH) y su riesgo de transmisión debido al aumento de la excreción viral en las secreciones genitales.

En 2016, la OMS lanzó su estrategia global para abordar las ITS. Uno de los pilares principales incluye una vigilancia mejorada a través del desarrollo e implementación de mejores pruebas y algoritmos de diagnóstico. En particular, el diagnóstico temprano y la identificación de portadores asintomáticos (detección) es un requisito previo para guiar de manera eficiente las intervenciones de tratamiento y prevención de las ITS. En los últimos años, el advenimiento de las herramientas de espectrometría molecular y de masas revolucionó el laboratorio de microbiología clínica. En particular, los últimos avances tecnológicos allanaron el camino para el desarrollo y la implementación de pruebas en el punto de atención .

El propósito de esta revisión es discutir los últimos avances en el diagnóstico de laboratorio de las principales ITS, en particular: (1) la importancia de POC y ensayos moleculares para complementar el enfoque sindrómico tradicional para el diagnóstico temprano y la identificación de portadores asintomáticos; y (2) los desarrollos tecnológicos actuales y futuros para el diagnóstico de ITS (incluidos los enfoques ómicos).

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2- Comprender y mejorar la detección de sífilis

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965- Helicobacter pylori, diagnóstico de laboratorio y tratamiento

Shamshul Ansari, Yoshio Yamaoka. Infección por Helicobacter pylori, diagnóstico de laboratorio y resistencia antimicrobiana: una perspectiva de relevancia clínica. Clin Microbiol Rev. 2022; 35(3): e00258-21. Department of Environmental and Preventive Medicine, Oita University Faculty of Medicine, Yufu City, Oita, Japan

Resumen

A pesar de la reciente disminución de la prevalencia general de la infección por Helicobacter pylori, las tasas de morbilidad y mortalidad asociadas con el cáncer gástrico siguen siendo altas. El desarrollo de la resistencia a los antimicrobianos y el fracaso del tratamiento están alimentando la carga mundial de complicaciones gástricas asociadas con este germen. El diagnóstico preciso sigue siendo el paso inicial para el tratamiento y la erradicación de las infecciones causadas por microorganismos. Aunque se han publicado varios informes sobre enfoques diagnósticos para la infección por H. pylori , la mayoría carece de datos sobre el diagnóstico desde una perspectiva clínica. Por lo tanto, proporcionamos una descripción intensiva, completa y actualizada de los métodos de diagnóstico actualmente disponibles que pueden ayudar a los médicos, infectologos e ivestigadores de H. pylori que trabajan en epidemiología de infecciones para ampliar su comprensión y seleccionar métodos de diagnóstico apropiados. También enfatizamos los enfoques de diagnóstico apropiados basados ​​en entornos clínicos (ya sea diagnóstico clínico o detección masiva), en factores del paciente (ya sea edad u otros factores predisponentes), en  factores clínicos (ya sea sangrado gastrointestinal superior o gastrectomía parcial) y métodos apropiados a considerar para evaluar eficacia de la erradicación. Además, para hacer frente a la tendencia creciente de la resistencia a los antimicrobianos, sigue siendo inevitable una mejor comprensión de su aparición y de los enfoques diagnósticos actuales para la detección de la misma.

Introducción

El Helicobacter pylori es un patógeno bacteriano que fue clasificado como carcinógeno tipo 1 por la International Agency for Research on Cancer en 1994 . Posteriormente, su comportamiento cancerígeno y su asociación con el desarrollo de cáncer se reforzaron en 2001, cuando un estudio demostró la asociación de la infección por H. pylori con el cáncer gástrico. En este estudio, ninguno de los individuos que no estaban infectados con H. pylori desarrolló cáncer gástrico después de una mediana de seguimiento de 8 a 10 años. La infección persistente establecida por este patógeno se ha asociado con el desarrollo de complicaciones gástricas graves. 

Este patógeno se ha encontrado como el principal factor etiológico responsable del desarrollo de adenocarcinoma gástrico y se considera responsable de más casos de cáncer en todo el mundo que los virus de la hepatitis B y C combinados. Aunque se ha observado una disminución reciente en la incidencia del cáncer gástrico, sigue siendo una de las principales causas de muertes relacionadas con el cáncer en todo el mundo. Según el informe GLOBOCAN 2020, el cáncer gástrico se ubicó como la cuarta causa más común de mortalidad relacionada con el cáncer, lo que provocó la muerte estimada de 769.000 personas en 2020.

Al ser una complicación bacteriana, la terapia de erradicación de H. pylori requiere de esquemas antibióticos adecuados, los cuales son recomendados para todos los pacientes positivos a la infección por este patógeno. La erradicación exitosa de este patógeno disminuye el riesgo de desarrollar complicaciones gástricas graves. Sin embargo, para tratar la infección, el diagnóstico preciso es de suma importancia.....

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964- Resistencia antimicrobiana global

Mohsen Naghavi. Los colaboradores se enumeran al final del artículo. Carga mundial de resistencia bacteriana a los antimicrobianos en 2019: un análisis sistemático. Lancet. 2022; 399 (10325): 629-655. Institute for Health Metrics and Evaluation, University of Washington, Seattle, USA.

Resumen

Antecedentes: la resistencia a los antimicrobianos (RAM) representa una gran amenaza para la salud humana en todo el mundo. Publicaciones anteriores han estimado el efecto de la RAM en la incidencia, las muertes, la duración de la estancia hospitalaria y los costos de atención médica para combinaciones específicas de patógenos y medicamentos en ubicaciones seleccionadas. Hasta donde sabemos, este estudio presenta las estimaciones más completas de la carga de RAM hasta la fecha.

Métodos:  estimamos las muertes y los años de vida ajustados por discapacidad (AVAD) atribuibles y asociados con la RAM bacteriana para 23 patógenos y 88 combinaciones de patógenos y fármacos en 204 países y territorios en 2019. Obtuvimos datos de revisiones sistemáticas de la literatura, sistemas hospitalarios, sistemas de vigilancia , y otras fuentes, cubriendo 471 millones de registros individuales o aislamientos y 7585 estudio-ubicación-años. Utilizamos modelos estadísticos predictivos para producir estimaciones de la carga de RAM para todas las ubicaciones, incluidas las ubicaciones sin datos.

Nuestro enfoque se puede dividir en cinco componentes generales: 

• número de muertes donde la infección desempeñó un papel importante,
• proporción de muertes infecciosas atribuibles a un síndrome infeccioso dado,
• proporción de muertes por síndrome infeccioso atribuibles a un patógeno dado,
• el porcentaje de un patógeno dado resistente a un antibiótico de interés,
• y el exceso de riesgo de muerte o duración de una infección asociada con esta resistencia.. 

Usando estos componentes, estimamos la carga de enfermedad con base en dos contrafactuales: 

• muertes atribuibles a la RAM (basadas en un escenario alternativo en el que todas las infecciones resistentes a los medicamentos fueron reemplazadas por infecciones sensibles a los medicamentos) y
• muertes asociadas con la RAM (basadas en un escenario alternativo en el que todas las infecciones resistentes a los medicamentos fueron reemplazadas por no infección). 

Generamos intervalos de incertidumbre (IU) del 95 % para las estimaciones finales como los valores ordenados 25 y 975 en 1000 sorteos posteriores, y los modelos se validaron de forma cruzada para determinar la validez predictiva fuera de la muestra. 

Recomendaciones:  sobre la base de nuestros modelos estadísticos predictivos, hubo un estimado de 4,95 millones (3,62–6,57) muertes asociadas con RAM bacteriana en 2019, incluidos 1,27 millones (95% UI 0,911–1,71 ) muertes atribuibles a RAM bacteriana. A nivel regional, estimamos que la tasa de mortalidad para todas las edades atribuible a la resistencia es más alta en África subsahariana occidental, con 27,3 muertes por 100.000 (20,9–35,3), y la más baja en Australasia, con 6·5 muertes (4·3–9·4) por 100.000. Las infecciones de las vías respiratorias inferiores representaron más de 1,5 millones de muertes asociadas con la resistencia en 2019, lo que lo convierte en el síndrome infeccioso más grave. 

Los seis principales patógenos causantes de muertes asociadas con resistencia  (Escherichia coli , seguida de Staphylococcus aureus, Klebsiella pneumoniae, Streptococcus pneumoniae, Acinetobacter baumannii y Pseudomonas aeruginosa ) fueron responsables de 929.000 (660.000–1.270.000) muertes atribuibles a RAM y 3,57 millones (2,62–4,78) muertes asociadas con AMR en 2019. 

Una combinación de patógeno y fármaco, S. aureus resistente a la meticilina , causó más de 100.000 muertes atribuibles a AMR en 2019, mientras que seis más causaron entre 50.000 y 100.000 muertes cada uno: multirresistenteS, (excluida la tuberculosis extremadamente resistente a los medicamentos) E. coli resistente a cefalosporinas de tercera generación , A. baumannii resistente a carbapenem , E. coli resistente a fluoroquinolonas , K. pneumoniae resistente a carbapenemy K. pneumoniae resistente a las cefalosporinas de tercera generación.

Interpretación:  hasta donde sabemos, este estudio proporciona la primera evaluación integral de la carga mundial de RAM, así como una evaluación de la disponibilidad de datos. La RAM es una de las principales causas de muerte en todo el mundo, con las mayores cargas en entornos de bajos recursos. Comprender la carga de la resistencia a los antimicrobianos y las principales combinaciones de patógenos y fármacos que contribuyen a ella es crucial para tomar decisiones políticas informadas y específicas de la ubicación, en particular sobre los programas de control y prevención de infecciones, el acceso a los antibióticos esenciales y la investigación y el desarrollo de nuevas vacunas y antibióticos. Existen serias brechas de datos en muchos entornos de bajos ingresos, lo que enfatiza la necesidad de expandir la capacidad del laboratorio de microbiología y los sistemas de recopilación de datos para mejorar nuestra comprensión de esta importante amenaza para la salud humana....

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