1 de cada 8 adultos ha tomado GLP-1 como Ozempic: encuesta

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¡Buenas tardes! El uso de una clase de medicamentos para la diabetes y la pérdida de peso es más común que nunca.

Aproximadamente 1 de cada 8 adultos en EE. UU. ha consumido un medicamento GLP-1 en algún momento de su vida, según un estudio. encuesta de la organización de investigación de políticas de salud KFF publicado la semana pasada. Aproximadamente la mitad de esos estadounidenses, o alrededor del 6% de los adultos estadounidenses, utilizan actualmente uno de los tratamientos.

Eso incluye Novo Nordiskla inyección para bajar de peso Wegovy y el medicamento para la diabetes Ozempic, junto con Eli LillyEl tratamiento para bajar de peso Zepbound y su contraparte para la diabetes Mounjaro.

La encuesta muestra que una amplia franja de estadounidenses están tomando estos medicamentos a pesar de la escasez intermitente causada por la demanda incesante. La popularidad de los tratamientos se ha disparado durante el último año a pesar de sus altos costos y su limitada cobertura de seguro.

Profundicemos en algunos de los datos.

La mayoría de los adultos, o más del 60%, que han usado GLP-1 informaron haberlo tomado en parte para controlar afecciones crónicas como diabetes o enfermedades cardíacas. Eso incluye al 39% que tomó GLP-1 únicamente para tratar una enfermedad crónica y al 23% que tomó uno para tratar una enfermedad crónica y perder peso.

Mientras tanto, el 38% de los adultos que tomaron GLP-1 informaron haberlo usado específicamente para perder peso.

En particular, el uso de GLP-1 difería según la raza y el origen étnico.

• Alrededor del 18% de los adultos negros han tomado alguno de estos medicamentos.
• Alrededor del 14% de los adultos hispanos los han usado
• Aproximadamente el 10% de los adultos blancos han tomado alguno de estos medicamentos.

Los adultos negros e hispanos en EE. UU. tienen una tasa más alta de obesidad que los adultos blancos, según el estudio de KFF. análisis de datos de los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades.

También hubo diferencias por grupo de edad, según la encuesta.

Casi el 20% de los adultos de 50 a 64 años dijeron que habían tomado GLP-1 antes, lo que es más alto que los porcentajes informados por otros grupos de edad.

Sin embargo, los adultos más jóvenes eran más propensos que los de 65 años o más a informar haber tomado un GLP-1 específicamente para perder peso. KFF dijo que eso puede reflejar el hecho de que el programa federal Medicare no cubre medicamentos recetados para bajar de peso.

Medicare sólo puede cubrir tratamientos para bajar de peso si están aprobados en los EE. UU. para un beneficio de salud adicional, como el tratamiento de la diabetes y la reducción del riesgo de enfermedades cardíacas.

Pero la mayoría de los adultos, independientemente de si han tomado GLP-1, dijeron que creen que Medicare debería cubrir el coste de los medicamentos recetados para bajar de peso y para personas con sobrepeso, según la encuesta de KFF.

Aún así, más de la mitad de los adultos con seguro médico que han tomado GLP-1 dijeron que sus planes cubrían parte del costo de estos medicamentos. Mientras tanto, el 24% dijo que su seguro cubría el costo total del medicamento y el 19% dijo que ellos mismos pagaron el costo total.

Los datos de esta encuesta podrían cambiar en el futuro a medida que los GLP-1 obtengan la aprobación para nuevos fines, como la apnea del sueño y la enfermedad del hígado graso, lo que ejercería más presión sobre los planes de salud para cubrirlos. Estén atentos a nuestra cobertura sobre el uso de estos medicamentos.

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Google El miércoles anunció un nuevo modelo de inteligencia artificial llamado AlphaFold 3, que, según dijo, puede ilustrar las complejas interacciones y estructuras de «todas las moléculas de la vida». La compañía espera que el modelo transforme el descubrimiento de fármacos y la investigación biológica.

AlphaFold 3 predice las formas y el comportamiento de biomoléculas grandes como ADN, ARN y proteínas, así como de moléculas pequeñas que a menudo se utilizan en medicamentos, según Google. entrada en el blog. Cuando al modelo se le solicita una lista de moléculas, puede mostrar cómo encajan todas generando su estructura 3D conjunta.

Históricamente, modelar moléculas como proteínas ha sido una tarea ardua para los investigadores. Google dijo que la predicción experimental de la estructura de las proteínas puede costar cientos de miles de dólares y tardar años en completarse. Como resultado, Google dijo que AlphaFold 3 podría ayudar a acelerar el descubrimiento de fármacos y la investigación genómica, y contribuir a nuevos descubrimientos científicos como «materiales biorrenovables y cultivos más resistentes».

El modelo fue desarrollado por Google DeepMind, que investiga y construye sistemas de inteligencia artificial, e Isomorphic Labs, que explora aplicaciones de la inteligencia artificial en el desarrollo de fármacos. Dado que AlphaFold 3 incluye un amplio grupo de biomoléculas, va más allá de las capacidades de AlfaFold 2que sólo puede predecir las estructuras de las proteínas.

DeepMind anunció AlphaFold 2 en 2020. Desde entonces, el modelo ha sido utilizado por «millones» de investigadores para desarrollar tratamientos contra el cáncer, vacunas contra la malaria y diseñar enzimas, dijo Google.

AlphaFold 3 es capaz de predecir las interacciones entre proteínas y otras moléculas al menos un 50% mejor que otros métodos existentes, y el modelo duplicó la precisión de la predicción para otras categorías de interacción, según la publicación del blog.

«Creemos que esta nueva tecnología tiene el potencial de ser transformadora para la investigación biológica», dijo en un comunicado el director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis. publicación en LinkedIn.

Google dijo que los científicos podrán acceder a la «mayoría» de las capacidades de AlphaFold 3 de forma gratuita a través de su nuevo servidor AlphaFold. La compañía lanzó el servidor como parte de su «compromiso continuo de compartir los beneficios de AlphaFold», decía la publicación del blog.

Investigadores de Google DeepMind e Isomorphic Labs publicaron sus hallazgos en la revista científica «Nature».

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