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Ciencia Fresca

La ciencia no deja de asombrarnos con nuevos descubrimientos insospechados cada semana. En el podcast Ciencia Fresca, Jorge Laborda Fernández y Ángel Rodríguez Lozano discuten con amenidad y, al mismo tiempo, con profundidad, las noticias científicas más interesantes de los últimos días en diversas áreas de la ciencia. Un podcast que habla de la ciencia más fresca con una buena dosis de frescura.

IA contra la leucemia. Explorar la corona solar. La muerte de los emperadores romanos. Chimpancés bailarines y maestros.

IA, Corona Solar, Eemperadores y chimpancés - Ciencia Fresca Podcast - CienciaEs.com

Inteligencia Artificial contra la leucemia.

La leucemia mieloide aguda es un grave tipo de cáncer de células de la sangre del linaje mieloide que puede acabar con la vida de los pacientes en solo semanas, de no ser tratado lo antes posible. Recordemos que son las células madre de la médula ósea las que dan origen a todas las células de la sangre, las cuales son de tres tipos principales, de tres linajes principales. Estos linajes son el linfoide, que genera a los linfocitos; el eritroide, que da origen a eritrocitos y plaquetas; y el mieloide, que origina los fagocitos y granulocitos, como los macrófagos y los neutrófilos. La leucemia mieloide aguda es un cáncer de este último tipo de células.
El diagnóstico de un tumor de células de la sangre implica que de alguna forma podamos ser capaces de distinguir entre células tumorales y las que no lo son, aunque estas ultimas no sean necesariamente células completamente normales, sino que sufran ya de algún tipo de anomalía. Por esta razón, esta distinción no siempre resulta fácil mediante pruebas microscópicas u otras pruebas basadas en la expresión de lo que se llaman genes marcadores. Estos genes, en principio, se encuentran en funcionamiento en las células tumorales y no en otras células, por lo que determinar si esto es lo que está sucediendo en las células de la sangre puede permitir diagnosticar si se sufre de una leucemia o no. Sin embargo, la presencia o ausencia de marcadores no siempre resulta determinante para poder realizar un diagnóstico claro.
No obstante, una “ley biológica” que se cumple siempre es que las diferencias de comportamiento entre las células que comparten un mismo genoma se deben a las diferencias en los genes que tienen funcionando. Los genes que se encuentran funcionando en diferentes células del organismo son las que confieren las propiedades biológicas a cada una de las clases celulares que lo forman. En algunos casos, las diferencias pueden ser mínimas y, sin embargo, acarrear graves consecuencias. Es lo que sucede en el caso de las leucemias. Además, no todas las leucemias son iguales, y diferencias aún más sutiles entre ellas pueden ser importantes para decidir qué tipo de tratamiento sería el más adecuado.
Si fuéramos capaces de identificar las diferencias en los genes que las células de leucemia mieloide tienen en funcionamiento en comparación con los que tienen en funcionamiento las células mieloides normales, seríamos capaces de realizar diagnósticos muy fiables sobre las leucemias. Esta tarea puede asimilarse a la tarea de identificar cambios sutiles en imágenes digitales similares. Por ejemplo, no tendríamos mucho problema en diferenciar una imagen de un millón de pixeles de otra si estas fueran diferentes en 100.000 o 200.000 pixeles, pero tendríamos muchas dificultades en diferenciar imágenes si estas solo fueran diferentes en 10 o 15 pixeles que, además, se encuentran dispersos y no agrupados en una misma zona de la imagen. La primera tarea puede compararse a la de diferenciar una célula nerviosa de una célula de la piel, pero la segunda es comparable a identificar dos células tan similares que solo difieran en el funcionamiento de unos pocos genes.
Afortunadamente, esta última tarea sí puede ser llevada a cabo de manera muy fiable por sistemas de inteligencia artificial basados en redes neuronales. Estos sistemas pueden ser entrenados para identificar la presencia de patrones o de sutiles cambios que permiten diferenciar unas cosas de otras. En el caso que nos ocupa, el sistema identificaría ligeras diferencias en el funcionamiento de los genes.
Para intentar identificar las diferencias en el funcionamiento de los genes entre células de leucemia mieloide, investigadores de varios centros alemanes (centro de enfermedades neurodegenerativas y la Universidad de Bonn) utilizan los datos sobre expresión de genes en leucemia mieloide aguda recogidos de 10 estudios, con el empleo de tres tecnologías diferentes y con un total de 12.029 pacientes estudiados.
Parte de estos datos son empleados para entrenar a nueve sistemas de aprendizaje artificial diferentes. El entrenamiento persigue que estos aprendan a distinguir entre diferentes tipos de leucemias mieloides agudas y las células normales. Una vez entrenados, se deja a estos sistemas que intenten identificar entre el conjunto del resto de datos extraído de los pacientes y de perfiles de expresión génica normales, cuales corresponden a leucemias y cuales no. En el audio damos más detalles y explicaciones sobre el funcionamiento de estos sistemas y su impacto futuro cuando puedan ser utilizados en los hospitales.

Referencia: Stefanie Warnat-Herresthal et al. Scalable prediction of acute myeloid leukemia using high-dimensional machine learning and blood transcriptomics.

Dentro de la corona solar.

El 12 de agosto de 2018 despegaba rumbo al Sol la sonda espacial de la NASA “Parker Solar Probe”:http://parkersolarprobe.jhuapl.edu/, su objetivo era llegar más cerca del Astro Rey que ninguna otra nave jamás construida por el ser humano y sobrevivir al intento. Explorar la corona solar es un reto sin precedentes en la exploración espacial. Situada en el por encima de la superficie del Sol, la corona es una región de alrededor de un millón de kilómetros de espesor, en el tiene lugar una situación tan insólita como incomprendida. Mientras la superficie del Sol se encuentra a unos 5.800 ºC, los núcleos de los átomos ionizados que forman el plasma de la corona se encuentran a temperaturas que superan el millón de grados Celsius.
Fue a finales de la década de 1930 cuando los científicos descubrieron que los iones pesados altamente ionizados de la corona solar revelaban una temperatura tan elevada. El plasma coronal caliente4 se acelera en esa zona desde los 200 km/ hasta los 800km/s. Por si esto fuera poco, las llamaradas y eyecciones de masa coronal se elevan sobre la superficie como enormes tormentas que aceleran los iones y electrones creando las partículas que en ocasiones pueden moverse a velocidades cercanas a la de la luz.
El comportamiento de la materia que forma la corona solar ha atraído la atención de los científicos de tal manera que mucho llevan soñando más de 60 años con enviar allí una nave capaz de tomar medidas y extraer información que pueda ayudar a comprender los fenómenos que tienen lugar.
Así fue como se construyó Parker Solar Probe (PSP). Elaborada con los materiales más resistentes que se conocen y protegida por un escudo térmico que protege a los cuatro conjuntos de instrumentos (FIELDS10, SWEAP11, WISPR12 e IS⊙IS13) que lleva, la nave fue lanzada la espacio en agosto de 2018. Desde entonces ha estado girando alrededor del Sol siguiendo una órbita elíptica que, por un lado se aleja hasta la órbita de Venus y por el otro se acerca más y más al Sol. Los ingenieros de la NASA han diseñado la trayectoria con tal habilidad que utilizará la atracción gravitatoria de Venus en siete ocasiones para lograr el máximo acercamiento al Sol.
En los momentos en los que emitimos este programa de Ciencia Fresca, la sonda solar Parker ya ha llevado a cabo tres órbitas de las 24 programadas alrededor del Sol. Durante el perihelio se ha acercado a 25 millones de kilómetros del Astro Rey o, como prefieren medir la distancia los científicos, a 35,7 veces el radio solar. Esa distancia es menos de la mitad de la que separa al Sol de Mercurio y el objetivo es ir reduciéndola poco a poco hasta llegar a tan sólo 10 radios solares (un radio solar es 7 × 105 km.
Aunque PSP fue lanzada durante el mínimo de actividad solar (el Sol sigue ciclos de energía que se repiten cada 11 años) la sonda ha detectado registró numerosos fenómenos, desde cascadas turbulentas hasta reconexiones magnéticas, ondas de plasma e inestabilidades. Los datos combinados de campo electromagnético y plasma han mostrado que el campo magnético decrece a medida que aumenta la distancia al Sol, como era de esperar, pero lo que no se esperaba es encontrar fluctuaciones de alta amplitud en forma de inversiones de las líneas de campo y variaciones de campo magnético que empujan a las partículas del viento solar proporcionándole grandes impulsos que lo aceleran en su salida hacia el exterior.

Referencias:
Bale et al., Highly structured slow solar wind emerging from an equatorial coronal hole Nature, Vol 576, 12 December 2019

¿Tú también, hijo mío? Insospechado patrón de muertes violentas de los emperadores romanos.

Uno de los empleos más peligrosos de la Historia ha sido el de emperador romano. Estos pobres trabajadores del imperio no tenían la Fuerza de su lado, o estaban los pobres inmersos en su lado oscuro, y duraban más bien poco en su puesto. Ya que no podían ser cesados ni degradados, eran “despedidos” mediante métodos expeditivos, tales como la muerte en combate, que siempre atrapaba a los incompetentes o, en su defecto, el puro y simple asesinato.
Los estudios históricos llevados a cabo indican que de 69 emperadores del Imperio Romano 43 (62%) murieron el primer año tras ocupar su puesto. Un porcentaje de ellos sobrevivieron, en cuyo caso el riesgo de muerte violenta iba disminuyendo hasta alcanzar los ocho años como emperador. El riesgo de morir violentamente se mantenía estable hasta los 12 años de reinado, momento a partir del cual volvía a aumentar.
La historia ha tratado a cada emperador como un caso aparte, no relacionado con el anterior, y cuyo destino dependía de su riqueza o de sus alianzas y lealtades. Sin embargo, la aplicación de las matemáticas, en particular de la estadística, al patrón de las muertes de los emperadores romanos revela que estas no eran tan independientes unas de otras como se pudiera pensar a primera vista… o a primera cuchillada.
Al aplicar modelos estadísticos a los tiempos de muerte de los emperadores romanos tras acceder al trono, el Dr. Joseph Saleh, del Instituto de Tecnología de Georgia, descubre que estas muertes siguen un patrón muy similar al patrón, aparentemente también aleatorio, del tiempo de vida de los componentes de mecanismos diseñados por ingenieros. Desde su puesta en marcha hasta su avería, que conduce a su sustitución, las piezas mecánicas o electrónicas siguen un patrón de longevidad similar.
En ingeniería, la fiabilidad de un componente se define como la probabilidad de que se encuentre todavía operativo tras estar un determinado intervalo de tiempo en funcionamiento. Pues bien, las distribuciones estadísticas de los tiempos operacionales de las piezas de los mecanismos de ingeniería y de los emperadores romanos son similares.
Es conocido que la probabilidad de fallo es mayor en el primer año de funcionamiento de las piezas. Esto es así porque cualquier defecto en su conexión o en su fabricación se manifiesta pronto cuando la pieza debe demostrar sus cualidades. Si este defecto no se manifiesta, es probable que la pieza continúe funcionando varios años si dar problemas, hasta que, pasado un tiempo, la fatiga de materiales acabe por averiarla.
De manera similar, al parecer, determinados rasgos nocivos del carácter o de la personalidad de los emperadores romanos se manifestaban también pronto, lo que conducía a su “fallo” temprano en términos de muerte violenta. Sin embargo, si los rasgos de personalidad o carácter eran adecuados, la “pieza” continuaba funcionando un tiempo hasta que comenzaba a dar signos de fatiga y de inoperancia, por lo que el “imperio” (léase oponentes y rivales con poder) decidía eliminarla y sustituirla por otra nueva.
Este sorprendente descubrimiento sugiere que existen procesos subyacentes que influyen sobre los tiempos de vida de las “piezas”, tanto como componentes de los mecanismos materiales como de algunos sistemas políticos humanos.

Referencia:
Joseph Homer Saleh. Statistical reliability analysis for a most dangerous occupation: Roman emperor Palgrave Communications. Published: 23 December 2019.

Chimpancés bailarines y chimpancés maestros.

Dos investigaciones publicadas en Proceedings of the National Academy of Sciences muestran aspectos inéditos del comportamiento de los Chimpancés. En el primero de ellos, los investigadores de la Universidad de Kyoto, Yuko Hattori y Masaki Tomonaga, examinaron cómo la música afecta el movimiento rítmico o el movimiento repetitivo de todo el cuerpo en 7 chimpancés en cautividad. Los animales fueron sometidos a un experimento durante el cual escucharon 6 sonidos de piano de 2 minutos con diferentes tempos durante 6 días.
Los investigadores observaron que los chimpancés se balanceaban y de vez en cuando llevaban a cabo palmas o golpes con los pies siguiendo el ritmo de la música. Comprobaron también que los chimpancés machos eran más bailarines que las hembras y, además, solían emitir vocalizaciones en respuesta al sonido y se balanceaban rítmicamente durante más tiempo.
Un segundo experimento consistió en escoger al chimpancé más sensible a los estímulos auditivos y someterlo a 4 sesiones de sonido, de 2 minutos durante 24 días. Tanto los latidos aleatorios como los regulares indujeron una oscilación rítmica en el chimpancé, y el ritmo afectó al chimpancé en una postura bípeda pero no en una postura cuadrúpeda. Estos resultados sugieren que la afición por el baile y el canto en seres humanos puede tener su origen en un ancestro común de los humanos y los chimpancés.
El segundo artículo, firmado por Stephanie Musgrave, de la universidad de Miami, examina los comportamientos encaminados a compartir herramientas en chimpancés pertenecientes a dos poblaciones salvajes africanas desconectadas entre sí: Chimpancés del Triángulo de Goualougo, en la República del Congo, y los de Gombe, en Tanzania.
Mientras que los chimpancés llevaban a cabo la elaboración de las herramientas y su uso, introduciendo las varas elaboradas en el interior de termiteros para capturar termitas que les servían de alimento, los miembros más jóvenes permanecían alrededor observando el trabajo de las madres. Sin embargo, el comportamiento de las dos poblaciones era diferente, mientras que los de Goualougo atendían a las peticiones de herramientas que le hacían los jóvenes y se las daban para que fueran aprendiendo el oficio, los de Gombe se negaban a facilitarlas.
Los resultados indican un papel importante para el aprendizaje social en el contexto del uso de herramientas complejas. Según los autores, la capacidad de tales comportamientos de ayuda puede tener un origen evolutivo compartido entre los chimpancés y los humanos.

Referencias:
Yuko Hattoria and Masaki Tomonaga. Rhythmic swaying induced by sound in chimpanzees
Proceedings of the National Academy of Sciences”

Stephanie Musgrave et al.Teaching varies with task complexity in wild chimpanzees, www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1907476116


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