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Premio Nobel que transformó los tratamientos contra el cáncer mediante la investigación de hormonas cerebrales

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Andrew Schally compartió el Premio Nobel de Medicina por teléfono en el Hospital de la Administración de Veteranos de Nueva Orleans, Estados Unidos.

Fuente: Keystone/Zuma Press/Alamy

El legado de Andrew F. Challie es más duradero en su descubrimiento pionero de las hormonas cerebrales reguladas por la glándula pituitaria. La glándula está ubicada debajo del hipotálamo y produce, almacena y libera muchas hormonas. También controla la función de otras glándulas. La identificación de Schally de las hormonas hipotalámicas cambió nuestra comprensión del sistema endocrino y el tratamiento de las enfermedades dependientes de hormonas. Su trabajo sobre estos péptidos (pequeñas proteínas que pueden actuar como mensajeros en el cuerpo) le llevó a recibir el Premio Nobel de Fisiología o Medicina en 1977. Compartió este honor con Rosalyn Yalow y Roger Guillemin por sus contribuciones independientes en este campo. Shaley murió a la edad de 97 años.

Nacido en 1926 en Wilno, Polonia (ahora Vilnius en Lituania), los primeros años de Schalli estuvieron marcados por dificultades, ya que sobrevivió a la Europa del Este ocupada por los nazis y pasó parte de la Segunda Guerra Mundial en Rumania. En 1945 viajó por Italia y Francia para establecerse en el Reino Unido. Después de obtener su diploma de escuela secundaria en Escocia, se fue a Londres donde estudió química. Su andadura en endocrinología comenzó en 1949, cuando se incorporó al Instituto Nacional de Investigaciones Médicas de Londres como asistente de investigación. Allí trabajó con Charles Harrington, director del instituto y bioquímico pionero que analizó la estructura química de la hormona tiroidea tiroxina.

En 1952, la pasión de Schally por la fisiología de los mamíferos lo llevó a la Universidad McGill en Montreal, Canadá, donde obtuvo una licenciatura en 1955 y un doctorado en 1957. Se unió a las filas de quienes estudiaban los efectos a largo y corto plazo de las hormonas. así como los factores que influyeron en su liberación, esto sentó las bases para su dedicación de toda la vida a comprender la compleja interacción entre la función cerebral y la actividad endocrina.

En 1957, Schally se unió a la Facultad de Medicina Baylor en Houston, Texas. Allí colaboró ​​con Roger Guillemin en la investigación del hipotálamo, especialmente su papel en los procesos de autorregulación (homeostasis). Aunque su relación luego se volvió controvertida, la afiliación llevó a ambos investigadores a lograr logros científicos notables. Shalley se propuso determinar la estructura del factor liberador de tirotropina (TRF), que es secretado por el hipotálamo para regular la liberación de tirotropina de la glándula pituitaria anterior. La tirotropina estimula la glándula tiroides para que produzca hormonas tiroideas, que regulan casi todos los aspectos de la actividad metabólica del cuerpo.

Aislar la molécula TRF exacta en el cerebro mientras se mantiene su forma activa plantea desafíos importantes, lo que arroja dudas sobre los resultados iniciales. Pero Shalley se mantuvo coherente en sus observaciones sobre el TRF y sus hipótesis sobre cómo otras hormonas hipotalámicas regulan la función de la hipófisis anterior. Un momento crucial llegó en 1961, durante la visita de Schalle a la Universidad de Uppsala en Suecia para ver al bioquímico Jerker Porath. Allí, adquirió una valiosa experiencia en el uso de la filtración en gel Sephadex y la electroforesis en columna, que serían cruciales para aislar TRF.

Un año después, Schally estableció un grupo de investigación en la Universidad de Tulane en Nueva Orleans, Luisiana, y en el Centro Médico VA de Nueva Orleans. Con fe y paciencia inquebrantables, siguió meticulosamente los difíciles pasos del proceso de aislamiento, superando el enorme desafío de extraer materiales cada vez más puros a partir de un extracto hipotalámico crudo. Produjo 800 microgramos de péptido a partir del hipotálamo de 160.000 cerdos y proporcionó pruebas concluyentes de que el cerebro controla las secreciones hormonales del cuerpo. En 1969, Schally y Guillemin aislaron de forma independiente TRF y determinaron su estructura. Sus estudios proporcionaron una confirmación experimental de la relación predicha por el fisiólogo británico Geoffrey Harris en la década de 1940.

En 1971, Shalley redobló sus esfuerzos y logró identificar la hormona liberadora de hormona luteinizante (LH-RH), un péptido que regula la liberación de la hormona luteinizante desde la glándula pituitaria anterior, desencadenando la ovulación y estimulando la secreción de progesterona y estrógeno de los ovarios. . .

Su desarrollo y uso innovador de agonistas y antagonistas de la LH-RH (agentes que imitan o inhiben la LH-RH) han proporcionado alternativas menos invasivas y más efectivas a los tratamientos convencionales para los cánceres que requieren hormonas para el crecimiento, como los tumores de próstata y mama.

En 2005, Schally trasladó su laboratorio de Nueva Orleans al Centro Médico VA de Miami y a la Universidad de Miami en Florida. Su investigación se centró en agonistas y antagonistas de la hormona liberadora de la hormona del crecimiento (GH-RH), que han demostrado potencial en el tratamiento de varios tipos de cáncer, enfermedades cardiovasculares e inflamación.

Schally dejó un impacto duradero en la ciencia médica y en quienes lo rodeaban. El personal del laboratorio y sus colegas disfrutaron del famoso “gin-tonic” de Schally en su residencia. Fue un ávido nadador del Atlántico incluso en sus últimos años, a pesar de las objeciones de varios salvavidas a su natación en alta mar en Miami Beach.

Después de la pandemia de COVID-19, Shalley continuó trabajando desde su casa en Florida, revisando y escribiendo manuscritos y disfrutando de conversaciones sobre resultados de laboratorio. A menudo las discusiones sacaban a relucir manuscritos y referencias antiguas, y él siempre sabía exactamente dónde estaba cada documento en su armario. Este dominio de los avances científicos e históricos en el campo de las hormonas y péptidos hipotalámicos lo ha convertido en un eficaz administrador de investigaciones y educador.

Shalley se comprometió a fortalecer la atención médica, especialmente para los veteranos. Dedicó 62 años a realizar investigaciones en el Departamento de Asuntos de Veteranos de EE. UU. hasta sus últimos años. Su dedicación continúa inspirando a los investigadores que confían en su trabajo pionero.

Intereses en competencia

Los autores no declaran tener intereses en competencia.

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Físico ganador del Premio Nobel resuelve problemas interdisciplinarios

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Foto de John Hopfield.

John Hopfield comenzó su carrera en física y pasó a estudiar problemas de química y biología.Crédito: Dennis Applewhite, Universidad de Princeton

John Hopfield, uno de los de este año Ganadores del Premio Nobel de FísicaEs un verdadero erudito. Comenzó su carrera estudiando física del estado sólido durante el apogeo de este campo en la década de 1950 antes de pasar a la química de la hemoglobina a finales de la década de 1960 y al estudio de la síntesis de ADN en la década siguiente.

En 1982 creó una red similar al cerebro, en la que las neuronas, que modeló como moléculas que interactúan, formaban una especie de memoria. el “Red Hopfield”por el que recibió el Premio Nobel, hoy se considera ampliamente como un elemento fundamental Aprendizaje automáticoQue apoya la inteligencia artificial (IA) moderna. Hopfield compartió el premio con Geoffrey Hinton, pionero de la inteligencia artificial de la Universidad de Toronto en Canadá.

Hopfield, que ahora tiene 91 años y es profesor emérito de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey, habló naturaleza Sobre si su trabajo es premiado Fue realmente física. Y por qué deberíamos preocuparnos por la inteligencia artificial.

Se ha debatido que su trabajo es premiado. No fue realmente físicaPero la informática. ¿Qué opinas?

Mi definición de física es que la física no es en qué se trabaja, sino cómo se trabaja en ello. Si tienes la posición de alguien que viene de la física, esto es un problema de física. Tener una madre y un padre físicos distorsionó mi visión de lo que es la física. Todo lo que te resultaba interesante en el mundo se debía a que entendías la física necesaria para montar algo así. Crecí con acertijos y quería resolverlos.

En 1981, estaba dando una charla en una reunión y Terry Sinofsky, que era un estudiante de investigación en física, estaba sentado junto a Jeff Hinton. [Sejnowski now runs a computational neurobiology group at the Salk Institute in La Jolla, California.] Estaba claro que Jeff sabía cómo conseguir que un sistema de este tipo (cuya mecánica hago) expresara la informática. Finalmente hablaron y escribieron. Su primer artículo juntos. Terry lo recordó un día y era la historia de cómo las cosas pasaron de la física a la informática.

Empezaste tu carrera en física. ¿Cómo hiciste la transición a la biología?

La física del estado sólido fue la columna vertebral de las nuevas tecnologías de la época. Pero se volvió más difícil encontrar un buen problema, uno que pudiera resolver y que me interesara resolver. Y tenía un amigo, Bob Shulman, en los Laboratorios Bell, donde yo estaba en ese momento, que recientemente había pasado de la química a la biología, y empezó a hablar sobre el hecho de que se estaba empezando a poder estudiar moléculas biológicas en detalle. Tuve la idea de que tal vez era hora de utilizar la forma en que estudiamos el estado sólido en macromoléculas.

En su opinión, ¿qué ha aportado su enfoque de la física a la biología?

Lo que intenté hacer fue sintetizar la comprensión de sistemas más pequeños y luego tratar de ver si podía usar eso para comprender sistemas más grandes. ¿Quizás puedas pasar de la física, por un lado, a la biología, por el otro? Había problemas cuyos resultados podía imaginar, debido a mi comprensión abstracta del sistema físico al que estaba conectado.

A finales de la década de 1970, recurrió a la neurociencia y a los esfuerzos por simular el cerebro utilizando neuronas artificiales. ¿Cómo surgió la red Hopfield?

Comencé escribiendo ecuaciones simples que describían cómo la actividad del sistema nervioso cambia con el tiempo, debido a las interacciones del sistema consigo mismo y con el mundo exterior. Puedes pensar en el mismo tipo de ecuaciones para los sistemas de espín que interactúan en el magnetismo. Esto es lo que realmente me llevó a intentar conciliar ecuaciones de movimiento en un campo y en otro.

Hinton expresa abiertamente su preocupación por el daño potencial de la inteligencia artificial. ¿Te preocupas?

Estoy preocupado por eso. [Think about] La tecnología nuclear, que permite a la gente crear aleatoriamente grandes bombas, también podría ser muy útil. La gente empezó a preocuparse una vez que entendieron lo que era una reacción en cadena. En 1970, los biólogos estaban muy interesados ​​en la ingeniería genética. Si diseñas un virus de la manera correcta, podrías estar cerca de eliminar a una población. Es básicamente una reacción en cadena. No me sorprendería que se pudiera introducir este tipo de riesgo en la IA, es decir, crear programas de tal manera que se autorreplicaran.

El mundo no necesita una velocidad ilimitada en el desarrollo de la inteligencia artificial. Hasta que comprendamos más acerca de las limitaciones de los sistemas que se pueden crear (dónde se encuentra en esa escala de riesgo), estoy preocupado.

¿Qué consejo tienes para los estudiantes de doctorado de hoy?

Cuando dos campos estén separados entre sí, vea si hay algo interesante en la grieta entre ellos. Siempre me han parecido interesantes las interfaces porque contienen personas interesantes con diferentes motivaciones, y escucharlas discutir es muy esclarecedor. Te dice lo que realmente valoran y cómo intentan resolver el problema. Si no tienen las herramientas para solucionar el problema, puede haber un espacio para mí.

¿Sigues siendo un investigador activo?

No sé. Tengo un asistente, Dmitry Krotov. [at the MIT–IBM Watson AI Lab in Cambridge, Massachusetts]Que viene de la física teórica y disfruto hablar con él. No hago matemáticas estos días. Pero ciertamente disfruto interactuando con personas que intentan preguntar y responder problemas importantes. Es divertido recordar la variedad de problemas en los que trabaja la gente. Cuando enseñaba, siempre involucraba a gente joven, con diferentes puntos de vista, y así es como te mantienes joven.

Esta entrevista ha sido editada para mayor extensión y claridad.

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Juan J. Hopfield y Geoffrey Hinton reciben el Premio Nobel de Física 2024

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La Real Academia Sueca de Ciencias ha concedido el Premio Nobel de Física 2024 a John J. Hopfield, de la Universidad de Princeton, EE.UU., y Jeffrey E. Hinton, de la Universidad de Toronto, Canadá. Ambos ganadores fueron honrados por su trabajo pionero en el campo del aprendizaje automático, específicamente utilizando redes neuronales artificiales. Su investigación, basada en principios de la física, constituye la base de los modernos sistemas de aprendizaje automático. Hopfield desarrolló un sistema de memoria asociativa capaz de almacenar y reconstruir patrones de datos, mientras que Hinton introdujo métodos que permiten a las redes descubrir de forma independiente propiedades de los datos y realizar tareas como el reconocimiento de imágenes.

Redes neuronales artificiales y física.

Redes neuronales artificiales Son sistemas computacionales modelados a partir de neuronas del cerebro. Estas neuronas, representadas como nodos, se influyen entre sí a través de conexiones similares a las sinapsis, y ajustan su fuerza en función del entrenamiento. Los ganadores de este año han contribuido decisivamente a dar forma al uso de estas redes en el aprendizaje automático desde la década de 1980. Sus contribuciones sentaron las bases de las tecnologías avanzadas de IA actuales.

Contribución de John J. Hopfield

La importante contribución de John J. Hopfield fue la invención de una red capaz de memorizar y reconstruir patrones. Aplicando los principios de FísicaSu red, especialmente el espín atómico, está diseñada para funcionar minimizando la energía, tal como los sistemas que se encuentran en la naturaleza. La red actualiza sus nodos para detectar gradualmente la imagen almacenada cuando se presenta de forma incompleta o distorsionada.

La influencia de Geoffrey E. Hinton

Geoffrey Hinton amplió el trabajo de Hopfield desarrollando una máquina Boltzmann, una red neuronal que puede identificar características en los datos. Usar Estadística En física, el invento de Hinton permite que una red aprenda analizando ejemplos comunes, lo que le permite reconocer y generar patrones. Su investigación ha sido crucial para el rápido avance del aprendizaje automático. El premio de 11 millones de coronas suecas se repartirá a partes iguales entre los ganadores.

(Esta historia no ha sido editada por el personal de NDTV y se genera automáticamente a partir de un feed sindicado).

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El Premio Nobel de Química 2024 reconoce descubrimientos pioneros en el campo de las proteínas

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Anunció la Real Academia Sueca de Ciencias premio nobel en Química para el año 2024, en reconocimiento a las importantes contribuciones de tres destacados científicos. David Becker, de la Universidad de Washington y el Instituto Médico Howard Hughes, recibió la mitad del premio por su trabajo pionero en el diseño computacional de proteínas. La otra mitad fue otorgada conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper de Google DeepMind por su innovador modelo de IA que predice estructuras de proteínas.

La importancia de las proteínas en la vida.

Las proteínas son vitales para la vida, actúan como catalizadores de reacciones químicas y forman la base estructural de células y tejidos. La investigación de Becker ha sido innovadora. Condujo a la creación De proteínas completamente nuevas, que podrían revolucionar los medicamentos, las vacunas y la nanotecnología. Su método utiliza los 20 aminoácidos que forman las proteínas, lo que da como resultado estructuras proteicas únicas con diversas aplicaciones.

Transformar la predicción de la estructura de las proteínas.

El desafío de predecir las estructuras de las proteínas existe desde hace más de 50 años. Desde la década de 1970, los investigadores han luchado por desarrollar formas confiables de predecir cómo sucederá esto. aminoácido La secuencia se pliega en estructuras 3D. En 2020, la introducción del prototipo de IA AlphaFold2 por Demis Hassabis y John M. Jumper supuso un cambio en este campo. El modelo puede predecir con precisión las estructuras de casi todos los objetos conocidos. ProteínasFacilitar el progreso en diversos campos científicos, incluida la investigación de antibióticos y las ciencias ambientales.

Implicaciones para la humanidad

Heiner Linke, presidente del Comité Nobel de Química, destacó el impacto de estos descubrimientos y señaló su potencial para cambiar nuestra comprensión de la vida a nivel molecular. La capacidad de diseñar nuevas proteínas y predecir sus estructuras encierra un enorme potencial para la humanidad, allanando el camino para nuevas intervenciones terapéuticas e innovaciones biotecnológicas.

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Si los Premios Nobel se diseñaran hoy, ¿qué cambiaría?

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Una vista general que muestra a miembros de la familia real sueca (derecha), premios Nobel e invitados que asistieron a la ceremonia del Premio Nobel de 2023.

Miembros de la familia real sueca se unen a los galardonados en el escenario de la ceremonia del Premio Nobel de 2023.Fotografía: Jonathan Nackstrand/AFP vía Getty

La temporada de premios Nobel es siempre una época de emoción y especulación sobre los posibles ganadores, pero también genera críticas sobre los ganadores. Y las restricciones que imponen las normas de los premios científicos más prestigiosos del mundo. ¿Es realista esperar que las condiciones establecidas por Alfred Nobel hace 129 años sigan siendo relevantes para la ciencia hoy?

Aunque no faltan premios científicos, algunos (por ejemplo Premios innovadores por valor de 3 millones de dólares) son más gratificantes económicamente que los premios Nobel, y ninguno ha recibido todavía el mismo prestigio y prestigio cultural. Entonces, si los Premios Nobel se lanzaran hoy, ¿tendría que ser diferente su formato?

“Personalmente, diría que los criterios para los Premios Nobel no necesitarían ser modificados significativamente, pero seguirían siendo efectivos en la forma que pretendía Alfred Nobel”, dice el químico Bengt Nordén, de la Universidad Tecnológica de Chalmers en Gotemburgo, Suecia. quien fue presidente del Premio Nobel de Química. El comité tiene una duración de tres años.

Una pregunta obvia es si las categorías de premios cubren adecuadamente la esencia de la investigación científica. Los Premios Nobel se asignan en términos generales al trío de ciencias naturales clásicas: física, química y biología. Pero es evidente que hay algo de espacio en esos límites. Los premios de física han alcanzado áreas que incluyen la dinámica no lineal y astronomía. Al mismo tiempo, los premios de química incursionaron en las ciencias de la tierra, como el Premio Nobel 1995 Premio a la Acción sobre la Capa de Ozono Y la química atmosférica. Premios de Química y Física de este año Ambos se centran en la inteligencia artificial (IA).

falta de matematicas

La antigua categoría Nobel en fisiología o medicina sigue siendo más apropiada que la biología o las ciencias biológicas más amplias, porque estos premios siguen centrados en ambas, dice Goran Hansson, médico del Instituto Karolinska de Estocolmo y ex vicepresidente de la Fundación Nobel. Medicina clínica o biología relevante para los seres humanos (incluidos, En 2022, la evolución humana).

Hanson señala que las matemáticas, que no pertenecen a la categoría Nobel, hacen buen uso de otros premios, como el Premio Wolf y el Premio Nobel. Medalla Sam Fields. Pero dice que no hay nada que impida a un financiador proponer una nueva categoría que podría ser administrada por la Fundación Nobel, como ocurrió con el Premio Nobel en 2015. Ciencias Económicas – que se otorga en memoria de Alfred Nobel – Lanzado por el banco central sueco Sveriges Riksbank en 1969.

Nuevos premios científicos de alto perfil llenan algunos de estos vacíos y dejan otros abiertos. Por ejemplo, los premios Kavli, valorados en un millón de dólares, fueron lanzados en 2005 por la fundación creada por el empresario Fred Kavli y dirigida por la Academia Noruega de Ciencias y Letras en Oslo. Los premios premian la investigación en los campos de la astrofísica, la nanociencia y la neurociencia, que Kavli cree que son “los campos más apasionantes del siglo XXI y más allá”. el Premios innovadoresfundada por un grupo de emprendedores tecnológicos, incluidos Yuri Milner y Mark Zuckerberg, otorga premios anuales en física fundamental, ciencias biológicas y matemáticas.

Quizás la mayor fuente de controversia respecto a los Premios Nobel sea la restricción de tres ganadores por categoría. Algunos argumentan que esto no refleja la forma en que la ciencia se ha vuelto en gran medida colaborativa desde los días de Nobel. Pero Hanson defiende esta limitación. “Tres, por supuesto, no es un número sagrado. Pero tiene que haber un límite. Esto nos obliga a trabajar más duro para identificar a los verdaderos descubridores.

¿Dónde termina el equipo?

Los premios prestigiosos “hacen visibles a los investigadores y la investigación, dan forma a las carreras e incluso crean modelos a seguir”, dice el historiador Nils Hanson, de la Universidad Heinrich-Heine de Düsseldorf en Alemania. Considera que este reconocimiento a los investigadores individuales puede ser positivo para la ciencia y duda de que se logren tales beneficios si se otorgaran premios a los equipos. Es más, pregunta: “¿Dónde comienza y termina el equipo multidisciplinario e internacional?”

Abrir el premio a equipos más grandes “mitigaría el impacto”, afirma Nordean. Sin embargo, Goran Hansson admite que la gran ciencia, especialmente la física de partículas, “representa un caso especial” que complica aún más el panorama. Los Breakthrough Awards no tienen límite de ganadores: Premio de Física 2016 por El descubrimiento experimental de las ondas gravitacionales llegó a 1.015 destinatarios.

(De izquierda a derecha) Regina King, el ganador del premio Dr. Michel Sadelin, el ganador del premio Dr. Carl H. John y Olivia Wilde recogen trofeos mientras asisten a la décima edición de los premios Breakthrough Awards.

Los premios Breakthrough Awards a veces se consideran los “Oscar de la ciencia”, y cuentan con una ceremonia repleta de estrellas de Hollywood.Crédito: John Kobaloff/Getty Images por el premio Breakthrough

Sin duda será difícil que cualquier nuevo premio pueda competir en estatura con el legado histórico de los Premios Nobel, entre cuyos ganadores se encuentran María Curie, Albert EinsteinWerner Heisenberg, James Watson, Francis Crick, Frederick Sanger y Sidney Brenner. “Los ganadores anteriores que hayan sido seleccionados podrían dar al premio un prestigio adicional”, dice Lise Ovreas, presidenta de la Academia Noruega de Ciencias y Letras y microbióloga de la Universidad de Bergen, Noruega.

¿El valor financiero del premio hace alguna diferencia? Una pequeña encuesta de médicos e investigadores médicos realizada por Niels Hanson1 Señaló que los académicos sienten que la atención de los medios podría mejorar el prestigio del premio.

Milner dice que el gran valor monetario de los Premios Breakthrough fue pensado como un “mensaje al mundo: ¿Por qué los jugadores de baloncesto deberían recibir millones y no los científicos?” Los premios académicos y profesionales son todos buenos, afirma, pero realmente queremos que el público en general entienda que los científicos deben ser homenajeados en igualdad de condiciones con los actores, artistas y deportistas. Queríamos crear un elemento de celebridad en la ciencia”.

Decisiones, decisiones

Otro gran tema de conversación es Cómo se toman las decisiones de adjudicación. Aunque el Comité del Nobel se esfuerza por ser inmune a los lobbystas (Goran Hansson dice que la distancia geográfica de los “principales centros científicos” ayuda al comité a resistir tales influencias) Niels Hansson dice que “las estrategias de marketing y las redes personales” siguen siendo importantes en premios que, a diferencia de los deportes, son no determinado sobre la base de criterios objetivos2.

Por un lado, Las mujeres están subrepresentadas entre premios Nobel Incluso después de ajustar por desequilibrios de género en la investigación en general3. A pesar de esto, la encuesta de Hanson reveló que el 41% de los encuestados (dos tercios de los encuestados eran hombres) sentían que el género tenía poca o ninguna influencia en las decisiones de adjudicación, aparentemente negando cualquier cuestión de disparidad de género.

Las cuestiones de diversidad “siempre están en el centro de atención de los miembros del Comité de Innovación”, dice Milner. Uno de los premios innovadores, el Premio Nuevas Fronteras Maryam Mirzakhani (que lleva el nombre de la matemática iraní y primera mujer en ganar la Medalla Fields, que murió a los 40 años en 2017), se otorga a mujeres por la mejor tesis doctoral en matemáticas.

Cultura de premios

Sigue siendo una cuestión abierta si el premio puede diseñarse racionalmente para reflejar de manera óptima el mérito o ganar prestigio. Niels Hansson se pregunta si hay suficiente información sobre los factores sociales que rigen los procedimientos de adjudicación y sus consecuencias para que sean viables. “La comprensión de las culturas y dinámicas de los premios es todavía bastante superficial”, afirma.

¿Las restricciones a los premios Nobel frustran al comité? “Sí, por supuesto”, dice Goran Hansson. “Es frustrante que sólo podamos recompensar una pequeña fracción de todos los descubrimientos importantes que se han hecho. Si tuviéramos que crear un Premio Nobel hoy, podríamos haber elegido áreas o descripciones de las áreas ligeramente diferentes. Otra fuente de insatisfacción es. El intenso secreto que rodea las deliberaciones, lo que significa que “tenemos que permanecer en silencio cuando algunas de nuestras decisiones son cuestionadas”, añade. Dado que este proceso suele llevar mucho tiempo, “puede ser muy triste cuando un candidato muere antes de que llegue el momento”. se otorga el premio”.

Sin embargo, Goran Hansson cree que los premios Nobel deben hacer algo bien. “Cientos de científicos parecen sentir que otros cientos de científicos deberían ser considerados para cada uno de estos premios”. El número de nominaciones ha aumentado en los últimos 25 años. “Si las categorías del Premio Nobel son irrelevantes en el mundo actual, ¿no se esperaría lo contrario?”

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Los desarrolladores de AlphaFold comparten el Premio Nobel de Química

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Imagen compuesta de disparos a la cabeza de David Baker, Demis Hassabis y John Jumper.

David Baker, Demis Hassabis y John Jumper (de izquierda a derecha) ganaron el Nobel de química por desarrollar herramientas computacionales que pueden predecir y diseñar estructuras de proteínas.Crédito: Fundación BBVA

La mitad del Premio Nobel de Química ha sido otorgada al científico informático Demis Hassabis, cofundador de la empresa de inteligencia artificial DeepMind, propiedad de Google, y al químico teórico John Jumper, director e investigador de DeepMind. Ganaron por liderar el desarrollo de AlphaFold, una herramienta de inteligencia artificial para predecir estructuras de proteínas que han transformado rápidamente la biología. En 2021, DeepMind anunció que había utilizado AlphaFold para predecir la estructura de casi todas las proteínas producidas por los humanos, así como los 'proteomas' completos de otros 20 organismos ampliamente estudiados.

Naturaleza | 5 minutos de lectura

Lo bueno, lo malo y lo feo: gráfico que muestra las distintas precisiones de las predicciones de AlphaFold con estimaciones de confianza.

Imágenes: JM Thornton et al. Medicina natural. 271666–1669 (2021).

Leer más sobre AlphaFold y la revolución del plegamiento de proteínas con IA en esta función a partir de 2022. (17 minutos de lectura) (Imágenes: JM Thornton et al. Medicina natural. 271666–1669; 2021.)

Hassabis y Jumper comparten el premio con el biofísico computacional David Baker, quien dirigió el desarrollo de otra influyente herramienta de diseño de proteínas de IA, RoseTTAFold. Baker ganó por su trabajo No solo predecir las proteínas que existen, sino también idear otras nuevas.. En 2003, el grupo de investigación de Baker creó la primera proteína con una estructura completamente nueva, llamada Top7. Su equipo ahora está utilizando herramientas como RoseTTAFold y AlphaFold para diseñar proteínas que hagan cosas útiles, como catalizar una reacción química particular, especificando los aminoácidos responsables de la función deseada y dejando que la IA imagine el resto.

Naturaleza | 5 minutos de lectura

Dreaming up proteines: gráfico que compara una estructura proteica predicha por una red neuronal con una estructura real.

Imágenes: Ref. 7

Ruanda está experimentando uno de los mayores brotes del virus de Marburgo jamás documentados. Los científicos esperan contener este brote, pero advierten que Marburg está aumentando y no se ha demostrado ningún tratamiento. Los brotes del virus, un “primo” del virus del Ébola, generalmente comienzan después de que una persona se encuentra con un murciélago frugívoro infectado. Los investigadores dicen que las amenazas ambientales, como el cambio climático y la deforestación, han hizo que las personas fueran más propensas a encontrarse con animales que pueden transmitir infecciones. “El mundo realmente tiene que estar preparado para eso”, dice el médico de urgencias Adam Levine.

Naturaleza | 5 minutos de lectura

Un elefante no sería nada sin su trompa. Ahora, los investigadores han demostrado que su tronco no sería nada sin sus icónicas arrugas. Las arrugas aparecen tan pronto como el tronco se desarrolla durante la gestación (alrededor de los 20 días) y se concentran alrededor de un punto de pivote. que permite que el apéndice se envuelva alrededor de los objetos. Los elefantes también desarrollan más arrugas en un lado de su trompa a medida que crecen, dependiendo de si tienen el “tronco derecho” o el “tronco izquierdo”.

Ciencia | 5 minutos de lectura

Referencia: Ciencia abierta de la Royal Society papel

Un informe contundente y condenatorio sobre el estado de la crisis climática concluye que “gran parte del tejido mismo de la vida en la Tierra está en peligro”. Una selección de 35 signos vitales planetarios, como las emisiones de gases de efecto invernadero y la pérdida de hielo de la Antártida, lo cuentan: 25 de ellos han alcanzado niveles récord este año. La mayoría de los récords también se batieron el año pasado. “Es asombroso que, en un mundo donde miles de millones de personas ya están sufriendo los impactos del cambio climático, las emisiones de combustibles fósiles y las tasas de deforestación no se están desacelerando, sino que en realidad están aumentando”, dice el ecologista y coautor Thomas Crowther.

Nuevo científico | 4 minutos de lectura

Referencia: Artículo de biociencia o leer el resumen en lenguaje sencillo de los coautores Thomas Newsom y William Ripple en La conversación (5 minutos de lectura)

Características y opinión

A Creciente mercado de 'fauces de pescado' (vejigas natatorias secas) en Papúa Nueva Guinea es un salvavidas para las comunidades empobrecidas. Pero la sobrepesca (particularmente con redes de enmalle, que capturan indiscriminadamente muchas especies de peces, delfines y tortugas) podría en última instancia dañar el ecosistema y dejar a la gente en una situación aún peor. “Hay muy pocos controles y creo que los departamentos de pesca gubernamentales tienen muy poco conocimiento sobre el valor, la importancia y las amenazas potenciales de esto”, dice la especialista en pesca Yvonne Sadovy. La consecuencia es “una especie de frontera de vaqueros”, donde los altos precios empujan a los pescadores a pescar especies de las que “apenas sabemos nada en términos científicos”.

Naturaleza | 11 minutos de lectura

Han pasado 20 años desde el lanzamiento de la empresa de turismo espacial Virgin Galactic. Los multimillonarios parecen ir al espacio con regularidad; por ejemplo, el empresario Jared Isaacman, que fue a la vez caminante espacial y pagador de facturas en un reciente Misión privada SpaceX. Pero ¿Qué pasa con el resto de nosotros?? Un par de compañías de globos a gran altitud dicen que pronto llevarán a los pasajeros que paguen en un majestuoso viaje al aire a un precio de descuento.

Tiempos financieros | 8 minutos de lectura

Imagen de la semana

Una vista de la rueda central derecha del rover Curiosity de la NASA en Marte, una de las seis ruedas con buen desplazamiento del rover.

Teniendo en cuenta que el rover Curiosity de la NASA en Marte ha estado en el planeta rojo durante más de una década, es comprensible que muestre signos de un poco de desgaste. Aquí vemos una de sus seis ruedas, la del medio derecha, muy desgastada, después de 12 años de exploración. Pero a pesar de haber recibido una paliza en la superficie rocosa de Marte, todavía hay mucha vida en el viejo rover. Curiosity capturó esta imagen con su Mars Hand Lens Imager (MAHLI) en el extremo de uno de sus brazos robóticos, el 22 de septiembre de 2024. (Espacio.com | 3 minutos de lectura(Crédito de la imagen: NASA/JPL-Caltech/MSSS)

CITA DEL DÍA

El especialista en gestión y marketing James Muldoon cuestiona la seguridad de los compañeros de IA para usuarios solitarios y vulnerables, especialmente después de que la fundadora de la empresa detrás de Replika AI admitiera que se inspiró en un episodio de una serie de televisión distópica. Espejo negro. (La conversación | 19 minutos de lectura)

Hoy me tomaré un descanso el debate sobre si la investigación ganadora del Nobel de Física es lo suficientemente física como para visitarla el telescopio espacial James Webb en Minecraft. Finalmente, podremos jugar con un pico en el icónico espejo primario de 18 segmentos en un universo hecho completamente de cubos.

Mientras reflexiono sobre el premio de John Hopfield afirmación que “la física [is] no es tema… física [is] un punto de vista”, ¿por qué no me envías tus comentarios sobre este boletín? Sus correos electrónicos son siempre bienvenidos en informació[email protected].

Gracias por leer,

Flora Graham, editora senior de Nature Briefing

Con contribuciones de Jacob Smith

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Los microARN ganaron un Premio Nobel, ¿serán útiles como fármacos?

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Ilustración 3D de Micro ARN (miARN).

Los microARN son pequeños fragmentos individuales de ácido ribonucleico (ARN), de aproximadamente 22 nucleótidos de longitud.Crédito: ART-ur/Shutterstock

Premio Nobel: comprobar. La revolución médica: aún pendiente.

Fueron necesarios treinta años para que el comité del Premio Nobel reconociera el descubrimiento de pequeñas moléculas de ARN que… Regulación de la actividad genética. En nuestras celdas. Sin embargo, convertir estos microARN engañosos en fármacos llevará más tiempo.

El 7 de octubre se entregó el Premio Nobel de Fisiología o Medicina Otorgado a dos científicos que descubrieron y caracterizaron los microARN Por primera vez en una lombriz intestinal Infección por Caenorhabditis elegans. Desde este descubrimiento en 1993, los investigadores han descubierto cientos de microARN en el genoma humano, algunos con tentadoras aplicaciones potenciales, como el tratamiento del cáncer o la prevención de enfermedades cardíacas.

Pero hasta ahora, la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU., la agencia a la que muchos países recurren en busca de orientación, no ha aprobado ningún medicamento basado en microARN, y el campo ha estado “algo estancado”, dice Frank Slack, que estudia microARN en Beth Israel Deaconess. Centro Médico en Boston, Massachusetts.

Eso puede estar a punto de cambiar: “La promesa está ahí. La tecnología está mejorando”, dice Slack, “y el interés proviene de nosotros. premio nobel Es realmente bueno, esto volverá a atraer el interés.

Ampliando ambiciones

El tratamiento de enfermedades no estaba en la mente de Slack cuando encontró por primera vez los microARN como becario postdoctoral en la década de 1990. Luego trabajó en el laboratorio de Gary Rufkun en el Hospital General de Massachusetts en Boston, donde él, Rufkun y otros descubrieron la segunda molécula de microARN conocida, una molécula llamada deja-7, También en lombrices intestinales1. Rovkun compartió el Premio de Medicina de este año con Victor Ambros de la Facultad de Medicina Chan de la Universidad de Massachusetts en Worcester.

En la década de 1990, dice Slack, los investigadores se interesaron por los microARN porque representaban una nueva forma de regular la actividad genética. Pero sus ambiciones aumentaron cuando él y sus colegas se dieron cuenta de esto. deja 7 También era parte del genoma humano.2 Puede ayudar a prevenir el cáncer3. “Ya estamos empezando a pensar que esto podría tener una aplicación médica”, afirma Slack. “El primer ensayo clínico se realizó muy rápidamente después de eso”.

Quizás demasiado rápido, dice.

Ese primer experimento probó un microARN similar. para permitir-7llamado Mir-34que también tiene la capacidad de protegerse del cáncer. Estudios en ratones con cáncer de pulmón han demostrado que administrar una molécula similar a… Mir-34 Las primeras etapas de la enfermedad pueden retardar los tumores4. Pero en ese momento, los investigadores sabían poco sobre cómo enmascarar los medicamentos de ARN para evitar que desencadenen una respuesta inmune peligrosa, o cuál es la mejor manera de llevarlos al lugar correcto en el cuerpo humano.

Como resultado, dice Slack, los médicos tuvieron que administrar dosis inusualmente altas de microARN en el torrente sanguíneo de los participantes del ensayo. Esto desencadenó una respuesta inmune y cuatro personas murieron. El juicio fue suspendido.

Muchas decepciones

Desde aquellos primeros días, los investigadores del mundo académico y de la industria han aprendido cómo empaquetar o modificar moléculas de ARN para que puedan llegar a órganos específicos de forma segura y en dosis más bajas, dice Anastasia Khvorova, bióloga química de la Facultad de Medicina Chan de la Universidad de Massachusetts. .

pero Mir-34 El ensayo no fue la única decepción en el camino del microARN para convertirse en fármaco. Otro ocurrió cuando investigadores de Santaris Pharma en San Diego, California, probaron un tratamiento diseñado para reducir la expresión de microARN humanos controlados por el virus de la hepatitis C para infectar las células del hígado. Los primeros resultados en personas parecían positivos.5. “Eso fue un hito”, dice Sakari Kauppinen, que estudia medicina basada en ARN en el campus de Copenhague de la Universidad de Aalborg y trabajó en el equipo de la Universidad de Santaris.

Pero mientras los investigadores celebraban, otra empresa anunció que había desarrollado un tratamiento más convencional para la hepatitis C. Por temor a que no fuera competitivo, Santaris abandonó el enfoque de microARN, dice Slack.

A pesar de estos comienzos en falso, hay muchas razones para esperar que los medicamentos basados ​​en microARN tengan su momento, dice Khvorova.

Los investigadores están desarrollando terapias con microARN para tratar la epilepsia, la obesidad y el cáncer. En una señal de confianza en el microARN, en marzo pasado, la empresa farmacéutica Novo Nordisk en Bagjesværd, Dinamarca, acordó pagar hasta mil millones de euros (1.100 millones de dólares estadounidenses) para comprar una empresa llamada Cardior Pharmaceuticals en Hannover, Alemania. Cardior está llevando a cabo un ensayo clínico de fase 2 de un inhibidor de microARN diseñado para tratar la insuficiencia cardíaca.

¿El punto de inflexión hacia adelante?

Otra razón para esperar el éxito de los microARN es que se han aprobado otros medicamentos basados ​​en ARN y funcionan mediante un mecanismo muy similar, dice Khvorova. Estos medicamentos, diseñados para tratar afecciones como el colesterol alto, se basan en una tecnología llamada… interferencia de ARN Reducir la actividad del gen diana. Khvorova añade que una diferencia entre ellos y los microARN es que el cuerpo los produce de forma natural y, a menudo, afectan la actividad de muchos genes. Esto significa que se necesitan estudios de laboratorio cuidadosos para garantizar que mejorar o suprimir los microARN naturales no tenga efectos secundarios no deseados.

A lo largo de los años, se han acumulado datos de microARN, afirma Khvorova, y es posible que el campo se esté acercando a un punto de inflexión. “Se está quedando atrás, pero está llegando”, afirma. “Estoy seguro de que hay muchos programas que potencialmente podrían producir medicamentos”.

Mientras tanto, Slack, que ha asesorado y fundado varias empresas involucradas en el desarrollo de terapias con microARN, regresa años después a… Mir-34 . Armado con mejores formas de administrar tratamientos en el cuerpo, espera que la capacidad del microARN para afectar simultáneamente múltiples genes involucrados en la protección tumoral pueda ayudar a prevenir cánceres particularmente difíciles de tratar, como el cáncer de páncreas.

“Nunca me di por vencido”, dice.

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El Premio Nobel de Física lo ganaron los pioneros del aprendizaje automático

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La pantalla muestra a los ganadores del Premio Nobel de Física 2024, el físico estadounidense John J. Hopfield (izquierda) y el informático y psicólogo cognitivo británico-canadiense Geoffrey E. Hinton, durante el anuncio en la Real Academia Sueca de Ciencias en Estocolmo, Suecia. .

Los ganadores fueron anunciados por la Real Academia Sueca de Ciencias en Estocolmo.Fotografía: Jonathan Nackstrand/AFP vía Getty

Dos investigadores han desarrollado herramientas para comprender las redes neuronales que sustentan las redes actuales Un gran avance en inteligencia artificial (IA) Ganó el Premio Nobel de Física 2024.

John Hopfield de la Universidad de Princeton en Nueva Jersey y Geoffrey Hinton de la Universidad de Toronto en Canadá comparten el premio de 11 millones de coronas suecas (un millón de dólares estadounidenses), que fue anunciado por la Real Academia Sueca de Ciencias en Estocolmo el 8 de octubre.

Ambos utilizaron herramientas de la física para idear métodos que tengan este poder. Redes neuronales artificialesque explota estructuras de clases inspiradas en el cerebro para aprender conceptos abstractos. Sus descubrimientos “forman los componentes básicos de Aprendizaje automático“Podría ayudar a los humanos a tomar decisiones más rápidas y confiables”, dijo durante el anuncio Elin Munz, presidenta del Comité Nobel y física de la Universidad de Karlstad en Suecia. “Las redes neuronales artificiales se han utilizado para avanzar en la investigación de diversos temas de física, como la física de partículas, la ciencia de los materiales y la astrofísica”.

Memoria de la máquina

En 1982, Hopfield, Biólogo teórico con formación en física, vino con una red Describir las conexiones entre neuronas virtuales como fuerzas físicas.1. Al almacenar los patrones como un estado de bajo consumo de energía de la red, el sistema puede recrear el patrón cuando se le solicita algo similar. Se la conoce como memoria asociativa, porque la forma en que “recuerdas” las cosas es similar a cuando el cerebro intenta recordar una palabra o concepto basándose en información relacionada.

Hinton, un científico informático, utilizó principios de la física estadística, que describen colectivamente sistemas que tienen demasiadas partes para ser rastreados individualmente, para desarrollar aún más la “red Hopfield”. Al incorporar probabilidades en una versión multicapa de la red, creó una herramienta que podía reconocer y clasificar imágenes, o crear nuevos ejemplos del tipo en el que fue entrenada.2.

Estos procesos difieren de los tipos de computación anteriores, donde las redes podían aprender de ejemplos, incluidos datos complejos. Este fue un desafío para los programas tradicionales que se basaban en cálculos paso a paso.

Las redes son “modelos altamente idealizados que son tan diferentes de las redes neuronales biológicas reales como las manzanas lo son de los planetas”, dice Hinton. el escribio en naturaleza neurología En 2000. Pero ha demostrado ser útil y se ha aprovechado ampliamente. Las redes neuronales que imitan el aprendizaje humano forman la base de muchas herramientas modernas de inteligencia artificial, desde grandes modelos de lenguaje (LLM) hasta algoritmos de aprendizaje automático capaces de analizar grandes conjuntos de datos, incluidos Modelo de predicción de la estructura de la proteína AlphaFold.

Hablando por teléfono cuando se anunció el premio, Hinton dijo que enterarse de que había ganado el Premio Nobel fue “un rayo caído del cielo”. “Estoy sorprendido, no tenía idea de que esto sucedería”, dijo. Añadió que los avances en el aprendizaje automático “tendrán un impacto enorme y será similar a la revolución industrial”. Pero en lugar de superar a las personas en fuerza física, las superará en capacidad intelectual.

En los últimos años, Hinton se ha convertido en una de las voces más fuertes que piden salvaguardias en torno a la inteligencia artificial. Dice que el año pasado se convenció de que la computación digital era mejor que el cerebro humano, gracias a su capacidad de compartir el aprendizaje de múltiples copias de un algoritmo, ejecutándose en paralelo. “Hasta ese momento, había pasado 50 años pensando que si pudiéramos hacerlo más parecido a un cerebro, sería mejor”, dijo el 31 de mayo en una charla virtual en la Cumbre Mundial sobre Inteligencia Artificial para el Bien en Ginebra. Suiza. . “Me hizo pensar [these systems are] “Vamos a volvernos más inteligentes de lo que pensamos antes de lo que pensaba”.

Motivado por la física

Hinton también ganó el premio Alan Turing en 2018. A veces descrito como un “premio de informática”.. Hopfield también ha ganado muchos otros premios prestigiosos en física, incluida la Medalla Dirac.

“[Hopfield’s] “La motivación fue realmente la física, y este modelo de física se inventó para comprender determinadas fases de la materia”, afirma Karl Janssen, físico del Laboratorio Alemán de Sincrotrón (DESY) en Zeuthen, que describe el trabajo como “pionero”. Janssen añade que después de décadas de desarrollo, las redes neuronales se han convertido en una herramienta importante para analizar datos de experimentos de física y comprender los tipos de transiciones de fase que Hopfield se propuso estudiar.

Lenka Zdeborova, física estadística computacional del Instituto Federal Suizo de Tecnología en Lausana (EPFL), dice que le sorprendió gratamente que el Comité del Nobel reconociera la importancia de las ideas de la física para comprender sistemas complejos. “Esta es una idea muy general, ya sean moléculas o personas en la sociedad”.

En los últimos cinco años, Premio Abel y Medallas de campo También fue celebrado por Fertilización cruzada entre matemáticas, física e informáticaespecialmente contribuciones a la física estadística.

Ambos ganadores “aportan ideas muy importantes desde la física a la inteligencia artificial”, dice Yoshua Bengio, el científico informático que compartió el Premio Turing 2018 con Hinton y el también pionero de las redes neuronales Yann LeCun. El trabajo fundamental de Hinton y su contagioso entusiasmo lo convirtieron en un gran modelo a seguir para Bengio y otros de los primeros defensores de las redes neuronales. “Me sentí increíblemente inspirado cuando era estudiante”, dice Bengio, director del Instituto de Algoritmos de Aprendizaje de Montreal en Canadá. Muchos científicos informáticos habían considerado que la red neuronal era improductiva durante décadas, y un importante punto de inflexión se produjo cuando Hinton y otros la utilizaron para ganar un importante concurso de reconocimiento de imágenes en 2012, dice Bengio.

Beneficios del modelo cerebral

La biología también se ha beneficiado de estos modelos artificiales del cerebro. May-Britt Moser es una neurocientífica galardonada de la Universidad Noruega de Ciencia y Tecnología en Trondheim. Premio Nobel de Fisiología o Medicina 2014Ella dice que estaba “muy feliz” cuando vio anunciar a los ganadores. Ella dice que las versiones de los modelos de red de Hopfield han sido útiles para los neurocientíficos al investigar cómo las neuronas trabajan juntas en la memoria y la navegación. Añade que su modelo, que describe los recuerdos como puntos bajos en la superficie, ayuda a los investigadores a imaginar cómo ciertos pensamientos o miedos pueden arreglarse y recuperarse en el cerebro. “Me gusta usar esto como metáfora para hablar con la gente cuando está estancada”.

Hoy en día, la neurociencia se basa en teorías de redes y herramientas de aprendizaje automático, que surgieron del trabajo de Hopfield y Hinton, para comprender y procesar datos de miles de células simultáneamente, dice Moser. “Alimenta la comprensión de cosas con las que ni siquiera podíamos soñar cuando comenzamos en este campo”.

“El uso de herramientas de aprendizaje automático tiene un impacto inmensurable en el análisis de datos y en nuestra posible comprensión de cómo los circuitos cerebrales realizan cálculos”, dice Eve Marder, neurocientífica de la Universidad Brandeis en Waltham, Massachusetts. “Pero estos impactos quedan eclipsados ​​por los muchos impactos que el aprendizaje automático y la inteligencia artificial están teniendo en todos los aspectos de nuestra vida diaria”.

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Los premios Nobel no son representativos a nivel mundial y el proceso de nominación debe ser abierto

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Una mujer se encuentra entre una multitud y habla por un micrófono.

Las Conferencias anuales de Lindau (en la foto) reconocen a los científicos que inician su carrera como ganadores del Premio Nobel.Crédito: Christian Fleming/Lindau Reuniones de premios Nobel

Es la semana del Premio Nobel y la historia sugiere que los científicos con mayores posibilidades de ganar son hombres de Europa o América del Norte. Si nació en cualquier otro lugar del mundo, su mejor oportunidad de recibir una invitación para Estocolmo es encontrar un puesto de investigación en un país norteamericano o europeo y mudarse.

Así concluye A. naturaleza La función lanzada la semana pasada se llama “Cómo ganar un premio Nobel'. El análisis también indica que la ciencia premiada a menudo es realizada por equipos que comparten vínculos “familiares” con ganadores anteriores (Peaje RSJ cienciometria 1291329-1346; 2024).

Así lo afirmaron representantes de las organizaciones que seleccionan a los premios Nobel naturaleza Trabajan constantemente para reconocer mejor la diversidad en la ciencia. Hubo un movimiento notable. En todo el siglo XX, sólo 11 Premios Nobel de Química, Física, Fisiología o Medicina fueron otorgados a mujeres. Entre 2000 y 2023, 15 mujeres recibieron premios (no todos los premios de este año habían sido anunciados en ese momento) naturaleza Fue a la prensa.)

A lo largo de la historia del Premio Nobel, sólo diez galardonados nacieron en países actualmente clasificados por el Banco Mundial como países de ingresos bajos o medios, y la mayoría se había mudado a América del Norte o Europa cuando recibieron el premio. Algunos podrían argumentar que esto simplemente refleja la realidad actual en la que el equilibrio de poder –y de financiación– reside en la ciencia. Pero el rigor de las cifras plantea la cuestión de cómo los Premios Nobel –y por extensión otros premios internacionales de alto perfil– pueden capturar la profundidad y diversidad de la ciencia global tal como es hoy.

China es un ejemplo de esto. Hoy, el país alberga siete de las diez instituciones más importantes del mundo según las contribuciones a revistas de ciencias naturales y de la salud. Seguimiento por la base de datos Nature Index. Hasta ahora, sólo diez científicos nacidos en China o de ascendencia china han ganado el Premio Nobel de Ciencia.

Un obstáculo persistente es el proceso de nominaciones al que sólo se puede acceder mediante invitación. Según los estatutos de la Fundación Nobel, personas de categorías específicas pueden nominar a los destinatarios. Sin necesidad de permiso para hacerlo. Entre ellos se incluyen: ex galardonados, profesores de universidades de Suecia, Dinamarca, Finlandia, Islandia y Noruega, miembros de la Real Academia Sueca de Ciencias y miembros de los comités pertinentes para la concesión del Premio Nobel. La mayoría de los demás necesitan una carta formal invitándolos a nominar.

Thomas Perlman, biólogo molecular del Instituto Karolinska de Estocolmo y secretario del Comité del Premio Nobel de Fisiología o Medicina, dijo: naturaleza: “Estamos extendiendo invitaciones a un número creciente de personas de áreas fuera de los centros tradicionales de investigación académica en los Estados Unidos, Europa, Australia y Japón. Además, estamos trabajando activamente para identificar a más mujeres y científicos jóvenes como candidatos. El proceso consta de dos etapas: se envían cartas a los profesores de las universidades, a los decanos de las universidades y a los altos dirigentes para solicitar los nombres de los académicos que pueden ser elegibles para nominar a los posibles ganadores de los premios; luego se les pide a los académicos seleccionados que presenten sus nominaciones;

La Real Academia Sueca de Ciencias en Estocolmo selecciona a los premios Nobel de Química y Física, y el Premio Nobel de Fisiología o Medicina lo otorga el Instituto Karolinska. La academia ha identificado alrededor de 1.250 universidades a las que escribir, dice Peter Brzezinski, bioquímico de la Universidad de Estocolmo y secretario del comité de química. Debido a la falta de capacidad, cada uno de ellos recibirá, en promedio, una invitación sólo cada cinco años.

Proveedores de red

Si las organizaciones Nobel quieren escribir a un mayor número de personas, necesitarán aumentar su capacidad para realizar esta tarea o aceptar ofertas de ayuda de otros lugares. A lo largo de los años, he informado a redes científicas internacionales que tienen acceso a una gran variedad de nombres de candidatos potenciales. naturaleza Estarán dispuestos a ayudar. Entre ellas se incluyen la Academia Africana de Ciencias, con sede en Nairobi; La Asociación Interacadémica, una red de academias científicas de todo el mundo; el Consejo Internacional para la Ciencia, que representa a más de 250 uniones, sociedades y otros organismos científicos; y la Academia Mundial de Ciencias (TWAS). TWAS es una red de becas de científicos de alto nivel fundada en 1983 por un grupo de investigadores dirigido por el fallecido físico paquistaní y premio Nobel Abdul Salam. El actual presidente de TWAS, Quraisha Abdul Karim, dice que los 1.400 becarios de la organización, la mayoría de los cuales trabajan en universidades de países de ingresos bajos y medios, están bien posicionados para sugerir personas para nominación. Sólo hay que preguntarles.

Como escribió Daniel Schiffer en su libro Era el día 20 (2005), cuando se fundó la academia hace cuatro décadas, muchos investigadores de países de ingresos bajos y medianos tenían dos opciones: “Centrarse en su carrera y darle la espalda a su hogar; O quédate en casa y sacrifica tu carrera. Hoy, dice Abdul Karim, la excelencia está en todas partes mientras la ciencia continúa creciendo y floreciendo más allá de sus antiguos centros de poder.

No hay duda de que las organizaciones ganadoras del Premio Nobel reconocen lo que tenemos que hacer y la magnitud de la tarea que implica seguir ampliando el grupo de candidatos al Premio Nobel. El cambio llevará tiempo. Muchos ganadores han esperado décadas para que se reconozca su trabajo, aunque el largo retraso no es un hecho; Algunos fueron recompensados ​​a los pocos años de sus descubrimientos premiados. Las organizaciones que otorgan premios Nobel deben aceptar ofertas de ayuda para identificar a las personas elegibles para la nominación. Una cosa es recibir un premio que no refleja el mundo; Otra cosa es porque no refleja el mundo de la ciencia.

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El descubrimiento de microARN gana el Premio Nobel de Fisiología 2024 por su innovadora regulación genética

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Un descubrimiento inesperado relacionado con la regulación genética le ha valido a Victor Ambros, de la Facultad de Medicina de la Universidad de Massachusetts, y a Gary Ruvkun, de la Facultad de Medicina de Harvard, el Premio Nobel de Fisiología o Medicina 2024. La investigación del dúo determinó que era pequeño. ARN Se trata de segmentos conocidos como microARN, que desempeñan un papel importante en la regulación de la producción de proteínas en el organismo. Este descubrimiento, que surgió de su trabajo con un pequeño gusano, ha proporcionado importantes conocimientos sobre los procesos biológicos asociados con la salud y la enfermedad.

Papel del microARN en la regulación genética.

Los microARN son pequeñas moléculas de ARN que ayudan a regular la expresión genética al influir en la producción de proteínas. En este proceso, las moléculas de microARN se unen al ARN mensajero (ARNm) que transporta instrucciones del ADN para fabricar proteínas. Al adherirse al ARNm, las moléculas de microARN impiden la traducción de esas instrucciones, lo que reduce la cantidad de proteína producida. En lugar de actuar como un interruptor de encendido/apagado, estas moléculas actúan como atenuadores, reduciendo sutilmente la producción de proteínas.

Primeros descubrimientos en gusanos.

Ambros y Rovcon investigación Comenzó en Caenorhabditis elegans, un gusano pequeño y transparente. Se centraron en dos genes, lin-4 y lin-14, que desempeñaban un papel clave en el desarrollo del gusano. Ambros descubrió por primera vez un pequeño trozo de ARN vinculado al gen lin-4. Resultó ser el primer microARN identificado. Rovkun demostró más tarde que el microARN lin-4 se une al ARNm del gen lin-14, reduciendo la producción de su proteína correspondiente.

Impacto en la salud humana

Inicialmente se pensó que los microARN eran específicos de los gusanos, pero investigaciones posteriores revelaron que están presentes en todo el reino animal, incluidos los humanos. Este descubrimiento ha abierto nuevas vías de investigación sobre cómo estos pequeños ARN afectan la salud humana, con posibles aplicaciones en el tratamiento de enfermedades como el cáncer, las enfermedades cardíacas y las afecciones neurodegenerativas.

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