gramoGol de Messi, gol de Messi, gol de Messi, gol de Messi, gol de Messi, gol de Messi, gol de Messi… cientos y cientos de veces. Una frase que repiten comentaristas de radio y televisión, aficionados, compañeros, rivales, en definitiva, el planeta fútbol. Leo tiene muchas virtudes cuando tiene el balón en los pies: regate, visión de juego, liderazgo, etc., pero su capacidad goleadora es brutal. Hasta el momento, han sido 21 temporadas en la élite, 17 en el Barcelona, dos en el Paris Saint-Germain y otras dos en el Inter Miami, además de todas sus internacionalidades con Argentina.
En todos estos partidos demostró una capacidad casi inhumana para marcar goles. 671 goles con el Barcelona (una increíble media de 0,86 goles tras 778 partidos), 32 goles con el Paris Saint-Germain en 75 partidos, 109 con Argentina en 187 partidos, hasta ahora 21 con el Inter Miami en su carrera en la MLS… con su izquierda mano sobre todo, pero también con la derecha, de cabeza, de penalti, de falta directa, incluso con la mano si es necesario… El catálogo de goles del rosarino no tiene fin, y no parece que vaya a tener fin. , afortunadamente.
Las cifras de goles por temporada de Leo arrojan récords “indecentes” para un ser humano, como 82 goles en 69 partidos con el Barcelona en la temporada 2011-12, dejando una media de 1,18 goles por partido, algo intrascendente en la historia del fútbol moderno.
Desde su explosión goleadora en la 2008-09, en la que anotó 41 goles en 60 partidos (anotando 21 en cada una de las dos temporadas anteriores), sus registros han sido fenomenales año tras año: 48, 57, 82, 68, 48, 62. , 50, 57, 52, 54. 33 y 44 en su temporada de despedida con la camiseta del Barcelona 2020-21. En el Camp Nou dejó un legado de 671 goles, a los que sumó 268 asistencias.
El cambio de camiseta (Paris Saint-Germain e Inter Miami) mostró a otro Messi, con un fútbol diferente y otras ventajas, pero también con unos números goleadores notables, casi medio centenar de goles. Y la incorporación de su querido equipo Albiceleste. 109 goles lo coronaron con el Mundial de Qatar 2022, el colofón de su carrera, el título que le faltaba y con el que sin duda se coronó como el mejor.
Goles en casi todas las finales
Messi ha tenido el honor de marcar en casi todas las finales de todos los grandes torneos en los que ha participado. Marcó dos goles para Argentina en la memorable final del Mundial de Qatar 2022 contra Holanda, quitándole ventaja a la final de Brasil 2014, que perdió 1-0 ante Alemania. Con el Barcelona marcó 32 goles en las finales de todos los torneos que disputó con la camiseta del Barcelona: Mundial de Clubes, Liga de Campeones, Supercopa de Europa, Copa del Rey y Supercopa de España. Cuando cambió el Barcelona por el París, también marcó en la final: la Supercopa de Francia de 2022 contra el Nantes. Con el Inter Miami marcó un gol en la final de la Copa de la Liga durante el partido contra Nashville, además de otro gol en la tanda de penales que le dio el título a su equipo. De momento, aún no ha marcado en la final de la Copa América, como no lo ha conseguido en las cinco finales que ha jugado con Argentina hasta el momento.
Messi entrega el Escudo de la Afición a los Herons I Columbus Crew 2-3 Inter Miami I MLS resumen y golesMultilateral
Pero Leo es más que un goleador, es un futbolista completo, el que gana los partidos él mismo, con sus goles, con sus pases decisivos, con el liderazgo de sus compañeros, con solo estar en el campo y hacer goles. Pánico entre los competidores.
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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.
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.
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.
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.
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”.
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.
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].
• Informe sobre la naturaleza: microbiología — las entidades vivientes más abundantes de nuestro planeta —los microorganismos— y el papel que desempeñan en la salud, el medio ambiente y los sistemas alimentarios.
miEl Olimpo del fútbol mundial incluye leyendas que ya no están entre nosotros (Bale, Di Stéfano, Johan Cruyff o Diego Armando Maradona) y otras que siguen demostrando sus habilidades con el balón (Leo Messi y Cristiano Ronaldo).
Todos tienen un palmarés increíble, todos tuvieron partidos inolvidables, pero Messi ha ganado más que nadie. Por ello tiene el honor de ser reconocido como el N°1 de los Números.
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.
Premio Nobel de Medicina por “microARN” que regula genes
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. .
Los científicos esperan más que nunca por un Premio Nobel
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.
¿Los microARN que comemos afectan la expresión genética?
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.
David Becker, Demis Hassabis y John Gumper (de izquierda a derecha) ganaron el Premio Nobel de Química por desarrollar herramientas computacionales que pueden predecir y diseñar estructuras de proteínas.Crédito: Fundación BBVA
Por primera vez, y quizás no la última, un avance científico posible gracias a la inteligencia artificial ha sido reconocido con el Premio Nobel. El Premio Nobel de Química 2024 fue otorgado a John Gamper y Demis Hassabis de Google DeepMind en Londres, por desarrollar un sistema revolucionario. Una herramienta de inteligencia artificial para predecir estructuras de proteínas se llama AlphaFoldy David Becker, de la Universidad de Washington en Seattle, por su trabajo en diseño computacional de proteínas, que se completó Al lo ha reforzado en los últimos años.
“Espero que cuando miremos a AlphaFold, sea la primera prueba del asombroso potencial de la inteligencia artificial para acelerar los descubrimientos científicos”, dijo Hassabis en una conferencia de prensa en DeepMind el 9 de octubre. “Es irreal en este momento”.
¿Qué sigue para AlphaFold y la revolución del plegado de proteínas con IA?
El efecto AlphaFold que fue Fue revelado hace sólo unos años.Fue nada menos que transformador. Esta herramienta ha puesto a disposición de los investigadores estructuras de proteínas (a menudo, pero no siempre, extremadamente precisas) con solo tocar un botón, y ha permitido experimentos que habrían sido inimaginables hace una década. “Es una gran revolución”, dice Christine Orengo, bióloga computacional del University College de Londres, cuyo laboratorio ha utilizado estructuras predichas por AlphaFold para revelar nuevas proteínas.
“Ha sido un sueño desde hace mucho tiempo que aprendamos a predecir la estructura tridimensional de las proteínas conociendo sus secuencias de aminoácidos”, dijo Heiner Linke, jefe del Comité Nobel, que investiga la nanociencia en la Universidad de Lund en Suecia. Durante varias décadas, esto se consideró imposible”. Durante el anuncio del premio. Añadió que los ganadores de este año “lograron descifrar el código”. Los tres ganadores comparten un premio acumulado de 11 millones de coronas suecas (1 millón de dólares).
Inteligencia artificial premiada
DeepMind lanzó AlphaFold por primera vez en 2018, cuando ganó un concurso de predicción de la estructura de proteínas llamado Evaluación crítica de la predicción de la estructura de proteínas (CASP). Pero fue la segunda iteración de la red neuronal de aprendizaje profundo, Fue presentado a finales de 2020.Esto realmente ha revolucionado las ciencias de la vida. Muchas de las predicciones de AlphaFold2 en CASP fueron tan precisas que no se podían distinguir de las estructuras proteicas resueltas experimentalmente.
Hassabis, cofundador y director ejecutivo de DeepMind, y Jumper, jefe del equipo AlphaFold, lideraron el desarrollo de AlphaFold2. Para predecir las estructuras de las proteínas, una red neuronal combina datos de bibliotecas de cientos de miles de estructuras y millones de secuencias de proteínas relacionadas, que contienen información sobre sus formas.
Cómo ganar un Premio Nobel: ¿Qué tipo de científicos ganan medallas?
En particular, el éxito de AlphaFold se debe en gran parte al Protein Data Bank, un depósito de acceso gratuito de más de 200.000 estructuras de proteínas determinadas mediante métodos que incluyen cristalografía de rayos X y microscopía crioelectrónica. “Es una lección de humildad cada vez que entrenamos [AlphaFold] A lo largo de años de esfuerzo. “Cada punto de datos son años de esfuerzo por parte de alguien”, dijo Jumper en la conferencia de prensa de DeepMind.
La revolución lanzada por Jumper, Hassabis y sus colegas aún está en sus inicios, y es posible que no se conozca el impacto total de AlphaFold en la ciencia hasta dentro de años. De hecho, esta herramienta ayuda a los científicos a obtener nuevos conocimientos.
Un equipo pionero utilizó esta herramienta, combinada con datos experimentales, para dibujar un mapa. Complejo de poros nuclearesuna de las máquinas más grandes de nuestras células que mueve moléculas dentro y fuera del núcleo. El año pasado, dos equipos exploraron toda la base de datos AlphaFold para descubrir los rincones más oscuros del mundo de las proteínas, identificando nuevas familias de proteínas y pliegues y conexiones sorprendentes en la maquinaria de la vida.
“Todo el mundo de las proteínas”: la IA predice la forma de casi todas las proteínas conocidas
Muchos investigadores esperan que AlphaFold y otras herramientas de inteligencia artificial que inspiró transformen la medicina, pero ese ya es el caso. no esta claro aun Cómo, o si, AlphaFold simplificará el costoso proceso de varios pasos para desarrollar medicamentos seguros. Los científicos que sientan las bases para nuevas vacunas encuentran que AlphaFold es increíblemente útil Y en algunos casos, un cambio de juego. Pero AlphaFold complementa los estudios experimentales y otros enfoques para mapear y modificar la estructura de proteínas virales para su uso en vacunas.
Para la mayoría de los investigadores, la estructura predicha es el comienzo de un estudio, no el final, dice Jan Kosinski, modelador estructural del Laboratorio Europeo de Biología Molecular (EMBL) en Hamburgo, Alemania. “Al principio se temía que sustituyera a la biología estructural, que la gente perdiera su empleo, etc. De hecho, ocurrió todo lo contrario”, añade.
Uno de los mayores impactos de la herramienta ha sido un cambio en la mentalidad de los biólogos, “que dicen que las computadoras son cosas que pueden producir hipótesis útiles”, dice David Jones, bioinformático de la University College London que colaboró con DeepMind en la primera versión de AlphaFold a partir de en 2016. Que se puede probar en el laboratorio.
Creando nuevas proteínas
Más de dos décadas antes de que DeepMind comenzara a trabajar en AlphaFold, el biofísico computacional David Becker y sus colegas desarrollaron una herramienta de software llamada Rosetta que modelaba estructuras de proteínas utilizando principios físicos. La herramienta compara pequeñas partes de múltiples estructuras y secuencias de proteínas existentes para determinar qué secuencias de proteínas pueden plegarse en una conformación específica.
Inicialmente, Rosetta se aplicó para predecir estructuras de proteínas y estuvo entre las principales entradas en muchos CASP, antes de que AlphaFold dominara. Pero Becker pronto se dio cuenta de que se podía invertir el paradigma para diseñar proteínas completamente nuevas.
Las herramientas de IA están diseñando proteínas completamente nuevas que podrían transformar la medicina
La herramienta tuvo un éxito temprano Diseñar nuevas proteínasincluidos nuevos tipos de enzimas, proteínas que pueden unirse estrechamente a otras moléculas y nanopartículas de proteínas autoensambladas que se asemejan a los virus (una de las cuales sirvió de base para una vacuna COVID-19 aprobada).
Cuando se anunció AlphaFold2, pero aún no se lanzó, Baker y su equipo, incluido el químico computacional Minkyung Baek, ahora en la Universidad Nacional de Seúl en Corea del Sur, se propusieron comprender el programa y aplicar algunos de sus trucos a una versión anterior basada en IA. del software. Rashid. El rendimiento de la primera versión de la red RoseTTAFold resultante fue casi idéntico al de AlphaFold2. Desde 2021, sus desarrolladores y otros científicos han mejorado continuamente ambas redes para afrontar nuevos desafíos, como predecir la estructura de complejos de múltiples y diferentes proteínas que interactúan.
En los últimos años, el equipo de Becker ha sido particularmente prolífico en la aplicación del aprendizaje automático a la razón de ser de su laboratorio: Creando nuevas proteínas nunca antes vistas en la naturaleza. La herramienta desarrollada recientemente por el equipo de Baker, que combina RoseTTAFold con redes neuronales omnipresentes generadoras de imágenes, ha supuesto un cambio radical en la capacidad de los investigadores para diseñar proteínas.
Avance rápido
Estas herramientas fueron un tremendo acelerador y democratizador, dice Sergei Ovchinnikov, biólogo evolutivo del Instituto Tecnológico de Massachusetts en Cambridge, que hizo su doctorado en el laboratorio de Becker. Rosetta solía tardar semanas en ejecutarse en cientos de procesadores para llegar a un diseño de proteína, una tarea que las herramientas más nuevas basadas en inteligencia artificial pueden realizar en segundos. “Ahora todo el mundo puede diseñar una proteína”, afirma.
“Me siento profundamente inspirado por otros en este campo y por la gente con la que he trabajado”, dijo Becker, hablando por teléfono durante el anuncio del Premio Nobel. “Me he subido a hombros de gigantes”.
Premio Nobel de Medicina por “microARN” que regula genes
Martin Steiniger, biólogo computacional de la Universidad Nacional de Seúl en Corea del Sur, compara el impacto de AlphaFold, RoseTTAFold y otras herramientas de inteligencia artificial biológica con el de las misiones Apolo a la Luna, al mostrar lo que la ingeniería puede lograr. “Es un momento similar para la predicción de estructuras y el campo de la biología estructural, donde simplemente se ve lo que es posible”, dice.
Pocos se sorprendieron por la decisión del Comité Nobel. En cuanto a Baker, Jones dice: “La mayoría de la gente pensó que tenía que ver con la cantidad de trabajo que había realizado en esta área”. Gamper, que sabía que él y Hassabis estaban en las listas de muchas personas, dijo en la rueda de prensa que no había podido dormir la noche anterior al anuncio de hoy.
Para Jumper, las estructuras predecibles que ofrece AlphaFold crean nuevas oportunidades para el descubrimiento científico. Millones de científicos ya han utilizado estas herramientas y espera que no pase mucho tiempo antes de que alguien reciba una llamada de Suecia. “El momento en que sentiré la misma emoción será el Premio Nobel por el trabajo realizado con AlphaFold”, dijo.
“El cambio en el FC Barcelona, el dorsal 20 Deco se retira y el dorsal 30 Messi entra al campo iban a cambiar la historia del fútbol mundial Leo Messi (Lionel Andrés Messi Cuccittini para ser precisos) apareció oficialmente con la camiseta del Barcelona. En la séptima jornada de la Liga española 2004-05, aquel fue el minuto 82 del derbi en el que su club acabó ganando 0-1, precisamente con gol de Deco Messi (Rosario, 24 de junio de 1987). Marcó ese día, lo que resulta casi sorprendente, si lo miramos ahora desde la perspectiva de dos décadas de éxitos, goles y victorias y títulos. Es cierto que Messi debutó con el Barcelona hace casi un año, el 16 de noviembre. 2003, en un partido amistoso en Oporto (Portugal).
Este fue el preludio de una carrera que le llevó a convertirse en el número uno entre los número uno, el jugador con más títulos en la historia del fútbol (46), superando a su excompañero Dani Alves con dos, y a Andrés Iniesta y Maxwell con siete. , en ocho para Piqué y en nueve para Cristiano Ronaldo, con quienes protagonizó la competición por la historia con las camisetas de Barcelona y Real Madrid respectivamente. En la lista de los mejores títulos internacionales con mayor número de títulos, se encuentran otros nombres históricos como Ryan Giggs (34), Zlatan Ibrahimovic (34), Karim Benzema (34), David Alaba (34), Xavi Hernández (33). ) y Thomas Müller (34). 33), algunos de ellos todavía en activo y por tanto con potencial para seguir ampliando su leyenda.
Para alcanzar estos insuperables logros, el joven Leo, de sólo 13 años, acompañado de su padre Jorge, decidió dar el paso de dejar su Argentina natal hacia Barcelona. Allí, Josep Maria Minguela, representante de los jugadores vinculados al FC Barcelona, decidió convencer al conjunto catalán de la necesidad de fichar a este niño pequeño y frágil, pero con mucho fútbol en las venas. Y lo consiguió. Todo el camino, hasta alcanzar su título número 46, la Fans' Shield de la MLS 2024 con la camiseta del Inter Miami, 1 Mundial, 1 Copa América, 1 CONMEBOL-UEFA, 1 oro en Juegos Olímpicos, 12 Ligas, 7 Copas, 4 Champions League. , 3 Mundiales de Clubes, 3 Supercopas de Europa, 9 Supercopas, 1 Copa de Liga y 1 Mundial Sub-20.
Las camisetas del Barcelona (2004-2021), Paris Saint-Germain (2021-2023), Inter Miami (desde 2023) y la selección argentina (desde 2005) han tenido el privilegio de vestir a Leo Messi. Son sus cuatro equipos como profesional, en los que ha dado clases. Su historia está llena de éxitos, pero aún no ha terminado. En el horizonte están la Major League Soccer y el Mundial de 2026, que podría servir como culminación de una carrera inolvidable.
Tal récord de títulos de equipo estuvo acompañado de una asombrosa serie de victorias individuales: 8 Balones de Oro, 6 Bota de Oro, 8 Pichichi de la Liga española, 6 máximos goleadores de la Liga de Campeones, 2 veces Balón de Oro de las Américas. Copa, 1 Jugador del Mundo, 2 Mejor Jugador del Año de Europa, 3 mejores premios, máximo goleador de la Liga española con 473 goles en 520 partidos, máximo goleador de la selección argentina (109 goles en 187 partidos). jugador con más partidos en el Mundial (26)
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.
Informática: máquinas de aprendizaje
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 naturalezaneurología 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.
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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”.
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”.
Diez códigos informáticos que cambiaron la ciencia
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”.
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.
leo messi Se convierte en el gran protagonista del homenaje firmar Ha sido preparado en miami Para el astro argentino. Una carrera como la tuya es digna Confesión especialcomo el premio que firmar será concedido a Messiel mejor de los mejores, el número 1 entre los números 1. El 46 títulos Lo que ha logrado el rosarino desde que llegó al profesionalismo es un récord en la historia del fútbol mundial. Este premio de nuestro diario confirma que no sólo estamos ante una leyenda, sino que estamos ante los más grandes.
Llegando a InterMiami Revolucionó la MLS. Desde que se confirmó que Leo se iba París Saint Germain Para dar el paso al equipo David BeckhamEl apoyo que recibió la Liga Americana fue brutal. Su mera presencia duplicó el interés en la competición. Además, Messi Sigue demostrando su calidad en cada partido: goles, asistencias… puro espectáculo en cada partido. La carrera de Liu sigue muy viva.
Messi siempre será recordado como jugador Barcelona. Muchos años vistiendo la camiseta del Barcelona, muchos goles y muchos títulos dejaron un legado imborrable en el Camp Nou. Aquí empezó todo, y desde su debut en 2004 contra el Espanyol hasta ahora no hemos dejado de asistir a demostraciones de lo que da un futbolista para todas las edades.
Si hablamos de legado, ¿qué mejor recuerdo que un recuerdo? Copa Mundial de Catar 2022Llevó a Argentina a ganar la Copa del Mundo por tercera vez, después de 1978 y 1986. Hasta el momento éste ha sido el mayor logro de su carrera, un trofeo que le tiene muy ilusionado. Pero no olvidemos que también subió su apuesta el pasado verano copa america Con Argentina. Incluso a principios de este mes conquistó Escudo de aficionados de la MLS Con el Inter de Miami. Por todo esto y más, es el número 1. Es Lionel Andrés Messi Cuccittini.
El premio fue otorgado al Secretario Permanente del Ministerio Federal de Asuntos Humanitarios y Lucha contra la Pobreza, Sr. Abel O. Enitan, Embajador de Objetivos de Desarrollo Sostenible, Conservación de Ecosistemas y Conservación de Ecosistemas.
El premio fue entregado el viernes en Abuja por el presidente y fundador de la Iniciativa de Embajadores de los Objetivos de Desarrollo Sostenible y la Conservación de los Ecosistemas, el jefe Ojako Dominic.
Enitan también recibió un Certificado de Orientación Profesional como Embajador de la Iniciativa en reconocimiento a sus notables logros y esfuerzos demostrados en la promoción de objetivos de desarrollo sostenible y conservación de ecosistemas.
La organización es un movimiento global de conservación y desarrollo sostenible que tiene como objetivo promover la conciencia, la promoción y la acción para lograr los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas y preservar los ecosistemas.
Como embajadora, se espera que Enitan sea una voz de defensa, manos de acción y corazones de esperanza para el planeta Tierra.
