Por primera vez, los científicos han medido directamente el alcance auditivo de los rorcuales aliblancos, descubriendo que esta especie puede detectar sonidos de alta frecuencia de hasta 90 kilohercios (kHz), según un nuevo estudio en el que se demuestra una sensibilidad auditiva mucho mayor de lo que se creía. Los hallazgos sugieren que las ballenas barbadas -los mamíferos más grandes del planeta- pueden estar aún más afectadas por el ruido oceánico antropogénico de lo que se reconoce actualmente, pero han sido excluidas de la consideración reglamentaria debido a la subestimación de los rangos auditivos. La preocupación por el impacto del ruido antropogénico en los mamíferos marinos ha sido un tema de interés durante décadas, en gran parte debido a varias iniciativas de investigación notables y a varamientos de ballenas de gran repercusión relacionados con la actividad del sonar naval. Como consecuencia de ello, se ha avanzado considerablemente en el desarrollo de criterios y umbrales para evaluar los impactos sobre los mamíferos marinos expuestos al ruido antropogénico. Aunque los investigadores han sugerido utilizar los cambios de comportamiento, los daños auditivos (principalmente la pérdida de audición inducida por el ruido) y otros efectos físicos como formas de medir el impacto del ruido en los mamíferos marinos, establecer umbrales claros es un reto porque las diferentes especies de mamíferos marinos responden al ruido de formas muy diversas y poco conocidas. Los audiogramas (gráficos que ilustran la sensibilidad auditiva de un animal) son esenciales para identificar las frecuencias sonoras que afectan a los mamíferos marinos. Sin embargo, aunque se dispone de audiogramas de al menos una especie representativa de la mayoría de los principales grupos de mamíferos marinos, no existe ninguno de las ballenas barbadas, ya que su gran tamaño hace poco prácticas las pruebas auditivas tradicionales. Las estimaciones actuales de la audición de las ballenas barbadas se basan en métodos indirectos como el análisis de vocalizaciones, el modelado anatómico y los estudios de comportamiento. Para comprender mejor cómo afecta el ruido oceánico a las ballenas barbadas, Dorian Houser y sus colegas desarrollaron un novedoso método de captura y liberación para retener temporalmente a rorcuales aliblancos adolescentes (Balaenoptera acutorostrata) para realizarles pruebas de potenciales evocados auditivos (PEA) que estiman la sensibilidad auditiva midiendo las señales eléctricas producidas en el cerebro en respuesta al sonido. Aprovechando un canal natural entre dos islas de Noruega y un sistema de barreras de red, Houser y sus colaboradores retuvieron a dos rorcuales aliblancos adolescentes en su migración hacia el norte. Los AEP se registraron de forma no invasiva mediante electrodos bañados en oro fijados temporalmente a la piel de las ballenas y los estímulos acústicos se administraron a través de un transductor de sonido submarino cercano. Aunque se suponía que las ballenas barbadas eran especialistas en audición de bajas frecuencias, los autores descubrieron que los rorcuales aliblancos pueden detectar frecuencias de hasta 45 a 90 kHz, una gama mucho más alta de lo que se creía por la anatomía de sus oídos y las frecuencias a las que vocalizan.

Los fármacos antibacterianos son importantes para tratar infecciones. Sin embargo, la creciente resistencia bacteriana a los fármacos actuales (que no funcionan bien, o ni siquiera funcionan) hace que se necesiten otros nuevos de manera urgente. Sobre la base de trabajos anteriores, los investigadores de ACS Infectious Diseases han demostrado un posible tratamiento antibacteriano a partir de una darobactina modificada, un compuesto originario de una bacteria. El equipo informa de pruebas de concepto en animales con infecciones causadas por bacterias, entre ellas, E. coli, conocidas por desarrollar farmacorresistencia.

La American Heart Association y los Arizona Cardinals proporcionaron capacitación y kits de reanimación cardiopulmonar para reforzar la cadena de supervivencia en las escuelas locales

La American Heart Association (la Asociación Americana del Corazón) y los Indianapolis Colts realizaron una capacitación en reanimación cardiopulmonar (RCP) y el uso del desfibrilador externo automático (DEA) en el torneo regional de fútbol Flag de los Colts el fin de semana pasado.

En octubre de 2024 ha dado comienzo el proyecto GenAI4ED, una iniciativa internacional financiada por Horizonte Europa en la que participa IMDEA Networks, destinada a explorar cómo las herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI) pueden revolucionar la educación secundaria. Con una duración prevista hasta septiembre de 2027, el proyecto se centra en crear una plataforma digital para evaluar y seleccionar el software educativo basado en IA generativa, promoviendo su integración efectiva en las aulas.

La secreción de insulina disminuye en horas nocturnas por el ritmo circadiano, marcado por nuestro cerebro

Un nuevo estudio presenta “Evo”, un modelo de aprendizaje automático capaz de descifrar y diseñar secuencias de ADN, ARN y proteínas, desde la escala molecular hasta el nivel genómico, con una precisión sin precedentes. La capacidad de Evo para predecir, generar e ingenierizar secuencias genómicas completas podría transformar el modo en que se practica la biología sintética. “La capacidad de predecir los efectos de las mutaciones en todos los niveles de regulación celular y diseñar secuencias de ADN para manipular la función celular tendría enormes implicaciones diagnósticas y terapéuticas para enfermedades”, escribe Christina Theodoris en un artículo de Perspective relacionado. Con un vocabulario de solo cuatro nucleótidos, el ADN codifica toda la información genética esencial para la vida. Las variaciones en la secuencia genómica reflejan adaptaciones seleccionadas para funciones biológicas específicas. Estas variaciones impulsan la evolución al permitir que los organismos se adapten a entornos nuevos o cambiantes. Los avances en las tecnologías de secuenciación de ADN han permitido mapear variaciones genómicas a escala de genoma completo. Estos datos, combinados con nuevos algoritmos de aprendizaje automático, podrían permitir la creación de un modelo integral que entienda las funciones de ADN, ARN y proteínas, junto con sus interacciones. Sin embargo, si bien algunos investigadores inspirados en el éxito de los grandes modelos de lenguaje (LLM) han tratado de modelar el ADN como un "lenguaje" aplicando técnicas similares, los modelos generativos actuales tienden a centrarse de manera limitada en moléculas individuales o segmentos de ADN. Junto con las limitaciones computacionales, esto ha restringido el alcance de estos modelos para capturar las interacciones genómicas amplias necesarias para comprender procesos biológicos complejos. En esta ocasión, Eric Nguyen y sus colegas presentan Evo, un modelo fundacional genómico a gran escala, equipado con 7.000 millones de parámetros y diseñado para generar secuencias de ADN hasta la escala de genomas completos. Construido sobre la arquitectura StripedHyena, Evo fue entrenado con un conjunto de datos de 2,7 millones de genomas microbianos evolutivamente diversos. Según Nguyen y sus colaboradores, Evo sobresale en tareas biológicas tanto predictivas como generativas, logrando una elevada precisión en evaluaciones de cero datos previos para predecir el impacto de mutaciones en proteínas y ARN bacterianos, así como en el modelado de la regulación génica. Evo también comprende la compleja coevolución entre secuencias codificantes y no codificantes, lo que apoya el diseño de sistemas biológicos intrincados como los complejos CRISPR-Cas y los elementos transponibles. A escala genómica, Evo es capaz de generar secuencias de más de 1 megabase de longitud, una capacidad que supera ampliamente a modelos anteriores. “Los modelos futuros podrían aprender de genomas humanos y de otros eucariotas diversos, utilizando mayores longitudes de contexto para capturar interacciones genómicas distantes en escalas genómicas más amplias”, escribe Theodoris en el artículo de Perspective.