Gracias a los datos proporcionados por DESI, científicos descubrieron las muestras más grandes jamás obtenidas de agujeros negros de masa intermedia y de galaxias enanas que albergan un agujero negro activo, triplicando el censo existente de ambos. Estas enormes muestras permitirán realizar estudios mucho más profundos de la dinámica entre la evolución de las galaxias enanas y el crecimiento de agujeros negros. Además, abrirá un abanico de posibilidades de nuevos descubrimientos en torno a la evolución de los primeros agujeros negros del Universo.

La resistencia a la insulina precede y predice la aparición de la diabetes mellitus de tipo 2 (DM2), una enfermedad crónica que causa una elevada morbilidad y mortalidad en todo el mundo. En las personas afectadas, la insulina no es capaz de facilitar la captación de glucosa por los tejidos y órganos, una situación que acaba provocando su aumento en sangre (hiperglucemia crónica). Puesto que el músculo esquelético es el tejido que más glucosa utiliza en respuesta a la acción de la insulina, resulta el más afectado por la resistencia a esta hormona.

Investigadores del Instituto de Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial (DATAI) de la Universidad de Navarra han desarrollado un nuevo modelo de IA para reducir el sesgo en áreas críticas de toma de decisiones como la salud, la educación y la contratación. Su metodología optimiza los modelos de aprendizaje automático para garantizar la equidad abordando las desigualdades relacionadas con la raza, el género y el estatus socioeconómico, entre otras posibles discriminaciones algorítmicas. Publicado en Machine Learning, el estudio combina técnicas de predicción conformal con el aprendizaje evolutivo para lograr predicciones de IA fiables e imparciales. Los investigadores probaron su método en bases de datos reales y demostraron que reduce la discriminación sin comprometer la precisión. Su trabajo permite a las empresas y los responsables de políticas públicas elegir modelos que equilibren eficiencia y equidad según sus necesidades, respondiendo a las regulaciones emergentes. El equipo ha hecho públicos su código y sus datos para fomentar la transparencia y la investigación en el desarrollo responsable de la IA.

在《脑医学》杂志发表的这篇具有里程碑意义的综述中，Hyman M. Schipper教授详细阐述了生殖激素与神经系统健康之间的复杂相互作用。这项全面分析研究了性激素如何影响偏头痛、中风、运动障碍、癫痫和多发性硬化等多种疾病。该综述突出了神经类固醇通路的新证据，提出了潜在的治疗应用，同时强调了在神经系统护理中考虑激素因素的重要性。

Dans une analyse marquante publiée dans Brain Medicine, le Professeur Hyman M. Schipper cartographie les interactions complexes entre les hormones reproductives et la santé neurologique. Cette analyse approfondie examine l'influence des hormones sexuelles sur diverses conditions, notamment la migraine, l'accident vasculaire cérébral, les troubles du mouvement, l'épilepsie et la sclérose en plaques. L'étude met en lumière les nouvelles données sur les voies neurostéroïdes et suggère des applications thérapeutiques potentielles.

En una revisión histórica publicada en Brain Medicine, el Profesor Hyman M. Schipper describe las complejas interacciones entre las hormonas reproductivas y la salud neurológica. Este análisis exhaustivo examina cómo las hormonas sexuales influyen en diversas condiciones, incluyendo migraña, derrame cerebral, trastornos del movimiento, epilepsia y esclerosis múltiple. La revisión destaca nueva evidencia sobre las vías neuroesteroides y sugiere posibles aplicaciones terapéuticas.