Una nueva revisión Cochrane ha observado que el etiquetado calórico de los alimentos en las cartas de menú y los productos hace que las personas elijan ligeramente menos calorías.

Siete especímenes de Australopithecus descubiertos en el yacimiento fósil de Sterkfontein, en Sudáfrica, eran homininos herbívoros que no consumían grandes cantidades de carne, según un nuevo estudio dirigido por Tina Lüdecke y sus colaboradores. Lüdecke y su equipo analizaron isótopos de nitrógeno orgánico y de carbono de carbonatos extraídos del esmalte dental de los fósiles para determinar la dieta de estos homininos. Algunos investigadores han propuesto que la introducción de alimentos de origen animal en las dietas de los primeros homininos dio lugar a un mayor tamaño cerebral, una reducción del tamaño del intestino y un aumento de la estatura, eventos clave en la evolución humana. Huesos cortados y raspados, así como algunas herramientas de piedra de la misma época (hace alrededor de 3,7 millones de años), apuntan a que los australopitecos consumían algo de carne, si bien faltan pruebas directas de una dieta basada en animales. Los investigadores analizaron las medidas de isótopos de nitrógeno del esmalte en 43 fósiles de animales, incluidos los australopitecos, y en mamíferos africanos actuales para caracterizar estos isótopos en carnívoros y herbívoros conocidos. Encontraron una clara separación en los isótopos del esmalte entre los dos grupos, siendo el esmalte de Australopithecus muy similar al del grupo herbívoro. Según señalan los autores, es posible que los australopitecos consumieran alimentos ricos en energía con bajos niveles de isótopos de nitrógeno, como legumbres o tal vez termitas. Sin embargo, Lüdecke y sus colaboradores concluyen que difícilmente ingerían suficiente carne como para impulsar los cambios en el tamaño cerebral y otras características propias de la evolución humana.

Guiados por un modelo de lenguaje generativo multimodal denominado ESM3, Thomas Hayes y sus colegas generaron y sintetizaron una proteína fluorescente brillante hasta ahora desconocida, con una secuencia genética tan distinta de las proteínas fluorescentes conocidas que los investigadores afirman que su creación equivale a que ESM3 hubiera simulado 500 millones de años de evolución biológica. El modelo podría ofrecer un nuevo método para “explorar” el espacio de las posibles proteínas, tanto para comprender mejor cómo funcionan las proteínas que han evolucionado de forma natural como para desarrollar proteínas novedosas para usos en medicina, remediación ambiental y una amplia variedad de aplicaciones diversas. ESM3 puede razonar sobre secuencia, estructura y función de las proteínas, representando cada uno de estos aspectos mediante alfabetos de tokens discretos que se combinan en un modelo de lenguaje generativo. Esta estrategia difiere de anteriores usos de modelos de lenguaje que solo se habían escalado para secuencias de proteínas. Los datos de entrenamiento de ESM3 constan de 771.000 millones de tokens únicos derivados de 3.150 millones de secuencias de proteínas, 236 millones de estructuras proteicas y 539 millones de proteínas con anotaciones de función. ESM3 puede entrenar hasta 98.000 millones de parámetros. ESM3 ya está disponible en versión beta pública a través de una API, permitiendo así a los científicos diseñar proteínas de forma programática o mediante aplicaciones interactivas en navegadores. Los investigadores pueden utilizar la EvolutionaryScale Forge API con el nivel gratuito de acceso académico o emplear el código y los pesos del modelo abierto.

El gas noble xenón puede contrarrestar algunos de los principales signos característicos de la enfermedad de Alzheimer al dirigirse a defectos en el sistema inmunológico del cerebro, según una nueva investigación que involucra múltiples modelos de ratón. Los hallazgos revelan una sorprendente aplicación terapéutica para el xenón inhalado y sugieren que este gas podría convertirse en un nuevo tratamiento para enfermedades neurodegenerativas. La enfermedad de Alzheimer es un trastorno complejo, con una variedad de causas genéticas y ambientales. Sin embargo, los científicos han determinado que los defectos en las células inmunitarias denominadas microglías contribuyen al inicio de la condición. Las microglías son, por lo tanto, objetivos importantes para el tratamiento de la enfermedad de Alzheimer, pero aún no existen terapias clínicamente disponibles que puedan modular estas células. En esta ocasión, Wesley Brandao y sus colegas informan de que el xenón apoya la función de las microglías y puede proteger parcialmente a los ratones de la enfermedad de Alzheimer. El xenón lleva utilizándose como anestésico desde mediados del siglo XX y como tratamiento para lesiones cerebrales, y puede penetrar fácilmente la barrera hematoencefálica. Brandao y sus colaboradores diseñaron una cámara de inhalación personalizada para el xenón y administraron el gas a varios modelos de ratón con enfermedad en etapas tempranas y avanzadas. El gas hizo que las microglías de los animales adoptaran un estado de activación único, permitiendo que las células descompusieran proteínas dañinas de manera más efectiva al tiempo que reducían sus efectos proinflamatorios. Estudios adicionales mostraron que el xenón aumentó la actividad de IFN-γ y redujo tanto la propagación de placas amiloides como la formación de neuritas vinculadas a la enfermedad. En uno de los modelos de ratón, los roedores que inhalaron el gas mostraron signos menos severos de atrofia cerebral, una neuroinflamación más leve y una mejor función cognitiva mientras construían sus nidos. Brandao y su equipo señalan que los tratamientos con xenón entrarán en pruebas clínicas en voluntarios sanos a principios de 2025.

La American Heart Association ha nombrado a Fran Brown, de la Syracuse University, ganador del Premio Paul “Bear” Bryant al Entrenador Revelación del Año 2024.

Mayo Clinic ha presentado asociaciones innovadoras y paralelas con Microsoft Research y Cerebras Systems en el área de la inteligencia artificial (IA) generativa, desarrollada para personalizar el cuidado del paciente, acelerar significativamente el tiempo de diagnóstico y mejorar la precisión.