Los abuelos que tienen una estrecha relación con sus nietos suelen padecer menos depresiones, según ha mostrado un estudio liderado por la profesora asistente en el Departamento de Sociología y del Instituto sobre el Envejecimiento de la Universidad de Boston, Sara M. Moorman
La tabla china para predecir el sexo del bebé es uno de los sistemas más conocidos saber si esperas niño o niña. La predicción del sexo del bebé se realiza en China desde hace muchos años.
Esta es una inflamación dolorosa de las glándulas salivales, que puede extenderse a otras glándulas del cuerpo. Las paperas afectan principalmente a niños y adolescentes, y es más grave en los pacientes que han pasado la pubertad.
Algunos gobiernos han sugerido que la detección de anticuerpos contra el SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19, podría servir como base para un "pasaporte de inmunidad" o "certificado libre de riesgos" que permitiría a las personas viajar o volver a trabajar
Más de la mitad de los adultos en toman algún tipo de multivitamínico; muchos lo hacen con la esperanza de evitar enfermedades cardíacas, cáncer o incluso para mejorar su memoria. Pero un editorial publicado en los Anales de Medicina Interna dice que usar suplementos y multivitamínicos para prevenir enfermedades es una pérdida de dinero.
Las plantas ignoran la parte más rica en energía de la luz solar porque la estabilidad es más importante que la eficiencia, según un nuevo modelo de fotosíntesis.
Las plantas terrestres son verdes porque sus pigmentos fotosintéticos reflejan la luz verde, aunque esas longitudes de onda contienen la mayor cantidad de energía. Los científicos finalmente entienden por qué.
Desde grandes árboles en la selva amazónica hasta plantas de interior y algas en el océano, el verde es el color que reina sobre el reino vegetal. ¿Por qué verde y no azul, magenta o gris? La respuesta simple es que, aunque las plantas absorben casi todos los fotones en las regiones roja y azul del espectro de luz, absorben solo alrededor del 90% de los fotones verdes. Si absorbieran más, se verían negros a nuestros ojos. Las plantas son verdes porque la pequeña cantidad de luz que reflejan es de ese color.
Pero eso parece un desperdicio insatisfactorio porque la mayor parte de la energía que irradia el sol está en la parte verde del espectro. Cuando se les presiona para que expliquen más, los biólogos a veces han sugerido que la luz verde podría ser demasiado poderosa para que las plantas la usen sin dañar, pero la razón por la cual no ha sido clara. Incluso después de décadas de investigación molecular sobre la maquinaria de recolección de luz en las plantas, los científicos no pudieron establecer una justificación detallada del color de las plantas.
cientemente, sin embargo, en las páginas de Science , los científicos finalmente dieron una respuesta más completa. Construyeron un modelo para explicar por qué la maquinaria fotosintética de las plantas desperdicia luz verde. Lo que no esperaban era que su modelo también explicara los colores de otras formas de vida fotosintéticas. Sus hallazgos apuntan a un principio evolutivo que gobierna los organismos recolectores de luz que podrían aplicarse en todo el universo. También ofrecen una lección de que, al menos a veces, la evolución se preocupa menos por hacer que los sistemas biológicos sean eficientes que por mantenerlos estables.
El misterio del color de las plantas es uno con el que Nathaniel Gabor , un físico de la Universidad de California, Riverside, se topó hace años mientras completaba su doctorado. Extrapolando de su trabajo sobre la absorción de luz por los nanotubos de carbono, comenzó a pensar en cómo sería el colector solar ideal, uno que absorbiera la energía máxima del espectro solar. "Debería tener este dispositivo estrecho que obtenga la mayor cantidad de energía para la luz verde", dijo. "Y luego se me ocurrió de inmediato que las plantas están haciendo lo contrario: están escupiendo luz verde".
En 2016, Gabor y sus colegas modelaron las mejores condiciones para una célula fotoeléctrica que regula el flujo de energía . Pero para saber por qué las plantas reflejan la luz verde, Gabor y un equipo que incluía a Richard Cogdell , botánico de la Universidad de Glasgow, analizaron más de cerca lo que sucede durante la fotosíntesis como un problema en la teoría de redes.
El primer paso de la fotosíntesis ocurre en un complejo de recolección de luz, una malla de proteínas en la que se incrustan los pigmentos, formando una antena. Los pigmentos, clorofilas en las plantas verdes, absorben la luz y transfieren la energía a un centro de reacción, donde se inicia la producción de energía química para el uso de la célula. La eficiencia de esta primera etapa de la fotosíntesis de la mecánica cuántica es casi perfecta: casi toda la luz absorbida se convierte en electrones que el sistema puede usar.
Pero este complejo de antenas dentro de las células se mueve constantemente. "Es como gelatina", dijo Gabor. "Esos movimientos afectan cómo fluye la energía a través de los pigmentos" y traen ruido e ineficiencia al sistema. Las rápidas fluctuaciones en la intensidad de la luz que incide sobre las plantas, por ejemplo, por cambios en la cantidad de sombra, también hacen que la entrada sea ruidosa. Para la célula, lo mejor es una entrada constante de energía eléctrica junto con una salida constante de energía química: muy pocos electrones que lleguen al centro de reacción pueden causar una falla de energía, mientras que "demasiada energía causará radicales libres y todo tipo de efectos de sobrecarga" que dañan los tejidos, dijo Gabor.
Gabor y su equipo desarrollaron un modelo para los sistemas de captación de luz de las plantas y lo aplicaron al espectro solar medido debajo de un dosel de hojas. Su trabajo dejó en claro por qué lo que funciona para las células solares de nanotubos no funciona para las plantas: podría ser muy eficiente especializarse en recolectar solo la energía máxima en luz verde, pero eso sería perjudicial para las plantas porque, cuando la luz del sol parpadea, el ruido de la señal de entrada fluctuaría demasiado salvajemente para que el complejo regule el flujo de energía.
En cambio, para una producción de energía segura y constante, los pigmentos del fotosistema tenían que ajustarse muy finamente de cierta manera. Los pigmentos necesitaban absorber luz en longitudes de onda similares para reducir el ruido interno. Pero también necesitaban absorber la luz a diferentes velocidades para amortiguar el ruido externo causado por los cambios en la intensidad de la luz. La mejor luz para que los pigmentos absorbieran, entonces, estaba en las partes más empinadas de la curva de intensidad del espectro solar: las partes roja y azul del espectro.
Las predicciones del modelo coinciden los picos de absorción de clorofila a y b , que las plantas verdes utilizan para cosechar la luz roja y azul. Parece que la maquinaria de fotosíntesis evolucionó no para obtener la máxima eficiencia, sino más bien para una producción óptimamente suave y confiable.
Cogdell no estaba completamente convencido al principio de que este enfoque se mantuviera para otros organismos fotosintéticos, como las bacterias púrpuras y las bacterias de azufre verde que viven bajo el agua y reciben su nombre por los colores que reflejan sus pigmentos. Aplicando el modelo a la luz solar disponible donde viven esas bacterias, los investigadores predijeron cuáles deberían ser los picos de absorción óptimos. Una vez más, sus predicciones coincidieron con la actividad de los pigmentos de las células.
"Cuando me di cuenta de lo fundamental que era esto, me encontré mirándome al espejo y pensando: ¿Cómo pude ser tan tonto como para no pensar en esto antes?" Dijo Cogdell.
(Hay plantas que no parecen verdes, como la haya de cobre, porque contienen pigmentos como carotenoides. Pero esos pigmentos no son fotosintéticos: por lo general protegen a las plantas como protector solar, amortiguando los cambios lentos en su exposición a la luz).
“Creo que fue extraordinariamente impresionante explicar un patrón en biología con un modelo físico increíblemente simple”, dijo Christopher Duffy , biofísico de la Universidad Queen Mary de Londres, quien escribió un comentario sobre el modelo para la ciencia . “Fue agradable ver un trabajo dirigido teóricamente que comprende y promueve la idea de que la solidez del sistema parece ser la fuerza impulsora de la evolución”.
Los investigadores esperan que el modelo se pueda utilizar para ayudar en el diseño de mejores paneles solares y otros dispositivos solares. Aunque la eficiencia de la tecnología fotovoltaica ha avanzado considerablemente, “yo diría que no es un problema resuelto en términos de robustez y escalabilidad, que es algo que las plantas han resuelto”, dijo Gabriela Schlau-Cohen , química física del Instituto Tecnológico de Massachusetts. .
Gabor también se ha propuesto algún día aplicar el modelo a la vida más allá de la Tierra. "Si tuviera otro planeta y supiera cómo es su estrella, ¿podría adivinar cómo sería la vida fotosintética?" preguntó. En el código de su modelo, que está disponible públicamente , hay una opción para hacer exactamente eso con cualquier espectro seleccionado. Por ahora, el ejercicio es puramente hipotético. “En los próximos 20 años, probablemente tendremos suficientes datos sobre un exoplaneta para poder [responder] esa pregunta”, dijo Gabor.
Los médicos y enfermeras inspeccionan los escáneres de un paciente en Estambul. Crece la preocupación de que los pulmones y otros órganos puedan tener dificultades para sanar después de una infección. CHRIS MCGRATH / GETTY IMAGES
El laboratorio de neurociencia de Athena reabrió el mes pasado sin ella. Akrami, la vida para la mujer de 38 años es una pálida sombra de lo que era antes del 17 de marzo, el día en que experimentó los primeros síntomas del nuevo coronavirus. En el University College London (UCL), los estudiantes de Akrami investigan cómo el cerebro organiza los recuerdos para apoyar el aprendizaje, pero en casa, ella lucha por pensar con claridad y lucha contra el dolor articular y muscular. “Solía ir al gimnasio tres veces a la semana”, dice Akrami. Ahora, "Mi actividad física es de la cama al sofá, tal vez del sofá a la cocina".
Sus primeros síntomas fueron los libros de texto para COVID-19: fiebre y tos, seguidos de dificultad para respirar, dolor en el pecho y fatiga extrema. Durante semanas, luchó por curarse en casa. Pero en lugar de disminuir con el tiempo, los síntomas de Akrami aumentaron y disminuyeron sin desaparecer nunca. Ha tenido solo 3 semanas desde marzo cuando su temperatura corporal era normal.
“Todo el mundo habla de una situación binaria, o te vuelves leve y te recuperas rápidamente, o te enfermas mucho y terminas en la UCI”, dice Akrami, que no entra en ninguna categoría. Miles de personas se hacen eco de su historia en los grupos de apoyo de COVID-19 en línea. Están surgiendo clínicas ambulatorias para sobrevivientes, y algunas ya están sobrecargadas. Akrami ha estado esperando más de 4 semanas para ser atendida en uno de ellos, a pesar de la remisión de su médico de cabecera.
La lista de enfermedades persistentes de COVID-19 es más larga y variada de lo que la mayoría de los médicos podrían haber imaginado. Los problemas actuales incluyen fatiga, latidos cardíacos acelerados, dificultad para respirar, dolor en las articulaciones, pensamiento confuso, pérdida persistente del sentido del olfato y daño al corazón, pulmones, riñones y cerebro.
La probabilidad de que un paciente desarrolle síntomas persistentes es difícil de precisar porque diferentes estudios rastrean diferentes resultados y siguen a los sobrevivientes durante diferentes períodos de tiempo. Un grupo en Italia encontró que el 87% de una cohorte de pacientes hospitalizados por COVID-19 agudo todavía estaba luchando 2 meses después . Los datos del Estudio de síntomas COVID , que utiliza una aplicación en la que millones de personas en los Estados Unidos, el Reino Unido y Suecia han aprovechado sus síntomas, sugieren que entre el 10% y el 15% de las personas, incluidos algunos casos "leves", no lo hacen recuperarse rápidamente. Pero con la crisis de apenas unos meses, nadie sabe hasta dónde durarán los síntomas en el futuro y si el COVID-19 provocará la aparición de enfermedades crónicas.
Los investigadores ahora se enfrentan a una narrativa familiar de COVID-19: tratar de darle sentido a una enfermedad desconcertante. Las características distintivas del virus, incluida su propensión a causar inflamación generalizada y coagulación de la sangre, podrían desempeñar un papel en la variedad de preocupaciones que ahora surgen. "Estamos viendo un grupo realmente complejo de síntomas continuos", dice Rachael Evans, neumóloga de la Universidad de Leicester.
Los estudios de sobrevivientes están comenzando a probarlos. Este mes, investigadores de todo el Reino Unido, incluido Evans, lanzaron un estudio que seguirá a 10,000 sobrevivientes durante 1 año para comenzar y hasta 25 años. En última instancia, los investigadores esperan no solo comprender la larga sombra de la enfermedad, sino también predecir quién tiene mayor riesgo de síntomas persistentes y saber si los tratamientos en la fase aguda de la enfermedad pueden evitarlos.
Para Götz Martin Richter, radiólogo del Klinikum Stuttgart en Alemania, lo que es especialmente sorprendente es que así como los síntomas agudos de la enfermedad varían de manera impredecible, también lo hacen los que persisten. Richter piensa en dos pacientes que ha tratado: un hombre de mediana edad que experimentó una neumonía leve por COVID-19 y una anciana que ya padecía leucemia crónica y enfermedad arterial, que casi muere a causa del virus y tuvo que ser resucitada. Tres meses después, el hombre con el caso leve "se duerme todo el día y no puede trabajar", dice Richter. La mujer tiene un daño pulmonar mínimo y se siente bien.
AL PRINCIPIO DE la pandemia, los médicos se enteraron de que el SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, puede alterar una impresionante variedad de tejidos del cuerpo. Como una llave que encaja perfectamente en una cerradura, el SARS-CoV-2 utiliza una proteína en punta en su superficie para adherirse a los receptores ACE2 de las células. Los pulmones, el corazón, el intestino, los riñones, los vasos sanguíneos y el sistema nervioso, entre otros tejidos, transportan ACE2 en la superficie de sus células y, por lo tanto, son vulnerables al COVID-19. El virus también puede inducir una reacción inflamatoria dramática, incluso en el cerebro. A menudo, "el peligro surge cuando el cuerpo responde de manera desproporcionada a la infección", dice Adrija Hajra, médico de la Facultad de Medicina Albert Einstein de la ciudad de Nueva York. Ella continúa cuidando a los que se infectaron en la primavera y aún se están recuperando.
A pesar de la novedad del SARS-CoV-2, sus efectos a largo plazo tienen precedentes: las infecciones con otros patógenos se asocian con impactos duraderos que van desde problemas cardíacos hasta fatiga crónica. "La medicina se ha utilizado para tratar este problema" de la enfermedad viral aguda seguida de síntomas continuos, dice Michael Zandi, neurólogo de UCL. Incluso enfermedades comunes como la neumonía pueden significar una recuperación de meses. “Veo a muchas personas que tuvieron encefalitis [de la inflamación del cerebro] hace 3 o 4 años y todavía no pueden pensar o están cansadas”, dice Zandi. Las infecciones por ciertas bacterias y el virus del Zika, entre otros, están relacionadas con el síndrome de Guillain-Barré, en el cual el sistema inmunológico ataca el tejido nervioso y causa hormigueo, debilidad y parálisis. (Se han informado algunos casos de Guillain-Barre después de COVID-19, pero "no es definitivo [hay] un aumento.
Según la experiencia con otros virus, los médicos pueden "extrapolar y anticipar" los posibles efectos a largo plazo del COVID-19, dice Jeffrey Goldberger, jefe de cardiología de la Universidad de Miami. Al igual que el SARS-CoV-2, algunos otros virus, como el de Epstein-Barr, pueden dañar el tejido cardíaco, por ejemplo. En esas infecciones, el órgano a veces se cura por completo. A veces, las cicatrices son leves. "O", dice Goldberger, "podría ser grave y provocar insuficiencia cardíaca".
Michael Marks, un especialista en enfermedades infecciosas de la Escuela de Higiene y Medicina Tropical de Londres que está ayudando a dirigir el estudio de sobrevivientes en el Reino Unido, dice que no está muy sorprendido por las secuelas emergentes. “Lo que estamos experimentando es una epidemia de enfermedades graves”, dice. “Por tanto, hay una epidemia” de enfermedades crónicas que le sigue.
Pero los resultados posteriores al SARS-CoV-2 también parecen distintos en formas tanto esperanzadoras como desalentadoras. A principios de este año, muchos médicos temían que el virus indujera un daño pulmonar extenso y permanente en muchos sobrevivientes porque otros dos coronavirus, los virus que causan el primer síndrome respiratorio agudo severo (SARS) y el síndrome respiratorio de Oriente Medio, pueden devastar los pulmones. Un estudio de trabajadores de la salud con SARS en 2003 encontró que aquellos con lesiones pulmonares 1 año después de la infección todavía las tenían después de 15 años.
"Esperábamos ver mucho daño a largo plazo por COVID-19: cicatrización, disminución de la función pulmonar, disminución de la capacidad de ejercicio", dice Ali Gholamrezanezhad, radiólogo de la Escuela de Medicina Keck de la Universidad del Sur de California, quien a mediados de January comenzó a revisar las exploraciones pulmonares de pacientes con COVID-19 en Asia. Cientos de exploraciones más tarde, concluyó que el COVID-19 causa estragos en los pulmones de forma menos constante y agresiva que el SARS, cuando aproximadamente el 20% de los pacientes sufrieron daños pulmonares duraderos. "COVID-19 es en general una enfermedad más leve", dice.
Al mismo tiempo, la enorme variedad de complicaciones relacionadas con COVID-19 es alucinante. A fines de abril, Akrami colaboró con Body Politic, un grupo de sobrevivientes de COVID-19, para encuestar a más de 600 que aún presentaban síntomas después de 2 semanas. Ella registró 62 síntomas diferentes y ahora está preparando los hallazgos para su publicación y desarrollando una segunda encuesta para capturar dolencias a largo plazo. "Aunque es un virus, puede causar diferentes tipos de enfermedades en las personas", dice Akiko Iwasaki, inmunóloga de la Universidad de Yale que estudia los efectos persistentes sobre el sistema inmunológico.
A ESTAS ALTURAS, ESTÁ CLARO que muchas personas con COVID-19 lo suficientemente grave como para llevarlas a un hospital se enfrentan a una larga recuperación. El virus causa estragos en el corazón, por ejemplo, de múltiples formas. La invasión directa de las células cardíacas puede dañarlas o destruirlas. La inflamación masiva puede afectar la función cardíaca. El virus puede debilitar la función de los receptores ACE2, que normalmente ayudan a proteger las células del corazón y degradan la angiotensina II, una hormona que aumenta la presión arterial. El estrés en el cuerpo por combatir el virus puede provocar la liberación de adrenalina y epinefrina, que también pueden "tener un efecto deletéreo en el corazón", dice Raul Mitrani, un electrofisiólogo cardíaco de la Universidad de Miami que colabora con Goldberger.
Mitrani y Goldberger, coautores de un artículo de junio en Heart Rhythm instando al seguimiento de los pacientes que podrían tener daño cardíaco, se preocupan en particular por la enzima troponina, que está elevada en el 20% al 30% de los pacientes hospitalizados con COVID-19 y significa daño cardíaco. (La troponina está por las nubes durante un ataque cardíaco, por ejemplo). La forma en que se cura el corazón después del COVID-19 podría determinar si se desarrolla o persiste un latido cardíaco irregular, cree Goldberger. "Tenemos a un hombre en el hospital en este momento que tuvo COVID hace 2 meses y tenía todo tipo de problemas de arritmia", dice Goldberger. "Se recuperó de su COVID, pero todavía tiene la arritmia". Para algunos pacientes con problemas cardíacos inducidos por coronavirus, tratamientos tan simples como medicamentos para reducir el colesterol, aspirina o betabloqueantes podrían ayudar, dice Goldberger.
Muchas personas que la pareja ha visto con complicaciones cardíacas posteriores al COVID-19 tenían afecciones preexistentes, más comúnmente diabetes e hipertensión. El COVID-19, sospecha Goldberger, los lleva a un terreno más peligroso o acelera la aparición de problemas cardíacos que, sin el coronavirus, podrían haberse desarrollado más tarde.
Pero otros pacientes se ven afectados sin factores de riesgo aparentes: un artículo de esta semana en JAMA Cardiology encontró que 78 de 100 personas diagnosticadas con COVID-19 tenían anomalías cardíacas cuando se tomaron imágenes de su corazón en promedio 10 semanas después, con mayor frecuencia inflamación en el músculo cardíaco. Muchos de los participantes en ese estudio eran previamente sanos y algunos incluso contrajeron el virus mientras viajaban a esquiar, según los autores.
Las cicatrices pulmonares graves parecen menos comunes de lo que se temía: Gholamrezanezhad sólo conoce un paciente recuperado que todavía necesita oxígeno en reposo. Parece más probable que las cicatrices acompañen a enfermedades pulmonares subyacentes, hipertensión, obesidad y otras afecciones. El daño pulmonar también se observa en personas que pasan semanas con un ventilador. Gholamrezanezhad sospecha que, al igual que con el daño al corazón, las personas previamente sanas no están exentas de los efectos a largo plazo del virus en los pulmones, aunque su riesgo probablemente sea menor.
a ver una clase de pacientes que, como Akrami, luchan por pensar con claridad, otro resultado que los médicos han encontrado en el pasado. Después de algunas infecciones virales graves, hay "personas que todavía no se sienten bien después, pero tienen escáneres cerebrales normales", dice Brown. Algunos neurólogos y pacientes describen el fenómeno como "niebla mental". Es en gran parte un misterio, aunque una teoría sugiere que es similar a una "fatiga posviral relacionada con la inflamación en el cuerpo", dice Brown.
¿Podría estar pasando eso aquí? "¿Quién sabe, de verdad?" Pregunta Brown. "Estos pacientes deben ser seguidos".
LAS PERSONAS COMO ESTAS plantean una preocupación creciente (aunque a menudo los médicos también las rechazan). En conjunto, estos "transportistas de larga distancia" describen docenas de síntomas, incluidos muchos que pueden tener múltiples causas, como fatiga, dolor en las articulaciones y fiebre. “Es hora de dar voz a esta enorme población de pacientes”, dice Akrami.
El síntoma más común y persistente parece ser la fatiga, pero los investigadores advierten que no se debe llamar síndrome de fatiga crónica. Ese es "un diagnóstico específico", dice Marks. “Es posible que tenga fibrosis en los pulmones y eso lo hará sentir fatigado; es posible que tenga una función cardíaca deteriorada y eso lo hará sentir fatigado ". Tratar de rastrear los síntomas hasta su origen es fundamental para comprenderlos y, en última instancia, controlarlos, dice.
Iwasaki está de acuerdo. Los médicos tratarían los síntomas de manera diferente dependiendo de si son el resultado de una infección persistente o si tienen su origen en anomalías autoinmunes. Ha comenzado a reclutar personas que no estaban hospitalizadas cuando tenían COVID-19 y examinará las células inmunes de sus voluntarios, examinará si están preparadas para atacar y medirá si el equilibrio entre los diferentes tipos de células es el debido. . También buscará virus en la saliva. "Prácticamente estamos buscando cualquier cosa", dice.
A Iwasaki le impresiona especialmente el número de personas jóvenes, sanas y activas, como Akrami, que entran en la categoría de los transportistas de larga distancia. Mientras ella y otros luchan por encontrar formas de ayudarlos, ella se pregunta qué podría evitar sus síntomas. Una posibilidad, dice, son los anticuerpos monoclonales, que ahora se están probando como tratamiento para la infección aguda y también podrían prevenir problemas inmunológicos duraderos.
El suyo es uno de los varios estudios de supervivientes que se están llevando a cabo. Si bien Miami, la ciudad natal de Goldberger, enfrenta una oleada de pacientes con enfermedades agudas, él mira hacia el futuro y solicita fondos para obtener imágenes del corazón y mapear su actividad eléctrica en pacientes con COVID-19 después de que abandonan el hospital. Gholamrezanezhad está reclutando a 100 pacientes después del alta hospitalaria para realizar un seguimiento de hasta 2 años para evaluaciones pulmonares. Como muchos médicos, teme el impacto social de complicaciones incluso poco comunes, incluso en los millones de personas que nunca fueron hospitalizadas. "Cuando se considera cuántas personas están contrayendo la enfermedad, es un gran problema", dice.
Al otro lado del océano Atlántico, Richter ha reclutado a 300 voluntarios en Alemania para un seguimiento a largo plazo, incluidas exploraciones pulmonares. En el Reino Unido, los pacientes pronto podrán inscribirse en el estudio de supervivientes de ese país, y muchos darán muestras de sangre y serán examinados por especialistas. Los investigadores sondearán el ADN de los pacientes y examinarán otras características, como la edad y el historial de salud, para saber qué podría protegerlos o hacerlos susceptibles a una variedad de problemas de salud inducidos por COVID-19. Saber quién está en riesgo de, por ejemplo, insuficiencia renal o arritmia cardíaca podría significar un seguimiento más específico. Los investigadores del Reino Unido también están interesados en ver si los pacientes que recibieron ciertos tratamientos en la fase aguda de la enfermedad, como esteroides o anticoagulantes, son menos propensos a complicaciones posteriores.
Por su parte, Akrami es una de los 2 millones de personas infectadas hace semanas o meses que participaron en el estudio de síntomas COVID. El estudio da la bienvenida a cualquier persona infectada, y con un 10% a un 15% de las personas que usan la aplicación informando síntomas continuos, ya ha arrojado una gran cantidad de datos, dice Andrew Chan, epidemiólogo y médico de la Escuela de Medicina de Harvard.
A medida que él y sus colegas analizan los datos, están identificando distintos "tipos" de enfermedad aguda , basados en grupos de síntomas. Chan se pregunta si ciertos síntomas tempranos se correlacionan con otros específicos que persisten. Reconoce el riesgo de que los datos de la aplicación estén sesgados, porque las personas que no se sienten bien pueden tener más probabilidades de participar que las que se recuperan sin problemas. “Estamos tratando de desarrollar herramientas de análisis de datos” para dar cuenta de esa inclinación, dice, “similares a los métodos utilizados en las encuestas. Tienes que sopesar los prejuicios ".
Uno de los pocos estudios sistemáticos a largo plazo de pacientes con COVID-19 con síntomas agudos leves se está llevando a cabo en San Francisco, donde los investigadores están reclutando a 300 adultos de médicos y hospitales locales, para un seguimiento de 2 años. “No tenemos una idea amplia de lo que está sucediendo” después de la enfermedad inicial, dice Steven Deeks, investigador de VIH de la Universidad de California en San Francisco, quien dirige el estudio, basado en cohortes de VIH que ha seguido durante décadas. ¿Qué significan los "síntomas continuos", pregunta Deeks. “¿Eso es semanas, meses? No sabemos que son años ".
Hasta ahora se han inscrito más de 100 personas de entre 18 y 80 años. Cardiólogos, neurólogos, neumólogos y otros están evaluando a los voluntarios y se están almacenando y analizando sangre, saliva y otras muestras biológicas.
Aunque los científicos esperan aprender cómo evitar los síntomas crónicos y ayudar a los pacientes que sufren actualmente, este último capítulo de la crónica de COVID-19 ha sido aleccionador. El mensaje que muchos investigadores quieren transmitir: no subestime la fuerza de este virus. “Incluso si la historia sale un poco aterradora, necesitamos un poco de eso ahora mismo”, dice Iwasaki, porque el mundo necesita saber qué tanto hay en juego. "Una vez que se establece la enfermedad, es muy difícil retroceder".
Como una hazaña gigantesca de ambición científica, los investigadores han diseñado la asombrosa cantidad de 1.200 ensayos clínicos destinados a probar estrategias de tratamiento y prevención contra Covid-19 desde principios de enero. Pero un nuevo análisis STAT muestra que el esfuerzo ha estado marcado por el desorden y la desorganización, con enormes recursos financieros desperdiciados.
El análisis, realizado en asociación con Applied XL , una compañía de Newlab Venture Studio, encontró que uno de cada seis ensayos fue diseñado para estudiar los medicamentos contra la malaria hidroxicloroquina o cloroquina, que han demostrado no tener ningún beneficio en pacientes hospitalizados .
"Si el objetivo era optimizar la probabilidad de descubrir las mejores opciones de tratamiento, el sistema está fuera de curso", dijo Robert Califf, jefe de política y estrategia clínica de Verily Life Sciences y Google Health y ex comisionado de Food and Administración de Drogas. Los resultados muestran, dijo, que con demasiada frecuencia los estudios son demasiado pequeños para responder preguntas, carecen de grupos de control reales y ponen demasiado énfasis en algunos tratamientos potenciales, como ocurrió con la hidroxicloroquina.
De hecho, el análisis encontró que muchos de los estudios son tan pequeños (39% se inscriben o planean inscribir a menos de 100 pacientes) que es poco probable que den resultados claros. Alrededor del 38% de los estudios en realidad no han comenzado a reclutar pacientes.
"Es una gran cantidad de esfuerzo desperdiciado y energía desperdiciada cuando en realidad un poco de coordinación y colaboración podría recorrer un largo camino y responder algunas preguntas", dijo Martin Landray, profesor de medicina en la Universidad de Oxford y uno de los principales investigadores del Estudio de RECUPERACIÓN, una gran prueba de múltiples tratamientos realizados por el gobierno del Reino Unido.
No todo esfuerzo ha sido en vano. Hasta el momento, tres de las conclusiones más importantes sobre los tratamientos con Covid-19 provienen del ensayo RECOVERY. Se ha demostrado que la dexametasona, un esteroide económico, redujo la tasa de mortalidad de pacientes con Covid-19 en ventiladores en un tercio. También ha demostrado que ni la hidroxicloroquina ni un par de medicamentos contra el VIH, lopinavir y ritonavir, que habían demostrado ser prometedores en los modelos de laboratorio de la enfermedad, benefician a los pacientes hospitalizados con Covid-19.
Aún así, los expertos dicen que el análisis muestra que se han gastado grandes cantidades de energía en esfuerzos fortuitos, a menudo sin una estrategia clara para mejorar las probabilidades de que los resultados realmente informen la atención de los pacientes. Enfrentados a una intensa presión para desarrollar medicamentos y vacunas a una velocidad previamente inimaginable para hacer retroceder una pandemia mundial, los investigadores pueden haber ralentizado la tasa de progreso.
Por ejemplo, 237,000 pacientes voluntarios se inscribieron en estudios de hidroxicloroquina o cloroquina. Eso es el 35% de los 685,000 pacientes voluntarios que los investigadores esperaban que se inscribieran en cualquier estudio. Dado que los pacientes que desean ingresar a los estudios son uno de los recursos más escasos en medicina, esto significa que no se estudiaron otros tratamientos potenciales, como ivermectina o favipiravir.
Eso es "excesivo", dijo Susan Desmond-Hellmann, ex CEO de la Fundación Bill y Melinda Gates. Señaló que las vacunas, por el contrario, se están desarrollando de una manera más metódica, y deseó que la investigación sobre nuevos medicamentos hubiera sido más organizada, en lugar de simplemente intentar lo que estaba disponible.
Los datos para el nuevo análisis provienen de clinictrials.gov , la base de datos del gobierno de EE. UU.
AppliedXL analizó los datos para identificar ensayos que estudiaron explícitamente las terapias y estrategias de prevención de Covid-19. El análisis se centró solo en ensayos clínicos de intervención, que estudian posibles tratamientos o preventivos para la enfermedad . También se han iniciado más de 880 estudios observacionales, según el análisis. Para los ensayos que prueban múltiples tratamientos, se contó toda la inscripción al estudio para cada medicamento. (Para obtener más detalles sobre la metodología utilizada en el análisis, consulte aquí ).
El análisis refleja los datos al 24 de junio. En los días previos a la publicación de este artículo, se agregaron aproximadamente 20 estudios Covid-19 a la base de datos cada día.
Se sabe que la base de datos clinictrials.gov contiene errores de rutina, descuidos y omisiones, y los investigadores de la industria y la academia a menudo no actualizan las listas de ensayos. Como resultado, el análisis en sí implicaba cierto grado de subjetividad. Pero las conclusiones generales, tanto sobre la escala de la investigación como sobre sus limitaciones, parecen indiscutibles.
Nahid Bhadelia, director médico de la Unidad Especial de Patógenos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Boston, calificó los datos como "un clamor por una mayor colaboración global durante las pandemias".
La infraestructura de investigación de Estados Unidos se movilizó rápidamente cuando comenzó la pandemia. En enero, se iniciarían 10 estudios, seguidos de 43 en febrero y 99 en marzo. En abril, según la base de datos, comenzarían casi 400 estudios para docenas de tratamientos y preventivos diferentes.
La gran velocidad con la que se iniciaron los estudios fue notable. Y los expertos dijeron que el inicio de algunos estudios pequeños, particularmente de medicamentos nuevos y experimentales que previamente se estaban probando en otras enfermedades, tiene sentido como una forma de averiguar qué podría funcionar. Pero tales estudios de "fase 1" representaron solo el 12% del total en el análisis.
Los expertos agregaron que, debido a que el pronóstico para los pacientes con Covid-19 varía tan dramáticamente (algunos pacientes no tienen síntomas, mientras que otros mueren con ventiladores), solo los estudios grandes que asignan aleatoriamente a los pacientes a un tratamiento o placebo pueden brindar una idea real de si los medicamentos en realidad están ayudando a los pacientes. De lo contrario, los investigadores se dejan engañar pensando que las diferencias entre los grupos de pacientes con diversos grados de enfermedad son causadas por los medicamentos que están probando.
El estudio RECUPERACIÓN tuvo un enfoque único. Para realizar un estudio tan grande, los investigadores redujeron la cantidad de datos recopilados sobre cada paciente, centrándose principalmente en si los pacientes vivieron o murieron, para que los investigadores de primera línea puedan recopilar los datos. Más importante aún, obtuvieron la aceptación del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido de que dicho estudio era una prioridad.
La repetición de ese modelo, según los expertos, enseñaría a los médicos más sobre cómo tratar Covid-19, y lo haría mucho más rápido. "Si más personas tomaron el modelo RECUPERACIÓN, o algo así, lo hicieron por los medicamentos que les interesaban, en los pacientes que les interesaban, en su parte del mundo ... avanzamos muchísimo más rápido", dijo Landray .
Los ensayos clínicos pueden costar habitualmente $ 10 millones o más , y algunos estudios cuestan cientos de millones de dólares. Pero Landray dice que RECUPERACIÓN fue financiada por una subvención de aproximadamente $ 2.5 millones al centro que coordina el estudio, aunque los costos en los hospitales podrían elevar el total.
De hecho, de 1,200 estudios, casi todo el conocimiento cierto, y la prueba de que dos tratamientos son efectivos, provienen de dos: RECUPERACIÓN y un estudio realizado por los Institutos Nacionales de Salud de EE. UU. Que mostró que el remdesivir de drogas intravenosas de Gilead acelera el tiempo que lleva para pacientes hospitalizados para recuperarse de Covid-19.
Los datos recopilados por AppliedXL y STAT muestran que los investigadores tenían poco interés en estudiar la dexametasona, el único medicamento que salva la vida de los pacientes con Covid-19. Ha habido siete estudios de la droga en total, con 13,600 pacientes, 12,000 de los cuales estaban en RECUPERACIÓN. Se están estudiando otros dos esteroides, prednisona y metilprednisolona, en otros 2.500 pacientes.
La experiencia con hidroxicloroquina ilustra cómo la empresa de investigación se volvió tan desigual y desenfocada. En febrero, la hidroxicloroquina fue uno de varios medicamentos que mostraron ser prometedores en cultivos celulares como un posible tratamiento antiviral para el virus. Aunque ninguno de estos medicamentos fue diseñado específicamente para combatir el SARS-CoV-2, el coronavirus que causa el Covid-19, había una razón real para esperar que uno pudiera funcionar como un tratamiento antiviral para ayudar a los pacientes infectados o prevenir la infección.
Los primeros resultados de investigadores en Francia despertaron interés en el medicamento en marzo, a pesar de que no se obtuvieron de un ensayo aleatorio. El 19 de marzo, el presidente Trump, en una conferencia de prensa, dijo que la hidroxicloroquina "había mostrado resultados muy alentadores, muy alentadores", y prometió que "podremos hacer que ese medicamento esté disponible casi de inmediato". El grupo de vigilancia Media Matters dijo que entre el 23 de marzo y el 6 de abril, los invitados y anfitriones de Fox News mencionaron la medicina casi 300 veces .
Los fabricantes farmacéuticos genéricos hicieron enormes donaciones de hidroxicloroquina y cloroquina a una reserva nacional de medicamentos, lo que llevó a la Administración de Alimentos y Medicamentos a otorgar el uso de emergencia para su uso en hospitales el 28 de marzo.
A principios de abril, el 58% de los pacientes hospitalizados con Covid-19 estaban recibiendo el medicamento, el triple del nivel en febrero, según CarePort Health, que recopila datos de utilización de medicamentos de registros médicos electrónicos.
En lugar de realizar estudios que fueran lo suficientemente grandes y bien diseñados como para determinar si la hidroxicloroquina o la cloroquina podrían prevenir o tratar la Covid-19, muchas dosis fueron a estudios sin grupos de control, esencialmente rastreando el uso del medicamento en los hospitales.
El sábado, la Organización Mundial de la Salud dijo que su propio gran estudio no había encontrado ningún beneficio ni para la hidroxicloroquina ni para el lopinavir-ritonavir. Todavía es posible que uno de los estudios en curso de hidroxicloroquina muestre un beneficio, quizás antes en la enfermedad.
"La falta de liderazgo en torno a una agenda de ensayos clínicos en los Estados Unidos es uno de los fracasos de la respuesta pandémica de los Estados Unidos", dijo Walid Gellad, director del Centro de Política y Prescripción Farmacéutica de la Universidad de Pittsburgh. "Si hubiéramos tomado la estrategia del Reino Unido de un conjunto de grandes ensayos pragmáticos, priorizando el reclutamiento en esos ensayos, podríamos tener todas las respuestas ahora que estamos esperando".
Investigadores estadounidenses se apresuraron rápidamente en la batalla contra Covid-19. Al parecer, lo que faltaba era un general que pudiera dirigirlos en la lucha.
Francesco Marconi contribuyó reportando. Joanna Lin Su contribuyó con imágenes.
¿Deberías sentirte mal por desconectar un robot o desactivar un algoritmo de inteligencia artificial? No por el momento. Pero, ¿qué tal cuando nuestras computadoras se vuelven tan inteligentes o más inteligentes que nosotros?
Los debates sobre las consecuencias de la inteligencia general artificial (AGI) son casi tan antiguos como la historia de la propia IA. La mayoría de las discusiones muestran el futuro de la inteligencia artificial como un apocalipsis tipo Terminator o una utopía tipo Wall-E . Pero lo que menos se discute es cómo percibiremos, interactuaremos y aceptaremos agentes de inteligencia artificial cuando desarrollen rasgos de vida, inteligencia y conciencia.
Guía de conceptos básicos de aprendizaje profundo - por Springer
En un ensayo publicado recientemente, Borna Jalsenjak, científico de la Escuela de Economía y Gestión de Zagreb, analiza la inteligencia artificial súper inteligente y las analogías entre la vida biológica y la artificial. Titulado "La singularidad de la inteligencia artificial: lo que es y lo que no es", su trabajo aparece en Guide to Deep Learning Basics , una colección de documentos y tratados que exploran varios aspectos históricos, científicos y filosóficos de la inteligencia artificial.
Jalsenjak nos lleva a través de la visión filosófica antropológica de la vida y cómo se aplica a los sistemas de IA que pueden evolucionar a través de sus propias manipulaciones. Argumenta que las "máquinas pensantes" surgirán cuando la IA desarrolle su propia versión de "vida", y nos deje con algo de reflexión sobre los aspectos más oscuros y vagos del futuro de la inteligencia artificial.
AI singularidad
Singularidad es un término que aparece a menudo en las discusiones sobre IA general. Y como no suele pasar con todo lo que tiene que ver con AGI, existe mucha confusión y desacuerdo sobre cuál es la singularidad. Pero una cosa clave que la mayoría de los científicos y filósofos está de acuerdo en que es un punto de inflexión en el que nuestros sistemas de IA se vuelven más inteligentes que nosotros. Otro aspecto importante de la singularidad es el tiempo y la velocidad: los sistemas de inteligencia artificial llegarán a un punto en el que podrán superarse de manera recurrente y acelerada.
"Dicho de una manera más sucinta, una vez que hay una IA que está al nivel de los seres humanos y esa IA puede crear una IA un poco más inteligente, y luego esa puede crear una IA aún más inteligente, y luego la siguiente crea incluso más inteligente y continúa así hasta que haya una IA que sea notablemente más avanzada de lo que los humanos pueden lograr ", escribe Jalsenjak.
Para ser claros, la tecnología de inteligencia artificial que tenemos hoy, conocida como IA estrecha , no está cerca de lograr tal hazaña. Jalšenjak describe los sistemas actuales de IA como "específicos de dominio", como "AI, que es excelente para hacer hamburguesas pero no es bueno para nada más". Por otro lado, el tipo de algoritmos que se discute sobre la singularidad de AI es "AI que no es específica del tema, o por falta de una mejor palabra, no tiene dominio y, como tal, es capaz de actuar en cualquier dominio, Jalsenjak escribe.
Esta no es una discusión sobre cómo y cuándo llegaremos a AGI. Ese es un tema diferente, y también un foco de mucho debate, con la mayoría de los científicos en la creencia de que la inteligencia artificial a nivel humano está al menos a décadas de distancia . Jalsenjack más bien especula sobre cómo se definirá la identidad de la IA (y los humanos) cuando lleguemos allí, ya sea mañana o dentro de un siglo.
¿Está viva la inteligencia artificial?
Hay una gran tendencia en la comunidad de IA para ver las máquinas como humanos , especialmente a medida que desarrollan capacidades que muestran signos de inteligencia. Si bien eso es claramente una sobreestimación de la tecnología actual, Jasenjak también nos recuerda que la inteligencia general artificial no necesariamente tiene que ser una réplica de la mente humana.
"Que no hay ninguna razón para pensar que la IA avanzada tendrá la misma estructura que la inteligencia humana si alguna vez sucede, pero dado que está en la naturaleza humana presentar los estados del mundo de la manera más cercana a nosotros, en cierto grado de antropomorfizar es difícil de evitar ”, escribe en la nota al pie de su ensayo.
Una de las mayores diferencias entre los humanos y la tecnología actual de inteligencia artificial es que mientras los humanos están "vivos" (y llegaremos a lo que eso significa en un momento), los algoritmos de IA no lo están.
"El estado de la tecnología de hoy no deja ninguna duda de que la tecnología no está viva", escribe Jalsenjak, a lo que agrega: "Lo que podemos tener curiosidad es si alguna vez aparece una superinteligencia como se predice en las discusiones sobre la singularidad que podría valdrá la pena intentar ver si también podemos considerar que está vivo ".
Aunque no es orgánico, tal vida artificial tendría enormes repercusiones en la forma en que percibimos la IA y actuamos hacia ella.
¿Qué se necesitaría para que la IA cobre vida?
Partiendo de conceptos de antropología filosófica, Jalsenjak señala que los seres vivos pueden actuar de manera autónoma y cuidar de sí mismos y de su especie, lo que se conoce como "actividad inmanente".
"Ahora, al menos, no importa cuán avanzadas sean las máquinas, en ese sentido siempre sirven en su propósito solo como extensiones de humanos", observa Jalsenjak.
La vida tiene diferentes niveles y, como muestra la tendencia, la IA avanza lentamente hacia su vida. Según la antropología filosófica, los primeros signos de vida toman forma cuando los organismos se desarrollan hacia un propósito, que está presente en la IA orientada a objetivos de hoy. Jalsenjak dice que el hecho de que la IA no esté "consciente" de su objetivo y de que los números se desordenen para alcanzarlo parece ser irrelevante, porque consideramos que las plantas y los árboles están vivos aunque ellos tampoco tengan esa sensación de conciencia.
Otro factor clave para ser considerado vivo es la capacidad de un ser de repararse y mejorarse, en la medida en que su organismo lo permita. También debe producir y cuidar a su descendencia. Esto es algo que vemos en árboles, insectos, pájaros, mamíferos, peces y prácticamente cualquier cosa que consideremos viva. Las leyes de selección y evolución natural han obligado a todos los organismos a desarrollar mecanismos que le permitan aprender y desarrollar habilidades para adaptarse a su entorno, sobrevivir y garantizar la supervivencia de su especie.
En la crianza de los hijos, Jalsenjak postula que la reproducción de IA no necesariamente corre paralela a la de otros seres vivos. “Las máquinas no necesitan descendencia para garantizar la supervivencia de la especie. AI podría resolver los problemas de deterioro del material simplemente teniendo suficientes piezas de repuesto a mano para intercambiar las piezas defectuosas (muertas) con las nuevas ", escribe. "Los seres vivos se reproducen de muchas maneras, por lo que el método real no es esencial".
Cuando se trata de superación personal, las cosas se vuelven un poco más sutiles. Jalsenjak señala que ya existe un software que es capaz de auto modificarse, a pesar de que el grado de auto modificación varía según el software.
Los algoritmos de aprendizaje automático actuales son, hasta cierto punto, capaces de adaptar su comportamiento a su entorno. Sintonizan sus muchos parámetros con los datos recopilados del mundo real y, a medida que el mundo cambia, pueden volverse a entrenar con nueva información. Por ejemplo, la pandemia de coronavirus interrumpió muchos sistemas de IA que había sido entrenado en nuestro comportamiento normal. Entre ellos se encuentran los algoritmos de reconocimiento facial que ya no pueden detectar caras porque las personas usan máscaras. Estos algoritmos ahora pueden volver a ajustar sus parámetros entrenando en imágenes de rostros con máscaras. Claramente, este nivel de adaptación es muy pequeño en comparación con las amplias capacidades de los humanos y los animales de nivel superior, pero sería comparable a, por ejemplo, los árboles que se adaptan al crecer raíces más profundas cuando no pueden encontrar agua en la superficie de el terreno.
Sin embargo, una IA de auto-mejora ideal sería una que pudiera crear algoritmos totalmente nuevos que traerían mejoras fundamentales. Esto se llama "superación personal recursiva" y conduciría a un ciclo interminable y acelerado de inteligencia artificial cada vez más inteligente. Podría ser el equivalente digital de las mutaciones genéticas que atraviesan los organismos a lo largo de muchas generaciones, aunque la IA podría realizarlo a un ritmo mucho más rápido.
Hoy en día, tenemos algunos mecanismos, como los algoritmos genéticos y la búsqueda en cuadrícula, que pueden mejorar los componentes no entrenables de los algoritmos de aprendizaje automático (también conocidos como hiperparámetros). Pero el alcance del cambio que pueden aportar es muy limitado y aún requiere un grado de trabajo manual por parte de un desarrollador humano. Por ejemplo, no puede esperar que una red neuronal recursiva se convierta en un Transformador a través de muchas mutaciones.
Sin embargo, la superación recursiva le dará a AI la "posibilidad de reemplazar el algoritmo que se está utilizando por completo", señala Jalsenjak. "Este último punto es lo que se necesita para que ocurra la singularidad".
Por analogía, al observar características determinadas, las IA superinteligentes pueden considerarse vivas, concluye Jalsenjak, invalidando la afirmación de que la IA es una extensión de los seres humanos. "Tendrán sus propios objetivos, y probablemente también sus derechos", dice, "los humanos, por primera vez, compartirán la Tierra con una entidad que es al menos tan inteligente como ellos y probablemente mucho más inteligente".
¿Seguirías siendo capaz de desconectar el robot sin sentir culpa?
Estar vivo no es suficiente
Al final de su ensayo, Jalsenjak reconoce que la reflexión sobre la vida artificial deja muchas más preguntas. "¿Las características descritas aquí con respecto a los seres vivos son suficientes para que algo se considere vivo o son solo necesarias pero no suficientes?" Él pide.
Después de leer I Am a Strange Loop por el filósofo y científico Douglas Hofstadter, definitivamente puedo decir que no. Identidad, autoconciencia y conciencia son otros conceptos que discriminan a los seres vivos entre sí. Por ejemplo, ¿es un robot sin sentido constructor de clips que constantemente mejora sus algoritmos para convertir el universo entero en clips vivos y merecedor de sus propios derechos?
El libre albedrío también es una pregunta abierta. "Los humanos son cocreadores de sí mismos en el sentido de que no se dan enteramente existencia sino que hacen que su existencia tenga un propósito y cumplan ese propósito", escribe Jalsenjak. "No está claro si las IA futuras tendrán la posibilidad de un libre albedrío".
Y finalmente, está el problema de la ética de la inteligencia artificial superinteligente. Este es un tema amplio que incluye los tipos de principios morales que la IA debería tener, los principios morales que los humanos deberían tener hacia la IA y cómo las IA deberían ver sus relaciones con los humanos.
Pero como muchos otros científicos , Jalsenjak nos recuerda que el momento de discutir estos temas es hoy, no cuando es demasiado tarde. "Estos temas no pueden ser ignorados porque todo lo que sabemos en este momento sobre el futuro parece indicar que la sociedad humana enfrenta un cambio sin precedentes", escribe.
En el ensayo completo, disponible en Springer , Jalsenjak proporciona detalles en profundidad de la singularidad de la inteligencia artificial y las leyes de la vida. El libro completo, Guide to Deep Learning Basics , proporciona material más detallado sobre la filosofía de la inteligencia artificial.
"Es fácil establecer el problema básico de la mecánica cuántica como una teoría de la realidad", escribió Lee Smolin en un ensayo el año pasado para New Scientist : "no nos dice lo que está sucediendo en la realidad".
Al igual que el niño pequeño en el cuento de hadas de Hans Christian Anderson, Lee Smolin, un físico teórico en el Perimeter Institute en Waterloo, Canadá, se deleita en señalar que los emperadores de la física cuántica contemporánea usan sorprendentemente poca ropa intelectual. Sus teorías son desordenadas. Ningún hallazgo podría falsificarlos. Y ni siquiera explican la realidad observable. Smolin declaró la guerra a los teóricos de cuerdas, en particular, en 2006 con The Trouble With Physics , y hay rigor, así como sinceridad, en su crítica en curso. La teoría debería ofrecer una explicación razonable de cómo funciona el mundo, no reemplazarla con una teoría matemática solipsista, por muy adornada que sea. Al enamorarnos de nuestras matemáticas, nos hemos alejado de lo real.
Einstein odiaba la teoría cuántica. Lo mismo hizo Louis de Broglie, quien predijo por primera vez los aspectos ondulantes de la materia. Lo mismo hizo Erwin Schrödinger, cuyas funciones de onda colapsante nos regalaron esa notoria metáfora de los muertos vivientes. Roger Penrose y Gerard 't Hooft no pueden soportarlo. No satisface a nadie, pero ¿quién lanzará la primera piedra? Los críticos dicen que Smolin se inclina hacia los molinos de viento. Los campeones dicen que él tiene cuántica en la carrera.
La cabeza de bodley
Una grieta en la creación: el nuevo poder para controlar la evolución
"Comencé a sentirme un poco como el Doctor Frankenstein", escribe Jennifer Doudna, en un libro que nuestro crítico Adam Rutherford comparó con la clásica historia de descubrimiento de ADN de James Watson, The Double Helix . "¿Había creado un monstruo?"
En retrospectiva de tres años, podemos decir con seguridad que "monstruo" ni siquiera comienza a describir la escala y la magnitud del logro científico de Doudna. Ella fue la científica que dirigió y dirigió el esfuerzo para aprovechar los sistemas de edición del genoma que ocurren naturalmente en las bacterias.
Si eso no significa mucho, quizás el acrónimo lo haga: CRISPR nos permite cortar y pegar información genética. Identificar un gen, calcular lo que hizo y luego modificarlo para hacer otra cosa, o hacer algo mejor, era una habilidad milagrosa, adquirida hace un poco más de una década, y mantuvo a los investigadores y especialistas en ética despiertos preguntándose cuáles serían las consecuencias de esto. El trabajo sería para la humanidad y el planeta. En aquel entonces, sin embargo, todo el proceso podría llevar meses, incluso años. Con CRISPR, podemos realizar el mismo proceso en días.
Doudna y su colega Samuel Sternberg escriben muy bien sobre el duro trabajo de investigación y capturan la emoción del descubrimiento. Sin embargo, lo mejor de todo es que nunca apartan la vista del premio principal: explicar cómo podemos usar CRISPR para combatir enfermedades, por ejemplo, y manejar el genio que ellos y otros han lanzado.
prensa de la Universidad de Oxford
Un mundo más allá de la física: el surgimiento y la evolución de la vida
Stuart Kauffman es un polymath. Originalmente graduado en medicina, también está entrenado en bioquímica, genética, física y filosofía, recibió una beca MacArthur y una medalla Wiener. Y él puede escribir. En esta revaluación extraordinaria y extraordinariamente legible del trabajo de su vida, Kaufmann explica cómo surge la vida: cómo las máquinas moleculares pueden organizarse en sistemas acotados que construyen y ensamblan sus propias partes de trabajo. Evolucionando por selección natural, estas protocélulas crean nuevos nichos en los que pueden emerger nuevas criaturas novedosas. La diversidad que vemos es autoconstruible, autopropagante, y su desarrollo es imposible de predecir.
Kaufmann evita filosofar vacío. Pero las implicaciones de su trabajo son desalentadoras. En un universo que contiene aproximadamente 100 mil millones de sistemas solares, la vida en evolución podría estar en todas partes. En medio de una creatividad incesante, dice Kaufmann, no podemos predecir cómo evolucionará el universo. La física es insuficiente para guiarnos a través de un universo biológico . Argumenta que la biología es una herramienta débil, apenas capaz de comprender el viaje evolutivo de una sola especie en un solo planeta. Algo más, algo nuevo, una ciencia de sistemas completamente nueva, puede estar esperando ser descubierta.
W. Norton & Company
Mind Fixers: la búsqueda problemática de la psiquiatría de la biología de la enfermedad mental
A diferencia de otros médicos, los psiquiatras no pueden mirar al microscopio y ver la causa biológica de las enfermedades que tratan. Están atrapados en la era premoderna, utilizando las manifestaciones externas de una enfermedad para diseñar diagnósticos y tratamientos, más bien en la forma en que los médicos solían tratar enfermedades vagas como la enfermedad y la hidropesía con tiritas de sangre y tiritas de mostaza.
En Mind Fixers , la historiadora de neurociencia Anne Harrington explica lo que sucedió cuando los ambiciosos científicos del siglo XX, frustrados por su disciplina primitiva, comenzaron a reclamar demasiado por su trabajo. A principios del siglo XX, la psiquiatría desechó los enfoques lanosos y centrados en el paciente de la psicoterapia. Los investigadores esperaban que el estudio científico revelara las verdaderas causas biológicas del sufrimiento mental. Pero no sucedió.
Algunas personas responden bien a los procedimientos farmacológicos y quirúrgicos de "talla única" que ha desarrollado la psiquiatría moderna. Sin embargo, en todos los casos, el tratamiento es lo primero, a menudo por accidente, y las explicaciones de su eficacia son engañosas o ausentes.
La historia de la psiquiatría no es un catálogo de descubrimiento heroico. Es la historia de advertencia de lo que sucede cuando el mundo no desempaqueta la forma en que nuestro sentido de la razón espera que lo haga. El cerebro es el objeto más complejo que conocemos en el universo. Los psiquiatras que lo critican con sus pequeñas selecciones de estudio objetivo no están del todo equivocados, pero, dice Harrington, en esta historia a menudo impactante pero admirablemente justa y sensata, no pueden esperar resultados instantáneos.
¿Te gustan las memorias encantadoras sobre las relaciones de las personas con animales entrañables? ¿Te gustan los relatos expansivos y dramáticos de la evolución en acción? ¿Te gustan los estudios de desarrollo animal basados en laboratorio? Entonces te encantará este libro, que logra combinar los tres enfoques en su relato de algunos estudios innovadores en domesticación de animales , comenzados en la Unión Soviética por la coautora Lyudmila Trut y su jefe Dmitri Belyaev en 1959.
En aquellos días, la genética se etiquetaba como una "pseudociencia fascista"; su estudio podría costarle su trabajo e incluso exiliarse internamente. Pero Belyaev, bajo las narices de las autoridades, se embarcó en un programa de por vida para comprender la relación evolutiva entre la amistad, la inteligencia y los signos físicos de domesticación como las colas rizadas. La evolución natural de los perros de los lobos tomó alrededor de 15,000 años, pero a Belyaev y Trut les tomó menos de una década criar zorros domesticados como cachorros con orejas caídas, manchas de pie y colas rizadas.
Hasta la fecha, 56 generaciones de tales zorros han sido criados. Incluso es posible adoptar un zorro domesticado: son caros, aunque el dinero se usa para sostener el proyecto de investigación.
Generación por generación, nos están ayudando a comprender los mecanismos moleculares y evolutivos detrás de la domesticación. Parece que la mayoría de los animales domésticos tienen infanterías prolongadas, y que esta peculiaridad del desarrollo conduce a cambios en las hormonas y el comportamiento.
Trut, en colaboración con Lee Alan Dugatkin, un biólogo evolutivo de EE. UU., Captura tanto el encanto del trabajo de su vida como la brutalidad de todos esos inviernos siberianos en un libro lleno de delicias tanto intelectuales como humanas.
En 1988, Shoshana Zuboff, profesora de la Harvard Business School, publicó In the Age of the Smart Machine, un estudio sobre el impacto de la informatización en las organizaciones que nos permitió vislumbrar, como lo diría su subtítulo, sobre "el futuro del trabajo y poder".
Poco más de tres décadas después, ella regresa con un caso más grande (660 páginas), más preciso y de hecho mucho más aterrador sobre cómo nuestros sistemas comerciales han explotado esa tecnología para crear una forma de capitalismo completamente nueva y desconocida (y de hecho, deliberadamente oculta) - una que (en común con cualquier toma de poder que no haya sido controlada por el discurso cívico o la elaboración de leyes) nos está robando nuestra libertad.
El "capitalismo de vigilancia", explica Zuboff, funciona proporcionando servicios gratuitos que todos utilizamos alegremente y de los que dependemos. Estos servicios monitorean nuestros comportamientos y alimentan esos datos a través de algoritmos para hacer productos de predicción que anticipan lo que hará ahora, pronto y más tarde. Esto tiene valor monetario ya que muchas compañías están dispuestas a apostar por nuestro comportamiento futuro.
Los occidentales recurren al Sistema de Crédito Social de China, que actúa como un juez y jurado artificialmente inteligente sobre una población constantemente monitoreada, pero las lógicas comerciales de Google, Experian, Facebook y el resto son apenas diferentes, y las culturas políticas de la democracia y un partido La dictadura se está volviendo rápidamente indistinguible.
La era del capitalismo de vigilancia es un curso acelerado en el tipo de conversaciones que deberíamos haber tenido hace 20 años.
W. Norton & Company
El último abrazo de mamá: emociones animales y lo que nos dicen sobre nosotros
En abril de 2016, el biólogo Jan van Hooff visitó el Royal Burgers Zoo en Arnhem, Países Bajos, para despedirse de Mama, una matriarca de chimpancés que conoció y se hizo amiga de él 40 años antes. Mamá, que ahora tenía 58 años, se estaba muriendo y apenas podía moverse. Pero reconoció a Van Hoof, ahora de 79 años, y al ver a su vieja amiga, sonrió de oreja a oreja y se levantó para abrazarla.
Ese abrazo, y el resto de ese encuentro lloroso y feliz, se ha visto más de 10 millones de veces en YouTube.
Los humanos no son la única especie con capacidad de emoción. "Considerando la cantidad de animales que actúan como nosotros, compartimos nuestras reacciones fisiológicas, tenemos las mismas expresiones faciales y poseemos el mismo tipo de cerebro", escribe De Waal en Mama's Last Hug , "no sería extraño si sus experiencias internas fueran radicalmente diferente?
La historia de mamá y otras similares, desde perros que “adoptan” las heridas de sus compañeros hasta ratas que ayudan a otras ratas en apuros, convencerán al lector de que, en lugar de andar de puntillas alrededor de las emociones, “es hora de que enfrentemos el grado en que todos los animales son conducidos por ellos ".
Si eres nuevo en astronomía, o simplemente quieres un libro delgado y directo que te diga cómo funciona el cosmos, entonces Jo Dunkley, profesor de física y ciencias astrofísicas en la Universidad de Princeton, ha escrito el libro para ti. En su trabajo diario, Dunkley descubre el origen y la evolución del universo. Aquí, ella demuestra ser tan experta en comunicación como lo es en investigación, proporcionando el tipo de explicación sin sentido, limpiamente escrita y no técnica de lo que hay más allá de la Tierra, y por qué se comporta de la manera que lo hace, que Patrick Moore proporcionó para una generación anterior
Y resulta que el cosmos es mucho más salvaje de lo que Moore y sus compañeros podrían haber imaginado. ¿Sabía, por ejemplo, que cada una de las múltiples imágenes de un objeto distante producidas por lentes gravitacionales captura el objeto en un momento diferente en el tiempo? ¿O que tenemos dos métodos para medir la tasa de crecimiento del espacio y la edad del universo, y que no están de acuerdo? La cuenta de Dunkley está llena de detalles encantadores, arrugas y misterios sin resolver. Este libro es un buen comienzo para un lector nuevo en astronomía y para un investigador que bien podría convertirse en la imagen pública de su disciplina en los próximos años.
Prensa de la universidad de Columbia
La historia de los dinosaurios en 25 descubrimientos
Los libros organizados como una serie de viñetas numeradas son una moneda de diez centavos en estos días, pero de vez en cuando aparece un autor que usa el formato para dar vida a su campo como nunca antes . Cada uno de los 25 fósiles de Donald Prothero es un rompecabezas complejo, que se desarrolla a través de las generaciones, a medida que los paleontólogos ensamblaban, desmontaban y volvían a armar el rompecabezas de cuatro dimensiones diabólicamente complejo de la evolución de los dinosaurios .
¿Cómo se ensamblan los huesos dispersos para hacer una criatura que nadie ha visto antes? ¿Cómo se reconoce a los dinosaurios de diferentes edades como pertenecientes a una especie? ¿Cómo sabemos cómo se veían los dinosaurios cuando las partes blandas desaparecen durante la fosilización? ¿Por qué la idea de que las aves descienden de los dinosaurios es tan controvertida durante tanto tiempo?
En el camino, aprenderemos por qué el brontosaurio nunca existió realmente, y cómo los tres cuernos del triceratops se negaron, por mucho tiempo, a encajar correctamente en su cabeza. Desde el escritorio de un paleontólogo experimentado y muy famoso con sede en California, esta es una historia de imaginación, rivalidad, error y, a menudo, un genio no tan tranquilo. Grandes personajes históricos se ciernen a lo grande. Está Richard Owen, brillante, infatigable, vanidoso, arrogante, envidioso y vengativo, y William Buckland, un excéntrico notorio cuya ambición era aplacar y comer a todos los seres vivos. Y como revela Prothero, el campo de hoy está lleno de maravillas y novedades, y apenas menos colorido.
Libros básicos
Trascendencia: cómo los humanos evolucionaron a través del fuego, el lenguaje, la belleza y el tiempo.
El ex editor de noticias de Nature reúne la evidencia de las últimas décadas (genética, antropológica, paleontológica, arqueológica: la lista es larga) para revelar qué tiene de especial la especie humana. Lectores de Richard Wrangham ( Catching Fire , 2009), Richard Dawkins de medio período ( Climbing Mount Improbable, 1996), Sue Savage-Rumbaugh ( Kanzi: The Ape at the Brink of the Human Mind , 1994) o, de hecho, cualquiera de los Los volúmenes populares que han hablado con nuestro lugar en el mundo vivo durante los últimos 20 años, no tendrán problemas para reconocer de dónde provienen los riffs en el popurrí de Vince. Pero hay entretenimiento y perspicacia en la síntesis que proporciona.
Las cualidades que alguna vez pensamos que nos hicieron únicos: gramática, altruismo, arranque de fuego, uso de herramientas, guerra, búsqueda de la belleza, la emoción misma, son compartidas por muchas otras especies, que las perfeccionan según sus propias necesidades. Aún así, debe haber alguna razón por la cual esas cualidades, en combinación, han dado lugar al Homo sapiens contemporáneo , una especie que explota el 40 por ciento de la producción primaria total del planeta.
En la explicación de Vince, la cocina y la narración dominan. Ella es demasiado inteligente para ser triunfalista: lo suficientemente parecido a la civilización humana es un molde de limo, en el que las células individuales se unen para la acción grupal, protegiendo el centro y exponiendo a los que están en el margen al daño.
