ABUELITO DILE ADIÓS A LA DEPRESIÓN ¡JUEGA CON TU NIETO!

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

TRADICIÓN ORIENTAL PARA PREDECIR EL SEXO DEL BEBÉ

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.

TU BEBE CON PAPERAS ¿QUE HACER?

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.

¿SERÁ POSIBLE "LOS PASAPORTES DE INMUNIDAD" POR EL COVID-19?

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

BASTA DE GANAR DINERO EN SUPLEMENTOS DE VITAMINAS Y MINERALES

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.

domingo

LA TEORÍA DE TODO: El NEUROCIENTÍFICO KARL FRISTON NOS LLEVA A UN SAFARI DE SU PRINCIPIO DE ENERGÍA LIBRE.


Hace una década, Friston publicó un artículo titulado "El principio de energía libre: ¿una teoría cerebral unificada?" Explica la idea de que el cerebro funciona como editor, minimizando constantemente," aplastando "la información del mundo exterior y en el proceso equilibrando los modelos internos del mundo con sensaciones y percepciones. La vida, en opinión de Friston, se trata de minimizar la energía libre. Pero no es solo una vista del cerebro. Es más como una teoría de todo. La teoría de la energía libre de Friston prácticamente prende fuego a tu cerebro cuando la lees, y se ha convertido en uno de los artículos más citados en el mundo de la neurociencia. Este mayo, Friston publicó un nuevo artículo, "Sentience and the Origins of Consciousness", que lleva sus ideas a un nuevo territorio intelectual.

--------------------------------------------------------------------
Por Brian Gallagher, via Nautilus

Friston, actualmente miembro principal de Wellcome Trust y director científico del Wellcome Trust Center for Neuroimaging, inventó el mapeo paramétrico estadístico, una técnica de escaneo cerebral que ha permitido a los neurocientíficos evaluar, como nunca antes, la actividad en regiones cerebrales específicas y sus roles en el comportamiento. . Los descubrimientos que está ayudando a hacer sobre la naturaleza del cerebro surgen de la preocupación de un psiquiatra por el bienestar de sus pacientes, que padecen esquizofrenia crónica. "La mayor parte de nuestro trabajo práctico sobre modelado causal, análisis de datos y ciencias de la imagen fue motivado y en realidad financiado por la investigación de la esquizofrenia", dijo Friston. "Ha sido una parte central de mi vida y carrera durante décadas".

Las aplicaciones de la investigación de Friston son tangibles y han hecho importantes contribuciones a las enfermedades mentales, las imágenes cerebrales y ahora a la pandemia COVID-19. Sin embargo, aventurarse en la teoría detrás de ellos es un safari a través de una jungla de conceptos fascinantes y a veces fascinantes. Las ideas de Friston han estado en mi radar por algún tiempo, así que estaba emocionado de entrar de inmediato. Era un guía turístico apasionado, que nos llevaba a través de un panorama de algunos de los temas más estimulantes en la ciencia actual, desde la conciencia hasta la física cuántica y los psicodélicos.

__________________________________________

NO ES UN VENTILADOR DE SORPRESAS: Karl Friston (arriba) ha argumentado que las formas de vida, para sobrevivir, deben limitar el promedio de sorpresa a largo plazo que experimentan en sus intercambios sensoriales con el mundo. Estar sorprendido con demasiada frecuencia equivale a no resistir una tendencia natural al desorden.

__________________________________________

En "El principio de la energía libre", usted escribe que el mundo es incierto y está lleno de sorpresas. Usted argumenta que la acción y la percepción humana tienen que ver con minimizar la sorpresa. ¿Por qué es importante que las cosas, incluidos nosotros, minimicen la sorpresa?

Si minimizamos la sorpresa ahora, entonces, en promedio, con el tiempo, estamos minimizando la sorpresa promedio, que es la entropía. Si un termostato pudiera tener creencias sobre su mundo, podría decir: "Mi mundo se trata de vivir a 22 grados centígrados", entonces cualquier información sensorial de sus receptores térmicos que se aleje de eso es sorprendente. Luego actuará en el mundo para tratar de minimizar esa sorpresa y devolver el error de predicción a cero. La homeostasis de su cuerpo está haciendo exactamente lo mismo.

¿El cerebro minimiza la sorpresa para conservar energía?

Ciertamente podrías decir eso. Pero no lo pondría así. No es que el cerebro tenga una meta para existir. Simplemente existe Parece que tiene una meta para existir. ¿Qué significa existente? Siempre se encuentra en esa configuración. El cerebro tiene que muestrear el mundo de manera que sepa lo que sucederá después. Si no fuera así, estarías lleno de sorpresas y morirías.

"Cualquier cosa de la que hable es realmente solo una explicación de su mundo vivido." 

¿Cuál es el argumento central del principio de energía libre?

La energía libre variacional es básicamente una cantidad que representa sorpresa. Es el objetivo final de la vida. ¿Por qué hay una diferencia entre energía libre y sorpresa? Digamos que te encargué diseñar una gotita de aceite. Desea diseñar una gota de aceite y venderla en Amazon. Tendría que anotar sus ecuaciones de movimiento, flujos en gradientes, donde estos gradientes se definen por sorpresa, y la sorpresa define la configuración probable que caracteriza una gota de aceite. El problema es que, cuando se evalúa esa sorpresa, esa energía potencial, se vuelve numéricamente imposible de hacer debido a todas las diferentes formas en que su configuración podría haberse causado. Esto significa que usted no puede realizar físicamente los flujos, tratando de diseñar su gotita de aceite de Amazon.

Entonces, ¿cómo se puede construir una gota de aceite, o algo así?

Hay una forma de hacerlo, inventada por el físico Richard Feynman. Tenía exactamente el mismo problema en electrodinámica cuántica. Quería evaluar la probabilidad de todas las formas en que este electrón podría obtener desde el estado inicial en el que estaba preparado hasta un estado final o final. El número de caminos que podría tomar una partícula es infinito. Feynman se enfrentaba a un enorme problema. Quería calcular la ruta de electrones más probable, pero no podía evaluar todas las formas posibles en que la partícula podría llegar de aquí para aquí, y mucho menos comenzar a buscar la ruta más probable.

Entonces se le ocurrió la energía libre variacional, que es esencialmente una cantidad matemática que siempre es mayor que la sorpresa. Si aplasta o reduce la energía libre, que puede medir con bastante facilidad, puede descender en gradiente y llegar al fondo de la energía libre. Lo que Feynman efectivamente hizo fue reemplazar un problema de integración imposible con un problema de optimización manejable. Si desea emular la autoorganización, tendrá que cambiar el problema de la forma en que funciona el mundo a una aproximación de la forma en que funciona el mundo, y desarrollar un esquema de optimización.

Puede ver por qué la energía libre comienza a desempeñar un papel clave en la articulación de estas ideas sobre cómo funciona el cerebro. Bien puede ser que no fue solo Richard Feynman quien se dio cuenta de que esta era la forma de evidenciarse de manera eficiente y efectiva. Puede ser que la evolución también se haya dado cuenta de esto. Este truco variacional, que minimiza la energía libre variacional de Feynman, se ha instalado en nosotros.

La idea de una manta de Markov se muestra en su artículo reciente sobre los orígenes de la conciencia. ¿Quién era Markov y cómo se llama esta manta después de él?

Andrey Markov fue uno de los abuelos de los procesos estocásticos y la teoría de la probabilidad. La noción de una manta de Markov surge, no en la investigación de la conciencia, ni en la neurociencia, es mucho más fundamental que eso. Cualquier cosa existe necesariamente como una manta de Markov. Porque si no fuera así, no podrías medir nada que distinga a la cosa de otra cosa. Es absolutamente crucial. Si algo no tiene una manta de Markov, no existe. Desde la perspectiva de la neurociencia de sistemas, la manta de Markov es una cosa nueva e importante en el conjunto de herramientas que le permite desmitificar y hablar con un cálculo diferente y un lenguaje diferente sobre cosas como la sensibilidad.

¿Cuál es un buen ejemplo de algo que ilustra la manta de Markov?

Volvamos a nuestra gota de aceite. Imagínelo en un vaso de agua. La agenda es entender, “¿Por qué la gota de aceite se junta? ¿Por qué resiste la tendencia a dispersarse, disolverse, disiparse y distribuir todas sus moléculas alrededor del disolvente? Hay algo especial en ciertas cosas o sistemas, como la gota de aceite, que logran distinguirse del universo o del entorno en el que están inmersos.

La manta de Markov ayuda a explicar cómo pueden existir las cosas, pero ¿qué es exactamente?

La manta Markov es una interfaz permeable entre el interior y el exterior, que permite un intercambio bidireccional. Las cosas en el exterior (el medio ambiente, el universo, el baño de calor) impactan lo que sucede en el interior a través de la parte sensorial de la manta de Markov. La manta de Markov tiene estados sensoriales y activos. Las cosas en el exterior, los estados externos, influyen en los estados sensoriales de la manta, lo que la manta siente. Y las cosas en el interior de la manta, los estados internos, influyen en los estados activos de la manta. Los estados activos cierran ese círculo de causalidad o, si lo desea, revelan lo que sucede dentro actuando en el estado exterior. Con esa construcción matemática en su lugar, puedes ir mucho más allá de la física del siglo XX, que se trataba de estadísticas de equilibrio y termodinámica, el tipo de física que te habrían enseñado en la escuela. Implícito en la física del equilibrio está la noción de que tienes un sistema aislado o cerrado sumergido en un baño de calor, sin preguntar nunca de dónde vino el baño de calor. Eso asumió implícitamente la manta de Markov.

"El cerebro tiene que tomar una muestra del mundo de una manera de lo que sucederá después." 

¿Dónde puede llevar la manta de Markov la física en el siglo XXI?

Puede comenzar a abordar lo que la mayoría de las personas en física, no la mayoría, pero aquellos con una mente más aventurera y el tiempo y el dinero para hacerlo, quieren preguntar y abordar. Que es, "¿Cómo se autoorganizan las cosas cuando están expuestas a algo por ahí?" Sistemas abiertos, en otras palabras. Sistemas que están lejos del equilibrio: estados estacionarios de no equilibrio que persisten a pesar del hecho de que están en intercambio con su entorno. Somos los ejemplos perfectos de cosas que parecen persistir en el tiempo, a pesar de un mundo fluctuante y caprichoso.

Su trabajo parece hacer posible una física de la sensibilidad. ¿Podemos realmente cuantificar las fuerzas que gobiernan nuestras mentes?

Eso es exactamente correcto. La fuerza es solo una expresión de un gradiente, y el gradiente es una construcción que determina el flujo de estados. Puedes pensar en la gravedad, por ejemplo, como una fuerza o como un flujo de gradiente en un potencial gravitacional. Me estoy volviendo un poco abstracto ahora, pero creo que es importante y desmitificador decir que la función de energía potencial que produce las fuerzas que están causando toda tu actividad neuronal en este momento, mientras escuchas de manera sensible lo que yo Estoy hablando de que todo puede escribirse como flujos en una energía potencial, el logaritmo de la probabilidad de mis sensaciones, de estar en un estado particular, dado mi modelo del mundo.

Esto, casi tautológicamente, tiene que ser el caso, matemáticamente hablando. Si tengo un buen modelo del mundo al otro lado de mi manta Markov, y sigo probando cosas que predigo y espero muestrear, entonces debe ser el caso de que todo en el interior está recapitulando y minimizando ese potencial Matemáticamente, esto significa maximizar mi evidencia de la probabilidad de esas sensaciones, dada mi comprensión o predicción del modelo, de lo que está sucediendo. Esto lo lleva a esta noción de autoevidencia, que es solo otra forma de decir "existir".

OK, te estás volviendo un poco abstracto. ¿Puedes poner esta acción mental en términos más concretos?

Hay una muy buena manera de pensar sobre la mecánica de esto en términos de actualización de creencias. Entonces, en el mundo de las estadísticas bayesianas, obtienes algunos datos nuevos. Actualiza sus creencias anteriores a creencias posteriores después de ver los datos. Estás asimilando esos datos, actualizándolos, luego revisando y cambiando de opinión. Cambiar de opinión sobre la base de la nueva información disponible se llama actualización de creencias. Esa actualización de creencias es una medida del grado en que te has movido en este espacio de creencias en esta geometría de información. Si obtiene mucha información nueva que cambia mucho de opinión, se ha desplazado una gran distancia. Y eso significa que ha habido una gran fuerza, una gran presión sobre usted ejercida por esta nueva información para cambiar de opinión.

Si, por otro lado, lo que está sintiendo, por ejemplo, las plantas de los pies, no transmite información y no está cambiando de opinión, no lo notará. No hay actualización de creencias a menos que prestes atención a las sensaciones de las plantas de tus pies. Encuentro esto fascinante: la medida de cuánto te mueves en estas geometrías de información, cuánta fuerza se ejerce o qué tan pronunciados son estos gradientes que te empujan de un lado a otro, depende mucho de la precisión de la información. Es esta precisión la que determina la acción mental.

"Richard Feynman tenía exactamente el mismo problema en electrodinámica cuántica." 

¿Qué quiere decir con "precisión de la información"?

Es la curvatura, o los gradientes de los campos de fuerza que causan su actualización de creencias, literalmente causando aumentos o disminuciones en la actividad neuronal. Se une muy bien desde un punto de vista matemático. Si puede comenzar a elegir cuánta precisión para pagar este tipo de información, o ese tipo de información, entonces tiene un poco de vida interior. Por supuesto, las gotas de aceite no pueden elegir dónde desplegar su precisión, pero usted sí puede hacerlo.

Mientras te miro, puedo enfocarme en la lámpara a mi izquierda sin mover los ojos hacia ella. Estás diciendo que la habilidad es una especie de requisito previo para una forma rudimentaria de vida interior. ¿Es la capacidad de darse cuenta de que tiene esta capacidad un paso más en una vida interior más rica?

Absolutamente. Usted y yo tenemos esta hipótesis de que soy yo quien tiene estas experiencias cualitativas, de hablar con usted. Y soy yo procesando estas acciones mentales. Pero esa es solo otra hipótesis, y es solo otra representación de alguna realidad por ahí. Si comienzas a poner estas representaciones en la mezcla, entonces te estás acercando mucho más a una mínima individualidad que suscribe la agencia y la propiedad de estas experiencias cualitativas, experiencias que se han construido activamente a través de algunas acciones mentales encubiertas y la vida interior.

¿Cómo ayudan las mantas de Markov a dar sentido a nuestra vida interior?

Tengo que tener claro que estoy hablando como físico, porque no soy filósofo. Dicho esto, hay una interpretación representacionalista de los estados internos de algo con una manta de Markov. Usted podria Digamos que todo lo que importa en términos de sensibilidad, percepción e inferencia activa, está solo en el interior. Es nuestra actividad neuronal, por ejemplo, los estados internos que dependen e influyen en los estados generales. Los estados comprenden nuestros estados sensoriales, nuestros receptores sensoriales, nuestro sensorium si lo desea, y formas de cambiar ese sensorium a través de la acción, como mis ojos palpando el mundo para obtener nueva información sensorial. Esto significa que nunca podrá muestrear de manera transparente, o saber, lo que hay ahí fuera, generando estados de cobertura sensorial. Entonces podría adoptar fácilmente una posición antirrealista sobre la realidad externa.

¿Las mantas de Markov apoyan las teorías que ponen en duda la existencia del mundo fuera de la conciencia individual?

No necesariamente. Si tiene una manta de Markov, es matemáticamente cierto que el interior debe tener alguna forma de sincronización con el exterior. Cualquier sistema que sobreviva a un mundo y regule su intercambio con ese mundo debe incorporar o contener un modelo de ese mundo. Tiene que haber una realidad por ahí que simpatice y haya engendrado la noción de autoorganización, la existencia misma de la manta que contiene estados internos.

Por ejemplo, si midiera una determinada población neuronal en su corteza visual, podría inferir que debido a que esta población en particular ha aumentado su actividad, es muy probable que haya una barra de contraste visual moviéndose a través de su campo receptivo visual, en ese punto en tu espacio visual Entonces, en cierto sentido, disuelve el debate realista / antirrealista. Tiene licencia para adoptar una perspectiva antirrealista, pero al final del día, debe reconocer: "Sí, solo puedo hacer eso porque hay algo ahí afuera".

"He pasado por las puertas en el sentido huxleyiano. Me abre la mente." 

¿Por qué crees que estamos tan desconcertados por el difícil problema de la conciencia?

Esto es algo por lo que Andy Clark está muy desconcertado y se relaciona con la pregunta de David Chalmers: "¿Por qué estamos tan desconcertados por el hecho de que tenemos experiencia cualitativa?" Un enfoque deflacionario es decir: "Bueno, estás comprometido con el metaproblema mismo". ¿Qué tipo de sensibilidad, o qué tipo de criaturas, podrían perplejarse por el hecho de que perciben? Simplemente hacer esa pregunta proporciona algunas ideas realmente interesantes.

Tan pronto como tenga un poco de su cerebro que está desplegando acción interna, significa implícitamente que debe tener representaciones de diferentes tipos de acción. Ahora tiene la oportunidad de pensar: ¿qué pasaría si no atendiera a esta experiencia cualitativa, este enrojecimiento, por ejemplo? Bien puede ser que tener un cerebro que tenga estas hipótesis contrafácticas a su disposición es todo lo que necesita para explicar por qué existen los filósofos y hacer estas preguntas.

Esto te lleva de vuelta a esta noción de que todo lo que hablas es realmente solo una explicación de mi mundo vivido. Es la explicación más simple para todas estas sensaciones que estoy teniendo, en todas las modalidades que poseo. Y no tiene que ser verdadero o falso. Siempre y cuando sea una explicación lo suficientemente buena que mantenga su sorpresa baja y su autoevidencia agradable y alta, eso es todo lo que debe hacer. La individualidad en sí misma ahora se convierte en otra explicación. Todo lo que dice un filósofo también sucumbe exactamente al mismo argumento, incluidos los qualia. Los Qualia se convierten en reificaciones de la mejor explicación para mi comprensión de mis datos sensoriales y mi visión interna de esta vida interior. La forma más elevada de conciencia es el cerebro del filósofo.

Eso es muy halagador para los filósofos.

Ellos lo merecen. No solo tienen representaciones internas de los qualia y pueden hablar sobre ellos, sino que también tienen la capacidad de generar un mundo efectivo en el que es posible no tener qualia. Empiezas a entretener el siguiente acertijo: Oh, si es posible no tener qualia, ¿por qué tenemos qualia?

¿Es el yo una ilusión?

Bueno, digamos que eres un niño salvaje que nunca ha visto otro mamífero. No habría necesidad de tener una noción de sí mismo. Tú y el universo serían solo una cosa. Pero tan pronto como empiezas a notar otras cosas que se parecen a ti, hay que resolver una pregunta: "¿Hiciste eso o hice eso?" Ahora debe tener, como parte de su modelo interno, la hipótesis, la fantasía, la ilusión, que puede ser absolutamente correcta, de que existen otras cosas como yo, y necesito modelar eso. Creo que la teoría de la mente y la necesidad de cerebros encerrados proporciona una respuesta simple de por qué tenemos uno mismo. Pero para volver a su pregunta, creo que sí, la individualidad es otra hipótesis plausible en mi modelo generativo que proporciona la mejor explicación para mis intercambios sensoriales.

He leído algunos de tus trabajos sobre psicodélicos. ¿Qué le hacen a nuestras mentes que actualizan sus creencias?

Los psicodélicos actúan sobre ciertos tipos de neurotransmisores llamados neuromoduladores y literalmente desintegran su actualización de creencias, liberando a esta población neuronal de la evidencia y las influencias de esa población. Ahora no podrá recurrir a representaciones de alto nivel de la individualidad para limitar su experiencia cualitativa en un nivel más bajo de abstracción. Puede experimentar una desilusión de nivel inferior del ego, literalmente, la representación del "yo" puede no ser capaz de influir en la experiencia. Puede estar atendiendo a sensaciones vívidas que ahora tendrían otras interpretaciones que no están pegadas por una narración egocéntrica y egocéntrica. Tendrás explicaciones alternativas sobre qué causó esta sensación y qué causó esa sensación. Todo esto es perfectamente sensato bajo un modelo generativo en el que se eliminaron las restricciones de un nivel de procesamiento en otro. Por ejemplo, podría tener la hipótesis de que si soy yo, hay otra hipótesis, no soy yo. Si comienzas a eliminar la evidencia de estas dos hipótesis, entonces creas una enorme incertidumbre sobre la mentalidad. Obtendrá despersonalización y posiblemente un mal viaje.

¿Tienes alguna experiencia personal de tropezar?

Cuando era más joven, disfrutaba los hongos mágicos. Así que he pasado por las puertas en el sentido huxleyano. Es una experiencia reveladora y reveladora en la que nunca das por sentado el control que tienes sobre la realidad. Este agarre es un regalo de una máquina de inferencia bien engrasada que genera fantasía tras fantasía que es perfecta. Cuando eso desaparezca, lo sabrás y apreciarás lo afinado que está nuestro control sobre ese sensorium y lo privilegiados que somos de existir.

¿LA FÍSICA TEÓRICA ESTÁ DESPERDICIANDO NUESTRAS MEJORES MENTES VIVAS EN TONTERÍAS?

El panorama de cuerdas puede ser una idea fascinante que está llena de potencial teórico, pero no predice nada que podamos observar en nuestro Universo. Esta idea de belleza, motivada por la resolución de problemas "no naturales", no es suficiente por sí sola para alcanzar el nivel requerido por la ciencia. (Universidad de Cambridge)

La historia de la física está llena de grandes ideas de las que has oído hablar, como el Modelo Estándar, el Big Bang, la Relatividad General, etc. Pero también está lleno de ideas brillantes de las que probablemente no haya oído hablar, como el modelo Sakata, la teoría del tecnicolor y el modelo de estado estacionario. y cosmología plasmática. Hoy, tenemos teorías que están muy de moda, pero sin ninguna evidencia de ellas: supersimetría, gran unificación, teoría de cuerdas y el multiverso.

Debido a la forma en que el campo está estructurado, sumido en una sinfonía de ideas, las carreras en física teórica de alta energía que se centran en estos temas a menudo tienen éxito. Por otro lado, elegir otros temas significa hacerlo solo. La idea de "belleza" o "naturalidad" ha sido un principio rector en física durante mucho tiempo, y nos ha llevado a este punto. En su nuevo libro, Lost in Math , Sabine Hossenfelder argumenta de manera convincente que continuar adhiriéndose a este principio es exactamente lo que nos lleva por mal camino.

El nuevo libro, Lost In Math, aborda algunas ideas increíblemente grandes, incluida la noción de que la física teórica está sumida en el pensamiento grupal y la incapacidad de confrontar sus ideas con la dura luz de la realidad, que no proporciona (hasta ahora) evidencia para respaldarlas. . (Sabine Hossenfelder / Libros básicos)

Imagine que se le dio un problema hipotético de elegir dos multimillonarios de una lista y estimar la diferencia en su patrimonio neto. Imagina que son anónimos, y que no sabrás cuál vale más, dónde se ubican en la lista de multimillonarios de Forbes o cuánto vale realmente cualquiera de ellos en este momento.

Podemos llamar a la primera A , la segunda B , y la diferencia entre ellos C , donde A - B = C . Incluso sin ningún otro conocimiento acerca de ellos, hay una cosa importante que se puede afirmar sobre C : es muy poco probable que va a ser mucho, mucho más pequeño que una o B . En otras palabras, si A y B están en los miles de millones de dólares, entonces es probable que C también esté en los miles de millones, o al menos en los cientos de millones.

Cuando tiene dos números grandes, en general, y toma su diferencia, la diferencia será del mismo orden de magnitud que los números originales en cuestión. (E. Siegel / datos de Forbes)

Por ejemplo, A podría ser Pat Stryker (# 703 en la lista), digamos, digamos, $ 3,592,327,960. Y B podría ser David Geffen (# 190), con un valor de $ 8,467,103,235. La diferencia entre ellos, o A - B , es entonces: $ 4,874,775,275. C tiene una oportunidad 50/50 de ser positiva o negativa, pero en la mayoría de los casos, va a ser del mismo orden de magnitud (en un factor de 10 o así) de ambos A y B .

Pero no siempre será así. Por ejemplo, la mayoría de los más de 2,200 multimillonarios en el mundo valen menos de $ 2 mil millones, y hay cientos de entre $ 1 mil millones y $ 1.2 mil millones. Si eligiera dos de ellos al azar, no lo sorprendería terriblemente si la diferencia en su patrimonio neto fuera solo de unas pocas decenas de millones de dólares.


Los empresarios Tyler Winklevoss y Cameron Winklevoss discuten sobre bitcoin con Maria Bartiromo en FOX Studios el 11 de diciembre de 2017. Los primeros 'multimillonarios de bitcoin' en el mundo, su patrimonio neto es prácticamente idéntico, pero hay una razón subyacente detrás de por qué. (Astrid Stawiarz / Getty Images)

Sin embargo, podría sorprenderte si la diferencia entre ellos era solo de unos pocos miles de dólares, o si era cero. "Qué improbable", pensarías. Pero podría no ser tan improbable después de todo.

Después de todo, no sabes qué multimillonarios estaban en tu lista. ¿Te sorprendería saber que los gemelos Winklevoss, Cameron y Tyler, los primeros multimillonarios de Bitcoin, tenían un patrimonio neto idéntico? ¿O que los hermanos Collison, Patrick y John (cofundadores de Stripe), valían la misma cantidad en unos pocos cientos de dólares?

No. Esto no sería sorprendente, y expone una verdad sobre los números grandes: en general, si A es grande y B es grande, entonces A - B también será grande ... pero no lo será si hay alguna razón por la cual A y B están muy juntos. Verá, la distribución de multimillonarios no es completamente aleatoria, por lo que podría haber alguna razón subyacente para que estas dos cosas aparentemente no relacionadas estén realmente relacionadas. (¡En el caso de Collisons o Winklevosses, literalmente!). 


Las masas de los quarks y leptones del modelo estándar. La partícula modelo más pesada es el quark top; El no neutrino más ligero es el electrón. Los neutrinos mismos son al menos 4 millones de veces más ligeros que el electrón: una diferencia mayor que la existente entre todas las otras partículas. Todo el camino en el otro extremo de la escala, la escala de Planck se sitúa en un premonitorio de 10¹⁹ GeV. Hitoshi Murayama de http://hitoshi.berkeley.edu/)

Esta misma propiedad es cierta en física. El electrón, la partícula más ligera que forma los átomos que encontramos en la Tierra, es más de 300,000 veces menos masivo que el quark top, la partícula del Modelo Estándar más pesada. Los neutrinos son al menos cuatro millones de veces más ligeros que el electrón, mientras que la masa de Planck, la denominada escala de energía "natural" para el Universo, es aproximadamente 10¹⁷ (o 100,000,000,000,000,000) más pesada que el quark top.

Si no conociera alguna razón subyacente por la que estas masas deberían ser tan diferentes, supondría que había alguna razón para ello. Y tal vez hay uno. Este tipo de pensamiento se conoce como un argumento de ajuste o "naturalidad". En su forma más simple, establece que debería haber algún tipo de explicación física de por qué los componentes del Universo con propiedades muy diferentes deberían tener esas diferencias entre ellos.


Cuando se restauran las simetrías (en la parte superior del potencial), se produce la unificación. Sin embargo, la ruptura de simetrías, en la parte inferior de la colina, corresponde al Universo que tenemos hoy, completo con nuevas especies de partículas masivas. Al menos, para algunas aplicaciones. (Luis Álvarez-Gaumé y John Ellis, Nature Physics 7, 2–3 (2011))

En el siglo XX, los físicos usaron argumentos de naturalidad con gran efecto. Una forma de explicar las grandes diferencias de escala es imponer una simetría a altas energías y luego estudiar las consecuencias de romperla a una energía más baja. Una serie de grandes ideas surgieron de este razonamiento, particularmente en el campo de la física de partículas. Los bosones de calibre en la fuerza de fuga eléctrica surgieron de esta línea de pensamiento, al igual que el mecanismo de Higgs y, como se confirmó hace solo unos años, el bosón de Higgs. Todo el Modelo Estándar se construyó sobre este tipo de simetrías y argumentos de naturalidad, y la naturaleza coincidió con nuestras mejores teorías.


Las partículas y antipartículas del Modelo Estándar ahora se han detectado directamente, con el último resistor, el Bosón de Higgs, cayendo en el LHC a principios de esta década. (E. Siegel / Más allá de la galaxia)

Otro gran éxito fue la inflación cósmica. El Universo necesitaba haber sido afinado en gran medida en las primeras etapas para producir el Universo que vemos hoy. El equilibrio entre la tasa de expansión, la curvatura espacial y la cantidad de materia y energía dentro de ella debe haber sido extraordinaria; Parece ser antinatural. La inflación cósmica fue un mecanismo propuesto para explicarlo, y desde entonces se han confirmado muchas de sus predicciones , tales como:

  • un espectro de fluctuaciones casi invariable en escala,
  • la existencia de sobredensidades y subdensidades del súper horizonte,
  • con imperfecciones de densidad que son de naturaleza adiabática,
  • y un límite superior a la temperatura alcanzada en el Universo temprano posterior al Big Bang.

Las fluctuaciones cuánticas que ocurren durante la inflación se extienden por todo el Universo, y cuando termina la inflación, se convierten en fluctuaciones de densidad. Esto conduce, con el tiempo, a la estructura a gran escala en el Universo hoy, así como a las fluctuaciones de temperatura observadas en el CMB. (E. Siegel, con imágenes derivadas de ESA / Planck y el grupo de trabajo interagencial DoE / NASA / NSF sobre investigación CMB)

Pero a pesar del éxito de estos argumentos de naturalidad, no siempre dan fruto.

Hay una cantidad anormalmente pequeña de violación de PC en las fuertes desintegraciones. La solución propuesta (una nueva simetría conocida como la simetría de Peccei-Quinn) ha tenido cero de sus nuevas predicciones confirmadas. La diferencia en la escala de masa entre la partícula más pesada y la escala de Planck (el problema de la jerarquía) fue la motivación para la supersimetría; De nuevo, se ha confirmado cero de sus predicciones. La falta de naturalidad del Modelo Estándar ha llevado a nuevas simetrías en forma de Gran Unificación y, más recientemente, Teoría de Cuerdas, que (nuevamente) no ha confirmado ninguna de sus predicciones. Y el valor anormalmente bajo pero no nulo de la constante cosmológica ha llevado a las predicciones de un tipo específico de multiverso que ni siquiera se puede probar. Esto también, por supuesto, no está confirmado.


Las partículas del modelo estándar y sus contrapartes supersimétricas. Se ha descubierto un poco menos del 50% de estas partículas, y un poco más del 50% nunca ha mostrado rastro de que existan. A raíz de las ejecuciones I y II en el LHC, gran parte del espacio de parámetros interesante para SUSY desapareció, incluidas las versiones más simples que satisfacen los criterios del "Milagro WIMP". (Claire David / CERN)

Sin embargo, a diferencia del pasado, estos callejones sin salida continúan representando los campos en los que los principales teóricos y experimentadores se agrupan para investigar. Estos callejones sin salida, que no han dado fruto literalmente para dos generaciones de físicos, continúan atrayendo fondos y atención, a pesar de estar posiblemente desconectados de la realidad por completo. En su nuevo libro, Lost In Math , Sabine Hossenfelder confronta hábilmente esta crisis, entrevistando a científicos convencionales, premios Nobel y contrarios (no chiflados) por igual. Puedes sentir su frustración, y también la desesperación de muchas de las personas con las que habla. El libro responde a la pregunta de "¿hemos dejado que las ilusiones sobre qué secretos guarda la naturaleza nublan nuestro juicio?" con un rotundo "¡sí!"


Una asimetría entre los bosones y los ant bosones comunes a las grandes teorías unificadas como la unificación SU (5) podría dar lugar a una asimetría fundamental entre la materia y la antimateria, similar a lo que observamos en nuestro Universo. La estabilidad experimental del protón, sin embargo, descarta las GUT SU (5) más simples. (E. Siegel)

El libro es una lectura salvaje, profunda y estimulante que haría dudar a cualquier persona razonable en el campo que aún sea capaz de introspección. A nadie le gusta enfrentar la posibilidad de haber desperdiciado sus vidas persiguiendo el fantasma de una idea, pero de eso se trata ser teórico. Usted ve algunas piezas de un rompecabezas incompleto y adivina cuál es realmente la imagen completa; La mayoría de las veces te equivocas. Quizás, en estos casos, todas nuestras conjeturas han estado equivocadas. En mi intercambio favorito, entrevista a Steven Weinberg, quien se basa en su vasta experiencia en física para explicar por qué los argumentos de naturalidad son buenas guías para los físicos teóricos. Pero solo logra convencernos de que eran buenas ideas para las clases de problemas que anteriormente lograron resolver. No hay garantía de que sean buenas guías para los problemas actuales;

Si eres un físico teórico de partículas, un teórico de cuerdas o un fenomenólogo, especialmente si sufres de disonancia cognitiva, este libro no te gustará. Si eres un verdadero creyente en la naturalidad como la luz guía de la física teórica, este libro te irritará tremendamente. Pero si usted es alguien que no tiene miedo de hacer esa gran pregunta de "¿lo estamos haciendo todo mal", la respuesta podría ser un gran e incómodo "sí". Aquellos de nosotros que somos físicos intelectualmente honestos hemos estado viviendo con este malestar durante muchas décadas. En el libro de Sabine, Lost In Math , esta incomodidad ahora está disponible para el resto de nosotros.

Fuente: Medium, por Ethan Siegel. 

sábado

BIOLOGÍA DE LA DEXAMETASONA: EL PRIMER FÁRMACO SALVAVIDAS PARA COVID-19.


Como funciona; ¿Cómo le va a otras drogas y enfermedades? sus efectos secundarios, preocupaciones de inmunosupresión y beneficios clínicos.

*Escrito por Shin jie Yong, via Medium

La primera droga que salva vidas

Está en los titulares. Un medicamento barato y ampliamente disponible salva vidas de Covid-19 grave. El ensayo RECUPERACIÓN de la Universidad de Oxford en el Reino Unido incluyó a 2104 pacientes con dexametasona y 4321 que no. Este es uno de los ensayos clínicos más grandes hasta la fecha.

Los resultados preliminares mostraron que el medicamento redujo el riesgo de muerte del 40% al 28% para los pacientes con respiradores, y del 25% al ​​20% para aquellos que requieren oxígeno suplementario durante 28 días. No hubo efectos secundarios sustanciales. Y no ayudó a los casos leves de Covid-19 sin problemas respiratorios.

Poniéndolo en contexto, la dexametasona podría salvar una vida cuando se aplica a ocho pacientes con ventiladores y a 25 pacientes que necesitan oxigenoterapia. Por lo tanto, el valor NNT (número necesario para tratar) de dexametasona en el rescate de la muerte relacionada con el ventilador es ocho, lo cual es impresionante según los estándares clínicos. A modo de comparación, el NNT de las estatinas en la prevención de enfermedades del corazón es 104.

"Esta es la única droga hasta ahora que se ha demostrado que reduce la mortalidad.- Y lo reduce significativamente. Es un gran avance “, Peter Horby, Profesor de Enfermedades Infecciosas Emergentes y Salud Global y Presidente del Reino Unido nuevas y emergentes amenazas de virus respiratorios Grupo Asesor, que dirigió el estudio , dijo . El director general de la OMS, Dr. Tedros Adhanom Ghebreyesus, felicita al estudio de Oxford por su " avance científico que salva vidas ". Y Rusia ya comenzó a usar dexametasona para tratar Covid-19, anunció el funcionario del ministerio de salud Sergei Avdeev .

El valor NNT de la dexametasona en el rescate de la muerte relacionada con el ventilador Covid-19 es 8, lo cual es impresionante según los estándares clínicos.

A pesar de que aún no se realiza una revisión por pares, los datos sin procesar de un ensayo aleatorizado, controlado con placebo y realizado adecuadamente con un tamaño de muestra basado en la población es difícil de refutar.


¿Cómo funciona la dexametasona contra otras drogas?

El ensayo Oxford RECOVERY (protocolo completo aquí ) probó dexametasona, lopinavir-ritonavir, hidroxicloroquina y azitromicina de forma aleatoria controlada con placebo. Solo la dexametasona salió triunfante en la prevención de la muerte de Covid-19.

El remdesivir antiviral solo acorta la estancia hospitalaria y no tiene efectos significativos sobre la tasa de mortalidad de Covid-19. También es caro y escasez. Por el contrario, la dexametasona es barata y está ampliamente disponible. “Por menos de £ 50, se puede tratar a 8 pacientes y salvar una vida”, Martin Landray, Profesor de Medicina y Epidemiología y uno de los principales investigadores del estudio de Oxford, dijo .

En particular, un estudio de preimpresión en Nueva York de aproximadamente 1000 pacientes mostró que la hidroxicloroquina + zinc redujo la mortalidad en pacientes con Covid-19 que no requerían un nivel de atención en la UCI. La hidroxicloroquina actúa como un transportador de zinc y el zinc dentro de la célula podría inhibir la actividad del SARS-CoV-2.


¿Cómo funciona la dexametasona?

La dexametasona es un glucocorticoide sintético (es decir, una clase de corticosteroides) que se administra por vía oral o intravenosa para tratar enfermedades como la artritis, las alergias, el asma y algunas formas de cáncer. Imita la acción del cortisol que el cuerpo produce naturalmente para calmar la inflamación.

La dexametasona detiene dos fases de inflamación y ejerce efectos antiinflamatorios e inmunosupresores.

Como la dexametasona es de acción prolongada y tiene efectos sistémicos, es aproximadamente 25 veces más potente que otros corticosteroides sintéticos. Los glucocorticoides (una clase de corticosteroides) también son más fuertes que los medicamentos antiinflamatorios no esteroideos (AINE) como el ibuprofeno o la aspirina. Los glucocorticoides detienen dos fases, es decir, la vasodilatación y la migración de las células inmunes, de la inflamación. Por el contrario, los AINE solo inhiben la etapa vascular. Por lo tanto, la dexametasona es antiinflamatoria e inmunosupresora.

Las vías biológicas de la dexametasona se superponen con la de la patología Covid-19.

A nivel bioquímico, los glucocorticoides se difunden fácilmente a través de las membranas de la célula huésped y se unen al receptor de glucocorticoides en el citoplasma celular. Esta unión al receptor desencadena una cascada de reacciones que terminan suprimiendo las citocinas proinflamatorias IL-1, IL-2, IL-6, IL-8, TNF e IFN-gamma. Es importante destacar que cinco de estos están vinculados a la gravedad de Covid-19.

Además, uno de los principales culpables de la tormenta de citoquinas Covid-19 es la hiperactivación de los macrófagos , que también es inhibida por los glucocorticoides. Un estudio de cultivo celular de 2019 también demostró que la dexametasona rescató a las células alveolares humanas (sacos de aire) de la destrucción por las citocinas proinflamatorias.


Efectos secundarios potenciales

Las dosis altas y a largo plazo causarían efectos secundarios. "El uso crónico se asocia con una lista aleccionadora de efectos adversos, pero unos pocos días, o incluso una semana, de terapia con esteroides [incluida la dexametasona] generalmente está libre de efectos secundarios significativos", afirmó una revisión de 2013 . El estudio de Oxford utilizó una dosis baja a moderada durante diez días, lo que se justifica teniendo en cuenta que la inflamación incontrolada y excesiva alimenta la etapa crítica de Covid-19.

En cualquier caso, la dexametasona causa efectos secundarios, los más comunes son aumento del apetito, agresión, agitación, cambios de humor, visión borrosa, mareos, dolor de cabeza, hormigueo en brazos y piernas, latidos cardíacos irregulares, etc. Como los corticosteroides tienen efectos en todo el sistema, su Los posibles efectos secundarios también son de amplio espectro. Las personas con enfermedades crónicas , como diabetes, dislipidemia, enfermedades cardíacas, hipertensión, úlcera péptica y osteoporosis, son más propensas a desarrollar efectos secundarios de los corticosteroides.


Preocupaciones de inmunosupresión versus beneficios clínicos

La dexametasona es antiinflamatoria e inmunosupresora al mismo tiempo, como se mencionó. Hay preocupaciones de que este último debilite las respuestas inmunes al virus Covid-19. "Se han evitado los corticosteroides en la mayoría de los casos de neumonía debido a la preocupación de que sus efectos inmunosupresores puedan empeorar la infección subyacente", afirmó un capítulo del libro de 2017 . Según una revisión de 2020 en Lancet , los glucocorticoides (una clase de corticosteroides) no funcionaron bien contra los coronavirus previos.

Pero a veces la práctica clínica sugiere lo contrario. Los corticosteroides son útiles en tipos específicos de neumonía, especialmente la neumonía por hongos Pneumocystis jiroveci . Un metaanálisis de 2018 de seis ensayos clínicos calculó que la baja dosis de corticosteroides (incluidos los glucocorticoides como la dexametasona) acortó el período de hospitalización por neumonía adquirida en la comunidad en comparación con el placebo. También hay evidencia que respalda las dosis bajas de glucocorticoides (incluida la dexametasona) para reducir la gravedad del síndrome de dificultad respiratoria aguda (SDRA; un resultado típico de Covid-19 grave), concluyó una revisión de 2014 de metanálisis y ensayos clínicos.

En la neumonía grave o SDRA, los beneficios de los glucocorticoides superan sus preocupaciones de inmunosupresión, que solo se ven en dosis altas.

Tenga en cuenta que se usó una dosis baja para tratar la neumonía grave y el SDRA, que está respaldado por la ciencia. "Los efectos antiinflamatorios e inmunosupresores de los glucocorticoides dependen de la dosis, y los efectos inmunosupresores se observan principalmente en dosis más altas ", afirmó un capítulo del libro de 2020. Los niveles altos de glucocorticoides podrían impedir que las células T funcionen correctamente, pero no las células B, que son responsables de orquestar las reacciones inmunes dirigidas a un patógeno específico.

El ensayo Oxford RECOVERY es el mejor ejemplo: una dosis baja a moderada de dexametasona reduce el riesgo de muerte de pacientes con Covid-19 con respiradores en un tercio (del 40% al 28%), salvando una vida por cada ocho pacientes tratados sin ningún efecto secundario destacado. Y, por último, no es útil para aquellos que pueden respirar adecuadamente, por lo que no hay necesidad de almacenarlo.

martes

LA COMBINACIÓN DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) y BIOLOGÍA, PODRÍA RESOLVER LOS MAYORES PROBLEMAS DEL DESCUBRIMIENTO DE FARMACOS

El aprendizaje automático puede acelerar la creación de nuevos medicamentos y descubrir los misterios de las principales enfermedades, dice Daphne Koller, CEO de Insitro.

            [Foto: Ivan-balvan / iStock]

Escrito por Ruth Reader, vía Fast Company

Daphne Koller es mejor conocida como la cofundadora de Coursera , la base de datos abierta para el aprendizaje en línea que se lanzó en 2012. Pero antes de su trabajo en Coursera, estaba haciendo algo muy diferente. En 2000, Koller comenzó a trabajar en la aplicación del aprendizaje automático a conjuntos de datos biomédicos para comprender la actividad genética en todos los tipos de cáncer. Puso ese trabajo en espera para cultivar Coursera, lo que tomó muchos más años de lo que inicialmente pensó que sería. No volvió a la biología hasta 2016 cuando se unió al brazo de investigación y desarrollo de ciencias de la vida de Alphabet, Calico.

Dos años más tarde, Koller comenzó Insitro, una compañía de descubrimiento y desarrollo de medicamentos que combina la biología con el aprendizaje automático.  "En realidad estoy volviendo a este espacio", dice ella. 

Hay muchas esperanzas de que la inteligencia artificial pueda ayudar a acelerar el tiempo que lleva fabricar un medicamento y también aumentar la tasa de éxito . Han surgido varias startups para aprovechar esta oportunidad. Pero Insitro es un poco diferente de algunas de estas otras compañías, que dependen más del aprendizaje automático que de la biología.

Por el contrario, Insitro se ha tomado el tiempo para construir un laboratorio de vanguardia, un proyecto costoso y que requiere mucho tiempo. Aún así, tener la misma competencia en ciencias de laboratorio y ciencias de la computación puede ser el boleto ganador. Aunque solo tiene dos años, Insitro ya ha llamado la atención de las compañías farmacéuticas de la vieja guardia. El año pasado, la compañía llegó a un acuerdo con el gigante farmacéutico Gilead para desarrollar herramientas y, con suerte, nuevos objetivos de medicamentos para ayudar a detener la progresión de la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NASH). La asociación le dio a Insitro $ 15 millones con el potencial de ganar hasta $ 200 millones por cada objetivo de medicamentos.

Hablé con Koller para analizar lo que su compañía está haciendo de manera diferente y dónde el aprendizaje automático puede marcar la diferencia en el desarrollo y descubrimiento de medicamentos. Esta entrevista ha sido editada para su publicación:

   Daphne Koller [Foto: cortesía de Insitro]

Fast Company: lo que está haciendo es diferente a la mayoría de las compañías farmacéuticas de inteligencia artificial, que están utilizando la base de conocimiento existente de artículos y estudios publicados para llegar a objetivos de drogas. En cambio, ha desarrollado una compañía farmacéutica que usa inteligencia artificial pero que también tiene un laboratorio completo para biólogos. ¿Por qué tomaste este enfoque?

Daphne Koller: El otro modelo es un esfuerzo de inicio mucho más fácil en el sentido de que hay todos estos datos disponibles y puedes ir y recopilarlos. Puede hacerlo con un equipo de personas puramente de ciencia de datos. No necesita construir un laboratorio húmedo, simplemente va y recolecta todos esos datos y los pone en una gran pila, y luego deja que su gente de aprendizaje automático lo haga.

Lo que estamos haciendo es mucho más complicado y ambicioso en varias dimensiones diferentes. Una es que realmente necesitábamos construir un laboratorio de biología de alto rendimiento, que está más allá de la frontera en múltiples niveles. Eso requiere una construcción mucho más costosa. También requiere construir un equipo que realmente no se haya construido antes, que es tomar a algunas personas que están en la vanguardia de su campo, en el lado de la biología, y reunirlas en un solo equipo integrado con algunas personas que están en el vanguardia del aprendizaje automático y la ciencia de datos, y realmente les dice: "hablas idiomas diferentes, pero vas a trabajar juntos como un solo equipo". Y creo que ese es realmente un esfuerzo cultural muy desafiante que la mayoría de las empresas no han estado dispuestos o no han podido realizar.

FC: ¿Por qué haces eso? ¿Cuál es el beneficio de tener una compañía farmacéutica que brinde a biólogos y científicos de datos y expertos en aprendizaje automático la misma posición?

DK: Cuando observa el proceso de descubrimiento de drogas, que, si tiene suerte, es de 15 años de extremo a extremo con un 5% de posibilidades de éxito, hay múltiples bifurcaciones en el camino donde actualmente las personas están tomando decisiones. "¿Voy por el camino A o B o C o D?" Y si tienes suerte, un camino en 99 te llevará al éxito. Si baja por el equivocado, son años y decenas de millones de dólares en gastos desperdiciados. Entonces, ¿qué pasaría si pudiéramos hacer mejores predicciones sobre qué bifurcación tomar?

"PARTE DEL PROBLEMA QUE HA TENIDO EL BIOFARMA ES QUE ES REALMENTE DIFÍCIL FALLAR RÁPIDAMENTE”.

Es más como un modelo a prueba de fallas que Silicon Valley realmente ha sido pionero, pero dentro del contexto de la biología. Creo que parte del problema que ha tenido el biofarma es que es realmente difícil fallar rápidamente. A menudo realiza una inversión de 5-10 años en algo antes de darse cuenta de que no se ve tan bien. Y en ese punto, los costos hundidos son tan grandes que la gente dice: “Oh, está bien. ¿Sabes que? Solo voy a llevar esto a la clínica y esperar lo mejor ”. Creo que esa es una de las razones por las que vemos las tasas de fracaso que vemos es que las personas empujan cosas que probablemente no deberían empujarse porque sienten, en muchos casos correctamente, que no tienen otra opción.

Lo que esperamos poder hacer, porque estamos construyendo estos modelos predictivos, es poder tomar las decisiones más rápido.

La otra parte es que el aprendizaje automático se ha vuelto bastante bueno para hacer predicciones precisas en un amplio espectro de dominios. Hasta ahora no se ha aplicado de manera tan efectiva en las ciencias de la vida en general, y una de las principales razones es la falta de datos de alta calidad que tenemos [en comparación con] la visión por computadora o el procesamiento o la logística del lenguaje natural. Al mismo tiempo, la comunidad de bioingeniería de la biología celular ha inventado en los últimos años un conjunto notable de herramientas que realmente se pueden combinar de maneras únicas e interesantes para generar grandes cantidades de datos que pueden ayudar a alimentar esos algoritmos de aprendizaje automático.

FC: ¿Cuáles son las principales razones por las que las drogas fallan?

DK: Sabemos por las estadísticas que la mayoría de los medicamentos [que entran en los ensayos] fallan debido a la falta de eficacia en la fase dos o la fase tres. Y no es porque la droga no fuera buena. Estaba apuntando al objetivo equivocado. Donde entra el aprendizaje automático es observar de manera integral muchos, muchos atributos diferentes de esas células y decir cuáles de ellas son las más predictivas del resultado clínico humano. Y eso es algo en lo que la gente realmente no es tan buena, porque las células son complejas y hay muchas dimensiones para unir todas esas piezas para detectar lo que a menudo es una señal sutil. No es algo en lo que la gente se destaque.

FC: Entonces, una vez que configura estas aplicaciones, ¿cómo puede usarlas?

DK: puede usar esas aplicaciones de varias maneras. En primer lugar, puede usarlos para identificar objetivos básicamente diciendo: “Oye, ahora sabemos cómo se ve una célula enferma. Ahora sabemos cómo se ve una célula sana ”. ¿Qué sucede si [uso] CRISPR para perturbar la celda para pasar de un estado activo a uno inactivo o viceversa? Bueno, si haces eso, y el fenotipo pasa de un estado poco saludable a un estado saludable, tal vez ese gen sea un buen objetivo para un medicamento.

"LA GENTE PIENSA QUE EL ALZHEIMER ES UNA ENFERMEDAD, CASI CON CERTEZA, ESO NO ES CIERTO".

La otra cosa que permite la plataforma es la segmentación de lo que a menudo es una población de pacientes heterogénea en subconjuntos que son mucho más coherentes. La analogía aquí es pensar en lo que sucedió en la oncología de precisión. Hace unos 15 o 20 años, solíamos pensar en el cáncer de seno como una cosa. Pero luego, cuando comenzamos a obtener más datos moleculares sobre las personas cuyos cánceres eran diferentes, nos dimos cuenta de que había subtipos muy diferentes de cánceres. Hubo lo que se llama los cánceres positivos para HER2 que fueron muy bien dirigidos por Herceptin. Existen los cánceres BRCA-1 que ahora son blanco de los inhibidores de PARP. Y entonces, existen estos subconjuntos que son muy distintos entre sí y ahora son tratados mucho mejor por la terapéutica de precisión.

La gente piensa que el Alzheimer es una enfermedad, casi con certeza, eso no es cierto. La gente piensa que la diabetes tipo dos es una enfermedad, que probablemente tampoco sea cierta. Para estas enfermedades, aún no hemos identificado subtipos. Creemos que al recopilar suficientes datos sobre suficientes genéticas diferentes a nivel molecular, tal vez surjan esos subtipos.

FC:  ¿Tiene alguna idea sobre el papel que puede desempeñar el aprendizaje automático para ayudar a encontrar un tratamiento o una vacuna para COVID-19?

DK: Creo que hay oportunidades. En este momento, [la comunidad más grande del cuidado de la salud] está mirando los enfoques de vacunas que han desarrollado diferentes compañías, y los estamos colocando con un montón de proteínas virales y esperando lo mejor. Para predecir la eficacia de la vacuna, las técnicas simplemente no existen y no habrá tiempo suficiente para desarrollarlas. Pero sí creo que hay un trabajo interesante que está sucediendo en el lado terapéutico, donde se ha trabajado más en la aplicación del aprendizaje automático para todo, desde la interpretación de la [expresión génica] celular. Existe la posibilidad de diseñar nuevos medicamentos, nuevas combinaciones de medicamentos e incluso solo la interpretación del estado celular.

NUEVAS FRONTERAS

FC: Estás trabajando con Gilead para comprender mejor la enfermedad del hígado graso no alcohólico (NASH). Lo difícil de la NASH es que solo se puede diagnosticar y monitorear a través de una biopsia hepática, que es brutal para el paciente. Usted ha dicho que ha tenido cierto éxito con las aplicaciones de aprendizaje automático que pueden detectar aspectos de la enfermedad que un ser humano no puede detectar de otra manera, lo que es muy prometedor para cambiar incluso la forma en que los médicos rastrean la enfermedad en las personas. Tengo curiosidad por saber qué otras áreas de la salud humana le interesan.

DK: Sentimos que la neurociencia es un área que está a punto de estallar para comprender finalmente la genética muy compleja de las enfermedades del Sistema Nervioso Central. La necesidad insatisfecha es enorme, y los modelos animales son particularmente intraducibles. Entonces, para algunas enfermedades, podría decir: "Bueno, el modelo animal no es excelente, pero es aceptable". El modelo animal para la depresión, y esto va a sonar surrealista, pero te digo que no lo es, es tomar un mouse y ponerlo en un balde con agua y hacer que nade hasta que se canse y se ahogue. Y si nada más, está menos deprimido. Se llama prueba de natación forzada.

Ahora, si observamos la depresión, es una enfermedad con una heredabilidad genética significativa en la que sabemos que hay cientos de genes que están implicados con vías muy específicas, y cosas que ahora están comenzando a emerger de la genética y de la enfermedad. Análisis celular del tejido cerebral. Nada de eso tiene nada que ver con hacer que un ratón nade más tiempo. Creemos que en cosas como la neurodegeneración y la neuropsiquiatría hay una gran oportunidad para aplicar un conjunto diferente de herramientas. Te garantizo que no serán modelos perfectos de la enfermedad. Pero no pueden ser mucho peores que hacer que un ratón nade más tiempo. ¿Derecha?. 


SOBRE EL AUTOR

Ruth Reader es escritora de Fast Company . Ella cubre la intersección de la salud y la tecnología.

lunes

Es por eso que necesitamos cambiar nuestro enfoque hacia la salud mental de los jóvenes.

"La mayoría de las enfermedades mentales tienen su inicio en la adolescencia y en la edad adulta temprana" 

Escrito por: Nataya Branjerdporn, Eóin Killackey. Vía Foro Económico Mundial
  • El 75% de las enfermedades mentales comienzan antes de los 25 años.
  • Al menos una de cada cuatro personas experimenta problemas de salud mental.
  • La mayoría de los sistemas de salud mental se dividen entre niños y adultos, dejando a muchos jóvenes luchando con diferentes enfoques en su momento más vulnerable.

Uno de los objetivos principales de todas las sociedades es garantizar que sus hijos tengan la oportunidad de convertirse en adultos sanos capaces de contribuir a sus comunidades. Históricamente, uno de los principales obstáculos para esto ha sido la mortalidad infantil, con casi el 50% de los niños muriendo antes de los cinco años hace 200 años . En los últimos 80 años, la mortalidad infantil se ha reducido a menos del 4% a nivel mundial . El principal obstáculo actual que impide que los jóvenes alcancen una edad adulta saludable es la salud mental.

La enfermedad mental es uno de los mayores problemas que enfrentan los jóvenes. La mayoría de las enfermedades mentales tienen su inicio en la adolescencia y en la edad adulta temprana con el 75% de las enfermedades mentales presentes a la edad de 25 años . Este es un momento de vida lleno de transiciones en sus relaciones, educación, trabajo y vivienda. La aparición de enfermedades mentales en este momento de la vida puede interrumpir o descarrilar el desarrollo en una o muchas de estas áreas de la vida.

Una de cada cuatro personas experimenta enfermedades mentales, aunque investigaciones recientes sugieren que la proporción real puede ser el doble. Como consecuencia, no solo hay un costo personal significativo para el individuo con enfermedad mental y sus seres queridos, sino un costo social y económico masivo para la comunidad en general. Un informe del Foro Económico Mundial y de Harvard descubrió que las enfermedades mentales contribuyen con la mayor parte de la producción mundial económica perdida de cualquier enfermedad no transmisible. El informe estimó que para 2030 las enfermedades mentales conducirían a pérdidas en la producción mundial equivalentes a US $ 16,1 billones.

La mayoría de los sistemas de salud mental están estructurados en sistemas para niños y adultos, con un punto de corte de 18 años, justo en el medio del inicio típico de una enfermedad mental. Esto requiere que la persona joven y su familia naveguen por un sistema nuevo y, a menudo, bastante diferente cuando están menos capacitados por crisis o angustia. El apoyo a los jóvenes es más débil cuando necesita ser más fuerte. Además, no suele haber aportes de los jóvenes o sus familias en términos de políticas, diseño de servicios u ofertas de servicios. Finalmente, los servicios de salud mental existentes tienden a estar pobremente integrados con el sistema de servicios más amplio que aborda las diversas necesidades experimentadas por los jóvenes con enfermedades mentales, como el sistema educativo, el bienestar, la vivienda y otros apoyos. Esta es claramente una situación que necesita cambiar.

Un antídoto para esta imagen es la Salud Mental Juvenil. Youth Mental Health es un movimiento de jóvenes , familias, investigadores , médicos y otros que ha crecido en los últimos 25 años. Este movimiento reconoce la centralidad de la persona joven al diseñar y proporcionar una respuesta de salud mental. La Salud Mental de los Jóvenes interrumpe un sistema binario anterior y, en cambio, empodera a los jóvenes para que sean dueños de sus experiencias y asuman su papel de partes interesadas. El mantra "Nada sobre nosotros, sin nosotros" es un punto clave de diferencia encarnado por el movimiento de Salud Mental Juvenil.

Los adolescentes que luchan con problemas de salud mental necesitan acceso a una atención constante
Imagen: UNICEF

Ignorando las divisiones de edad arbitrarias tradicionales, en cambio busca evidencia de inicio y brinda servicio a las personas de 12 a 25 años con flexibilidad en ambos extremos de este espectro de edad. La salud mental de los jóvenes busca proporcionar una respuesta que no solo aborde los síntomas que experimenta una persona joven, sino también los efectos que esos síntomas están teniendo en su vida, ya sean luchas en educación, empleo, vivienda, relaciones sociales o manejo físico o salud sexual Los sistemas tradicionales de salud mental erigen barreras ( ocasionalmente literales ) para la entrada, pero la salud mental de los jóvenes adopta un enfoque de atención primaria sin puerta equivocada: los jóvenes pueden simplemente entrar y pedir la ayuda que necesitan. A pesar de la promesa de este enfoque, solo se ha realizado en un número relativamente pequeño de países de altos ingresos.

En 2019, el Foro se asoció con Orygen, un centro de investigación médica de salud mental juvenil líder en el mundo en Australia, para desarrollar un marco global de salud mental juvenil que podría usarse para desarrollar respuestas de salud mental juvenil en cualquier entorno de recursos. El proyecto incluyó consultas con más de 600 jóvenes en más de 50 países en una variedad de entornos de recursos. Los jóvenes nos dijeron que el estigma y la disponibilidad de atención de salud mental eran barreras importantes para buscar atención de salud mental. Y que incluso cuando se buscaba ayuda, había una gran cantidad de creencias de que la ayuda recibida sería buena. Al conocer y escuchar a los jóvenes de todos los grupos de ingresos de los países, nos contaron acerca de tres preocupaciones constantes sobre la salud mental. Estos incluyeron la carga de comparación causada por las redes sociales; presión académica para lograr, y; Preocuparse por el impacto del cambio climático en las oportunidades de vida. Si bien las consultas concluyeron antes de la crisis actual, hay pocas dudas de que el impacto sanitario y económico de COVID19 también sería una causa importante deangustia a los jóvenes del mundo.

A través de consultas con jóvenes, expertos académicos, profesionales, familias, atención médica y líderes de la industria de la salud, se desarrolló un marco. El marco tiene 8 principios básicos:

  • Acceso rápido, fácil y económico.
  • Atención específica para jóvenes de alta calidad.
  • Participación comunitaria, educación y concienciación.
  • Identificación temprana
  • Asociación juvenil
  • Compromiso y apoyo familiar
  • Mejora continua
  • Prevención

Pero la clave para la implementación de estos principios es la interpretación local. Las partes interesadas locales deben interpretar estos principios en su propio contexto local.

A través del proyecto, también fuimos testigos de las formas en que los jóvenes se ponen de pie e implementan soluciones que mejoran la atención de salud mental de los jóvenes hoy y para los futuros jóvenes. Y, además del marco, se desarrolló un conjunto de herramientas de promoción, nuevamente diseñado conjuntamente con los jóvenes, para liberar y enfocar esta energía.

El progreso en el tratamiento de las enfermedades mentales a menudo se ha visto obstaculizado por el estigma y los prejuicios, y aunque esos factores continúan existiendo, se encuentran con una generación de jóvenes que no son tímidos para hablar sobre su experiencia de salud mental y salud mental. Cada vez más las experiencias de enfermedades mentales no se enfrentan con un hombro frío, sino con un hombro en el que apoyarse. El Marco mundial para la salud mental de los jóvenes, que se lanzará oficialmente el 27 de mayo, es un plan para que la sociedad se una con los jóvenes para reducir el estigma en torno a la salud mental, abogar por un cambio positivo y garantizar que la próxima barrera para alcanzar una edad adulta exitosa es removido. 

Dame tu voto en HispaBloggers!

Síguenos en Facebook

Etiquetas

5G A AB ABUELO ACEITES ESCENCIALES ACIDEZ ESTOMACAL ÁCIDOS GRASOS ACNÉ Actualidad ADN Adolescencia África AINES ALCOHOL ALERGIAS Algoritmo ALIMENTACIÓN Alimentos ALZHEIMER AMAZON Amazonía amor ANÁLISIS DE SANGRE ANÁLISIS INSTRUMENTAL ANSIEDAD ANTIÁCIDOS ANTIÁTOMOS ANTIBIÓTICOS ANTICUERPO Antidepresivos ANTIDEPRESIVOS ISRS ANTIHIDRÓGENO ANTIMATERIA APPLE Aprendizaje Automático ARABINOXILANOS Aristóteles ARN ARTRITIS IDIOPÁTICA JUVENIL ARTRITIS REUMATOIDEA ASPIRINA ATENCIÓN FARMACÉUTICA ÁTOMOS Autismo Autista AUTOFAGIA AUTOINMUNE Automatización AUTOMEDICACIÓN AZÚCAR B Bancos BEBÉ BEBIDAS ENERGETICAS Big Data BILINGÜE Biodiversidad BIOESTADISTICA Biología BIOQUIMICA BIOQUÍMICA BIOREVOLUCIÓN Biotecnología BOSQUES BPM BROMATOLOGÍA Y NUTRICIÓN C. DIFFICILE CACAHUATE CALAMBRES Calentamiento Global Cambio Climático CÁNCER CAPITALISMO Carbohidratos CARIES Células Células Madre CEREBRO CERN China CICLO DE KREBS CIENCIA Ciencia de Datos CIRROSIS Citoquinas CITRATO DE MAGNESIO ClO2 Cloroquina COCUS NUCIFERA L Cognitiva Cognitivo COLESTEROL Colon Computación Comunicación Conciencia Construcción Consumidor Contagio CONTRACCIONES Corazón Coronavirus CORTEZA ENTORRINAL CORTISOL COVID-19 CRIPTORQUIDIA CRISPR/CAS9 CUADROS CLÍNICOS Cultura Cultura Organizacional CURA DA TERRA CURA DE LA TIERRA Datos Democracia DENTISTA DEPRESIÓN Depresión Perfectamente Oculta Depresivos DERMATOLOGÍA Desarrollo Sostenible DESCUBRIMIENTO DESCUBRIMIENTOS Dexametasona DIABETES DIABETES TIPO 1 DIABETES TIPO 2 Diástole Dieta DIGESTIÓN Dióxido de Cloro DISBIOSIS DISPENSACIÓN Distimia DOLORES DE ESPALDA DOPOMINA DRUNKOREXIA Dualidad Antípoda ECOGRAFÍA Ecología Economía EDAD LUNAR EDUCACIÓN ALIMENTICIA EGFR EMBARAZO Embrión Empresa Energía Libre ENFERMEDAD AUTOINMUNE ENFERMEDAD CARDIOVASCULAR Enfermedad Mental Enfermedades ENFERMEDADES CARDÍACAS Ensayos Clínicos ENTREVISTA ENVEJECIMIENTO ENZIMA MTH1 Epidemiológia EQUIBIÓTICOS EQUIBÓTICO ESPERANZA DE VIDA ESTOICISMO ESTOICO ESTRÉS ESTRÍAS EYACULACIÓN FARMACIA Farmacia Comunitaria FARMACIA GALÉNICA FARMACIA HOSPITALARIA FARMACOGNOSIA FARMACOLOGÍA FARMACOQUÍMICA Fauna FDA Feynman FIEBRE Filantropía FILOSOFÍA Finanzas FÍSICA Física Teórica FISIOLOGÍA FISIOPATOLOGÍA Fisioterapia FITOQUÍMICA FORTALEZA MENTAL Fotos Fotosíntesis Fotosistema FRUTOS SECOS Gas Genética GENOMA Geoingeniería GERIATRÍA GERONTOLOGÍA Gestión de Procesos GESTIÓN FARMACÉUTICA GINECOLOGÍA GINECOMASTIA GLUCOSA Gluón GÖDEL GONADOTROPINA GOOGLE GOOGLE READER GRIPE HEMORROIDES HIDRÓGENO Hidroxicloroquina HIERRO HÍGADO Hiperinsulinemia Humor IA Ideas IDIOMA Incertidumbre INDÍGENAS INDUSTRIA FARMACÉUTICA Inflamación INFLUENZA Informática Ingenuidad INMIGRANTES Inmunidad INMUNOLOGÍA Inmunosupresión Innovación Innovación Biológica INSOMNIO INSULINA Inteligencia Inteligencia Artificial Intolerancia Intuición Artificial Investigación IoT iPHONE Ira IVERMECTINA Karl Friston Latido Lenguaje Animal Lenguaje R Libros Luz Solar MAGNESIO MALFORMACIONES FETALES MANÍ Markov Matemática MATEMÁTICAS Mecánica Cuántica Medicamento MEDICAMENTOS Medicina Medicina Actualidad MEDICINA ALTERNATIVA MEDICINA CHINA Medio Ambiente Melancolía MEMORIA MENINGITIS MENOPAUSIA METABOLISMO Metabolitos metodología MICOSIS FUNGOIDE Microbiológia Miedo MIGRAÑA Mimesis MINERALES Misantropía Misántropo Miscelanea MISCELANEAS MMS Modelos Estadisticos MOGAMULIZUMAB Motivación MULTILINGÜE Multiverso MULTIVITAMÍNICOS Mundo Virtual NANOFÁRMACO Nathaniel Gabor Naturaleza Nature Negocio Negocios Neurociencia NEURODIVERSIDAD NEUROLOGÍA Nicotina NIETOS No Neurotípicas NOOTRÓPICOS Noticias Nutrición O OBESIDAD OBESIDAD INFANTIL OBSTETRICIA OFICINA FARMACÉUTICA OFTALMOLOGÍA OMEGA 3 OMEPRAZOL OMS ONTOLÓGICA ONU ORGASMO ORIGENES DE LA VIDA ORLISTAT OSTEOPOROSIS OXIDO DE MAGNESIO Pandemia PAPERAS PARADOJA DE LA RECUPERACIÓN PARASITOLOGÍA PARODITITIS Partícula de Higgs PASAPORTES DE INMUNIDAD PATENTE PEDIATRÍA Pedos PENSAMIENTO Pensamiento Crítico PENSAMIENTO NEGATIVO PERDIDA DE PESO Petróleo Petroleras PÍLDORA ANTICONCEPTIVA Plantas PLANTAS MEDICINALES Plástico POLISACÁRIDOS Política Precios PREDICCIÓN PROBIÓTICOS Prospectiva Estratégica Psicología Psilocibina PSIQUIATRÍA PSQUIATRÍA MOLECULAR Pueblos Indígenas Racismo RAMs Reacciones Adversas Reciclaje Red Neuronal REENCANTAMIENTO Rehabilitación RENDIMIENTO ESCOLAR Resiliencia RESISTENCIA BACTERIANA RESONANCIA MAGNÉTICA RESORCIÓN ÓSEA REUMATOLOGÍA Reznik SABIDURÍA SAGE SALUD Salud Comunitaria Salud Mental SALUD PÚBLICA SARS-CoV-2 SCR SECUENCIA Seres Humanos SEROTONINA SERVICIO FARMACÉUTICO Servicios SEXO DEL BEBÉ Simbiosis Síndrome de Sézary Singularidad SIR SISTEMA INMUNOLÓGICO SISTEMA NERVIOSO Sístole SOBREPESO SODIO Soledad TABLA CHINA TDAH TECNOLOGÍA TECNOLOGÍA FARMACÉUTICA TEJIDO ÓSEO TeleMedicina TEOREMA DE INCOMPLETITUD TEOREMAS TEORÍA Teoría de Todo Teoría del todo Terapia Terapia Psicodélica TERCER TRIMESTRE TERCERA EDAD TESTOSTERONA Tipo de Sangre TOXICOLOGÍA TOXOPLASMA GONDII TOXOPLASMOSIS Trabajo Trabajo Remoto TRADICIÓN ORIENTAL Transformación Digital Trastorno Mental TRIGLICÉRIDOS Turing UCI ÚLCERA GASTROINTESTINAL Universo UVEÍTIS Vacunas VARICES VIDA VIH VIRUS Vitaly Vanchurin VITAMINA D VITAMINAS WINAMP WINDOWS LIVE MESSENGER YOGURT YouTube