Por @Alvy — 7 de Agosto de 2022

Foto (CC) Camilo Jimenez @ Unsplash

Vi una referencia a un trabajo de unos investigadores del departamento de Inteligencia Artificial aplicada a la medicina de la Universidad de Cambridge que publicaron un trabajo en el que explicaban cómo dieron con un método para seleccionar los pacientes que deben recibir órganos donados utilizando un algoritmo de inteligencia artificial que mejora el actual criterio humano, que dicho sea de paso se basa también en diversos modelos matemáticos como es lógico.

En pocas palabras: los investigadores descubrieron que el algoritmo de aprendizaje automático (llamado OrganITE) era capaz de producir mejores resultados en las simulaciones, que incluían una mezcla de datos reales de los últimos 26 años y datos imaginarios cuidadosamente equilibrados. Estas cosas son complicadas por cuestiones éticas y porque son muchos los factores a tener en cuenta: el tipo de órgano, lo raro que es, los años de vida que puede proporcionar al receptor, la posibilidad de rechazo, etcétera. El nuevo algoritmo consigue hacer una selección un tanto peculiar pero que maximiza el número total de años de vida de los receptores en su conjunto, algo que así dicho suena a buena idea y a algo socialmente aceptable sin problema.

Lo que observaron es que el algoritmo aprendió a ofrecer los nuevos órganos disponibles no sólo dependiendo de a quienes más puede beneficiar, sino también de la probabilidad de que aparezca un nuevo órgano similar en poco tiempo (un factor denominado «escasez de órganos»). Esto beneficia a quienes necesitan un órgano con ciertas características «raras» cuando se sabe que es probable que para otros pacientes que pudieran tener prioridad sobre el primero es probable que aparezcan otros órganos compatibles que no las tengan (y que no les hacen falta).

El trabajo es de hace un par de años, pero todavía se habla de él. De hecho, OrganITE no es el único: hay otros como OrganSync, OrganBoard y iTransplant que están enfocados al mismo campo de la medicina.

A mí me parece que si actualmente ya se utiliza un modelo matemático y este tipo de algoritmos es una mejora o ampliación sobre lo anterior, por qué no dejar en sus manos las decisiones. Al fin y al cabo, puede justificarse que el resultado es mejor para la sociedad en su conjunto. Eso sí, también deja ver la importancia de las inteligencias artificiales explicables (XAI) que sean capaces de dar buena cuenta del porqué de sus decisiones.

{Foto: (CC) Camilo Jimenez @ Unsplash.}

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Por @Alvy — 4 de Agosto de 2022

Hojas verdes con lluvia (CC) Kyle Szegedi

La noticia apocalíptica del día que sin embargo mencionan solo así como de pasada en las noticias es que el agua de lluvia ya no es potable en ningún lugar del mundo debido a los agentes químicos perjudiciales para la salud que contiene. Y no es que esto suceda sólo cerca de zonas habitadas y muy contaminadas; se refiere al agua de lluvia de todas partes, incluyendo la Antártida, el último rincón virgen del planeta.

Los datos proceden de un estudio titulado Outside the Safe Operating Space of a New Planetary Boundary for Per- and Polyfluoroalkyl Substances (PFAS) (Fuera del espacio operativo seguro de un nuevo límite planetario para las sustancias perfluoroalcalinas y polifluoradas, PFAS). Las PFAS se conocen también como «sustancias químicas para siempre». En el trabajo los científicos han comparado las cifras actuales con las previstas y calculado el valor planetario global; los resultados anticipan el desastre si no se restringen las emisiones y producción de PFAS inmediatamente.

Lo más impactante tal vez es que los niveles de esas sustancias son menores en el agua potable que en la legendaria «agua pura de lluvia» que se recoge en muchos lugares, según comprobaron en Estados Unidos y Dinamarca. Por lo general en Europa sucede lo mismo: que los valores máximos recomendados por las autoridades se superan cuando se mide la concentración de PFAS en el agua de lluvia.

En otras palabras: agua para beber habrá, y el problema tiene solución, pero no de forma natural, ni barata, ni global. Como explican los científicos:

(…) es muy problemático que en todos los lugares de la Tierra en los que viven seres humanos las advertencias sanitarias propuestas recientemente no puedan alcanzarse sin una gran inversión en tecnología avanzada de limpieza.

Dicho de otro modo: hay que depurar el agua profusamente antes de consumirla, y de la idílica pureza del «agua fresca de lluvia recién caída del cielo» nos podemos ir olvidando.

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Foto (CC) PhotoAuthor @ Unsplash.

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Por @Wicho — 29 de Julio de 2022

Impresión artística de la estructura de algunas proteínas - AlphaFold
Impresión artística de la estructura de algunas proteínas - AlphaFold

Hace un año AlphaFold publicaba una base de datos que incluía la estructura prevista de cerca de un millón de proteínas. Eso incluía todas las proteínas humanas y alguna que otra más. Pero acaba de publicar una actualización masiva de su base de datos que la multiplica por algo más de 200; ahora incluye la estructura casi todas las proteínas conocidas. Su uso es libre y gratuito.

Según la nota de prensa, «ahora incluye las estructuras predichas para plantas, bacterias, animales y otros organismos, lo que abre muchas nuevas oportunidades para que los investigadores utilicen AlphaFold para avanzar en su trabajo sobre temas importantes, como la sostenibilidad, la inseguridad alimentaria y las enfermedades olvidadas.»

Como comenté en su momento, disponer de esta base de datos es importantísimo, pues el funcionamiento de las proteínas depende su estructura 3D. Y conocerla es de gran interés para el estudio de su funcionamiento y por tanto para el estudio de nuestro organismo, de algunas enfermedades, y para el desarrollo de posibles tratamientos y fármacos. Con la ampliación, se abren muchísimas posibilidades más.

Antes de AlphaFold sólo podíamos determinar la estructura mediante técnicas como por ejemplo la cristalografía de rayos X o la criomicroscopía electrónica. Pero son procesos muy complicados y costosos tanto en tiempo como en recursos.

AlphaFold, por el contrario, lo que hace es aplicar técnicas de inteligencia artificial para predecir la forma de la estructura 3D de una proteína a partir de la secuencia de aminoácidos que la forman. Y aquí la palabra clave es predecir: en la primera versión de la base de datos de hace un año se estimaba que sólo el 38% tiene una probabilidad muy alta de que la predicción sea correcta. Y basta con que la posición de la predicción y la estructura real difieran en más de 0,3 ángstrom –un ángstrom es la diezmilmillonésima parte del metro: 0,0000000001 metros– como para que sus propiedades cambien. Y, de nuevo en la versión original de la base de datos, AlphaFold tiene una media de error de 1,6 ángstrom.

Pero en cualquier caso, como decía hace un año, las predicciones de AlphaFold son un avance importantísimo, ya que evitarán hacer muchas pruebas a ciegas y ayudarán a apuntar en la dirección adecuada el estudio de proteínas y el diseño de posibles tratamientos.

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Por @Wicho — 27 de Julio de 2022

Impresión artística de los distintos elementos de la misión ya en Marte - NASA
Impresión artística de los distintos elementos de la misión ya en Marte - NASA

La NASA y la Agencia Espacial Europea (ESA) acaban de presentar una arquitectura simplificada para la misión de retorno de muestras de Marte. En ella han eliminando el rover que las iba a recoger, conocido como Sample Fetch Rover (SFR, Rover de recogida de muestras).

Hasta ahora el plan era que el Rover de recogida de muestras fuera recogiéndolas de los lugares en los que Perseverance las dejara sobre la superficie de Marte. Con el nuevo plan, en unos meses Perseverance dejará un conjunto de unos 10 tubos de muestras en el suelo del cráter Jezero, mientras que mantendrá los otros en su interior mientras sigue recorriendo el planeta. Los que queden en el suelo forman el conjunto de contingencia por si falla todo lo demás.

Pero los tubos que queden sobre el suelo tienen muestras duplicadas que seguirán viajando con Perseverance, pues el rover está tomando dos muestras de cada roca. Y es que la idea es que, una vez depositado el primer conjunto sobre el suelo de Marte, Perseverance siga tomando más muestras –ya no duplicadas– hasta terminar de usar los 43 tubos que lleva a bordo. Y por eso el plan principal es cargar en el Aterrizador de recogida de muestras los que lleve Perseverance en su interior cuando ya los haya usado todos, ya que habrá más variedad en las muestras.

Y para ello será el mismo Perseverance quien las lleve hasta al lado del Sample Retrieval Lander (SRL, Aterrizador de recogida de muestras). El SRL montará el Sample Transfer Arm (STA, Brazo de Transferencia de Muestras) cuya construcción adjudicó la ESA hace poco y que será el encargado de recogerlas del suelo.

O ese es el plan. Pero según esté funcionando Perseverance en el momento en el que tenga que aterrizar el Aterrizador de recogida de muestras –para entonces llevará casi 20 años en Marte–, se escogerá el punto de aterrizaje para el SRL. Que o bien será cerca de esas muestras que quedarán en el cráter Jezero, o cerca de dónde esté Perseverance.

Impresión artística de uno de los helicópteros en vuelo en Marte – NASASin embargo si bien el Rover de recogida de muestras ha sido eliminado, hay un elemento nuevo de la arquitectura rediseñada de la misión: a bordo del SRL irán dos helicópteros similares a Ingenuity pero dotados de ruedas en sus patas. Así, pueden aterrizar cerca de un tubo de muestras y rodar para colocarse sobre él para agarrarlo con unas pinzas y llevarlo al Aterrizador de Recogida de Muestras. Son un plan de contingencia por si hubiera problemas con el Brazo de Transferencia de Muestras.

Una vez que todos los tubos de muestras posibles estén a bordo del contenedor de muestras del SRL –una especie de pelota reforzada en la que caben 30 tubos–, será puesto en órbita por el Mars Ascent Vehicle (Vehículo de ascenso de Marte, MAV), un cohete de unos tres metros de longitud que llegará a Marte a bordo del SRL. Ese cohete se encontrará en órbita con el Earth Return Orbiter (Orbitador de Retorno a la Tierra, ERO), que será, como su propio nombre indica, el encargado de traerlos a la Tierra. El MAV lo construirá Lockheed Martin; el ERO lo pone la Agencia Espacial Europea. Los dos helicópteros se encargarán de tomar imágenes del despegue, que si todo va bien, erá el primero desde otro planeta.

Si no hay más retrasos –y habrá que ver qué pasa con este cambio en la arquitectura de la misión– el Orbitador de Retorno a la Tierra serán lanzado en el otoño de 2027; el Rover de recogida de muestras en el verano de 2028; y las muestras deberían llegar a la Tierra en 2033.

La NASA y la ESA dicen que este plan es más sencillo así, pues se ahorran un rover. Pero habrá que ver si estos cambios a estas alturas no retrasan todo un poco. No se sabe todavía, por ejemplo, quién va a construir el Aterrizador de recogida de muestras.

Va a ser una carrera cuando menos curiosa contra China, que hace poco anunciaba su intención de lanzar una misión de recogida de muestras en Marte que terminaría con su llegada a nuestro planeta en 2031, dos años antes que la misión de la NASA y la ESA.

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