
Universidad Autónoma de Madrid
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Investigadora del departamento de Bioquímica de la UAM, especialista en el papel de los microARN en la inmunología tumoral
Profesora del departamento de Química e investigadora especializada en ciencia de attosegundos, procesos ultrarrápidos en interacción láser-materia, física atómica y molecular de la Universidad Autónoma de Madrid
Catedrática de Bioquímica y Biología Molecular de la Universidad Autónoma de Madrid y directora adjunta del Centro de Diagnóstico de Enfermedades Moleculares del Centro de Biología Molecular (CBM-UAM-CSIC)
Investigador Ramón y Cajal en el departamento de Física Teórica de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM)
Científico Titular en el CSIC e investigador en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa
Profesora de Métodos de Investigación en Educación en la Universidad Autónoma de Madrid
Jefe del departamento de Psiquiatría de la Fundación Jiménez Diaz, catedrático de Psiquiatría de la Universidad Autónoma de Madrid
Catedrática de Medicina Preventiva y Salud Pública en la Universidad Autónoma de Madrid y miembro del Grupo de Nutrición de la Sociedad Española de Epidemiología
Profesor de Medicina Preventiva y Salud pública en la Universidad Autónoma de Madrid, CIBERESP e IMDEA-Food
Profesor ad honorem del CSIC en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa

Un modelo de inteligencia artificial (IA) liderado por la compañía Meta es capaz de traducir voz y texto, incluidas traducciones directas de voz a voz, de hasta 101 idiomas en algunos casos. Según el equipo investigador, este modelo —denominado SEAMLESSM4T— puede allanar el camino hacia traducciones universales rápidas “con recursos que se pondrán a disposición del público para uso no comercial”. El trabajo se publica en la revista Nature.

Un equipo en EE.UU. ha conseguido por primera vez un teletransporte cuántico a lo largo 30 kilómetros de cable de fibra óptica que ya transportaba tráfico de datos de Internet, según afirma un estudio publicado en la revista Optica. Este tipo de teletransporte permitiría combinar la comunicación cuántica con la infraestructura existente de cables de internet.

Un equipo de investigadores de China ha analizado datos de más de 4.500 personas y ha identificado 13 proteínas relacionadas con el envejecimiento cerebral. Además, los cambios en las concentraciones de proteínas en la sangre tienden a alcanzar un pico a los 57, 70 y 78 años. Según los autores, que publican los resultados en la revista Nature Aging, estas edades pueden reflejar transiciones en la salud del cerebro humano a edades concretas, por lo que podrían ser importantes para diseñar posibles intervenciones en el proceso de envejecimiento cerebral.

Las personas no casadas —sean solteras, divorciadas/separadas o viudas— tienen un riesgo más alto de tener síntomas depresivos que las personas casadas, según afirma un estudio internacional. El artículo, publicado en Nature Human Behaviour, incluye datos de más de 100.000 adultos de China, Corea, EE. UU., Indonesia, Irlanda, México y Reino Unido.

Los primeros resultados de un estudio sobre los métodos de cribado neonatal muestran que el análisis del ADN detecta muchas más enfermedades graves prevenibles o tratables que el cribado neonatal estándar. El estudio, publicado hoy en la revista JAMA, es uno de los primeros a gran escala del mundo en utilizar la secuenciación del genoma como método de cribado neonatal y es el primero en publicar resultados preliminares.

Un equipo internacional con participación española ha analizado qué día de la semana presenta un mayor riesgo de mortalidad por suicidio y son los lunes. La investigación, que se publica en The BMJ, incluye más de 1.700.000 casos de suicidio registrados en 26 países —entre ellos, España— de 1971 a 2019. Los datos también muestran un fuerte aumento del riesgo de suicidio el día de Año Nuevo en la mayoría de los países analizados. Teniendo en cuenta estos resultados, los autores plantean que sirvan para definir planes y campañas de sensibilización.

Un estudio publicado en la revista Nature describe una herramienta capaz de insertar marcas de agua en el texto generado por grandes modelos lingüísticos —sistemas de inteligencia artificial (IA)—, mejorando así su capacidad para identificar y rastrear contenidos creados artificialmente. La herramienta utiliza un algoritmo de muestreo para sesgar sutilmente la elección de palabras del modelo, insertando una firma que pueda ser reconocida por el software de detección.

La Real Academia de Ciencias de Suecia ha concedido el Premio Nobel de Física 2024 a los investigadores John J. Hopfield y Geoffrey E. Hinton por descubrir las bases fundacionales que permiten el aprendizaje automático con redes neuronales artificiales. Esta tecnología, inspirada en la estructura del cerebro, es la que está detrás de lo que hoy llamamos “inteligencia artificial”.

El Instituto Karolinska ha concedido el Premio Nobel de Medicina o Fisiología a Victor Ambros y Gary Ruvkun por el descubrimiento de los microARNs, pequeños fragmentos de ARN que no contienen instrucciones para fabricar proteínas, sino que participan en la regulación de la expresión de los genes. Su papel es fundamental en procesos como la diferenciación de las células y su alteración puede influir en enfermedades como el cáncer.

Los grandes modelos de lenguaje –sistemas de Inteligencia Artificial (IA) basados en aprendizaje profundo, como la IA generativa que es ChatGPT– no son tan fiables como los usuarios esperan. Es una de las conclusiones de una investigación internacional publicada en Nature en la que participan investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia. Según los autores, en comparación con los primeros modelos y atendiendo a ciertos aspectos, la fiabilidad ha empeorado en los modelos más recientes, como por ejemplo GPT-4 respecto a GPT-3.