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 de investigación en el Instituto de Física Teórica (UAM-CSIC)
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.
Alimentarse siguiendo una dieta vegana durante ocho semanas se asocia con reducciones en las estimaciones de la edad biológica, basadas en los niveles de metilación del ADN, un tipo de modificación química del ADN que altera la expresión de los genes, pero no el ADN en sí. Es la principal conclusión de un estudio publicado en BMC Medicine en el que 21 pares de gemelos participaron en un ensayo clínico. De cada pareja, una persona siguió una dieta omnívora y la otra, una dieta vegana —y menos calórica— durante ese periodo.
El uso de conjuntos de datos generados por inteligencia artificial (IA) para entrenar futuras generaciones de modelos de aprendizaje automático puede contaminar sus resultados, un concepto conocido como ‘colapso del modelo’, según un artículo publicado en Nature. La investigación muestra que, en unas pocas generaciones, el contenido original se sustituye por tonterías sin relación, lo que demuestra la importancia de utilizar datos fiables para entrenar los modelos de IA.
Un equipo de físicos liderados por la Universidad de Harvard (Estados Unidos) ha logrado entrelazar dos nodos de memoria cuántica separados por 35 kilómetros usando como enlace fibra óptica existente en el área de Boston (Estados Unidos). Es la distancia más larga conseguida hasta la fecha. Según los autores, que publican los resultados en la revista Nature, “demostrar que los nodos de una red cuántica pueden entrelazarse en el entorno real de una zona urbana muy transitada es un paso importante hacia la creación de redes prácticas entre ordenadores cuánticos".