Universidad Autónoma de Madrid

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. 

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.