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
Presidenta de la Asociación Primatológica Española (APE), coordinadora del Grupo de Investigación en Primatología y codirectora del Máster en Etología Aplicada e Intervenciones Asistidas con Animales de la Universidad Autónoma de Madrid
Investigador en el Instituto de Investigación Avanzada en Ciencias Químicas (IAdChem) y en el departamento de Química Orgánica de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), director del grupo de investigación de Materiales Biohíbridos y Química de Sistemas
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)
Profesor titular 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
Investigador en el Instituto de Física Teórica UAM-CSIC y en el departamento de Física Teórica de la Universidad Autónoma de Madrid
Profesor titular en el departamento de Biología de la Universidad Autónoma de Madrid
Jefe del departamento de Psiquiatría de la Fundación Jiménez Diaz, catedrático de Psiquiatría de la Universidad Autónoma de Madrid
Profesora e investigadora de Medicina Preventiva y Salud Pública en la Universidad Autónoma de Madrid
Profesor de Medicina Preventiva y Salud pública en la Universidad Autónoma de Madrid, investigador de CIBERESP e IMDEA Food
Profesor en la Universidad Autónoma de Madrid especializado en Fisiología del ejercicio y Actividad física y Salud, director del Grupo de Investigación en Fisiología del Ejercicio y Nutrición y vicedecano de Empleabilidad, Prácticas de Posgrado y Ciencias de la Actividad Física y el Deporte
Catedrático de Prehistoria de la Universidad Autónoma de Madrid
Profesor ad honorem del CSIC en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa
Doctor en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte e investigador en el grupo de investigación Fisiología del Ejercicio y Nutrición de la Universidad Autónoma de Madrid.
Profesor de investigación en el Instituto de Física Teórica (UAM-CSIC)
Director del servicio de Dermatología del Hospital de la Santa Creu i Sant Pau y profesor en la Universidad Autónoma de Barcelona
Investigadora predoctoral en Ética y Gobernanza de la Inteligencia Artificial en el departamento de Ciencia Política y Relaciones Internacionales de la Universidad Autónoma de Madrid
Investigadora del Instituto de Investigación en Ciencias de la Alimentación (CSIC-UAM)
Investigadora del Departamento de Farmacología en la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Madrid y en el Laboratorio de Nefrología e Hipertensión del Instituto de Investigación Sanitaria-Fundación Jiménez Díaz en Madrid
Jefa del grupo de investigación Mecanismos patogénicos de la enfermedad de Alzheimer e investigadora del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa
Investigadora senior en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CBM-CSIC-UAM)
Profesora y vicedecana de investigación y transferencia en la facultad de Formación de Profesorado y Educación de la Universidad Autónoma de Madrid
Profesora del departamento de Psiquiatría de la Escuela de Medicina de la Universidad Autónoma de Madrid y miembro de CIBERSAM
Epidemióloga nutricional en el CIBERESP y el IMDEA Alimentación, profesora titular en la Universidad Autónoma de Madrid y profesora asistente adjunta en la Escuela de Salud Pública de Harvard
Profesor e investigador en el departamento de Física Teórica de la Universidad Autónoma de Madrid y en el Instituto de Física Teórica (IFT UAM-CSIC), coordinador científico de toda la Colaboración NASA Fermi-LAT entre 2023-2025 y coordinador de los grupos de trabajo de “Materia Oscura y Nueva Física” de las colaboraciones de rayos gamma Fermi-LAT (2014-16 y 2020-2022) y CTAO (2018-2020)
Profesora ayudante doctora del área de Zoología en la Universidad Autónoma de Madrid
Profesora Ayudante Doctora en el departamento de Psicología Biológica y de la Salud de la facultad de Psicología, área de Personalidad, Evaluación y Tratamientos Psicológicos de la UAM
Profesora de Economía Financiera de la Universidad Autónoma de Madrid
Director del área de procesamiento del lenguaje natural (PLN) del Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC) e investigador del Laboratorio de Lingüística Informática de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM)
Profesora en el departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública en la Universidad Autónoma de Madrid
Investigadora del departamento de Medicina Preventiva y Salud Pública, Facultad de Medicina, Universidad Autónoma de Madrid y miembro de CIBERESP
Investigadora principal en el Centro de Biología Molecular Severo Ochoa
Doctora en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte e investigadora en el grupo de investigación Fisiología del Ejercicio y Nutrición de la Universidad Autónoma de Madrid.
Investigador ‘Ramón y Cajal’ especialista en pobreza energética del departamento de Geografía, Universidad Autónoma de Madrid
Doctor en Ciencias de la Actividad Física y el Deporte e investigado en el grupo de investigación Fisiología del Ejercicio y Nutrición de la Universidad Autónoma de Madrid.
Directora del Laboratorio del Virus de la Peste Porcina Africana del Centro de Biología Molecular Severo Ochoa (CBMSO)
El equipo del experimento KATRIN (Karlsruhe Tritium Neutrino Experiment en inglés) publica en la revista Science la medición más precisa hasta la fecha del límite superior de la masa del neutrino, estableciéndolo en 0,45 electronvoltios (eV), menos de una millonésima parte de la masa de un electrón. El experimento KATRIN, inaugurado en 2018 en Alemania, finalizará este año su campaña de medición de la masa del neutrino, tras alcanzar los 1.000 días de adquisición de datos.
Consumir ciertas mezclas de aditivos alimentarios comunes está vinculado con un ligero aumento del riesgo de desarrollar diabetes tipo 2, según afirma un análisis de datos de más de 108.000 personas adultas en Francia. El estudio, publicado en PLoS Medicine, identificó cinco mezclas de aditivos usadas frecuentemente en alimentos ultraprocesados y concluye que dos de ellas están asociadas con la enfermedad: la primera mezcla se componía principalmente de emulsionantes, conservantes y un colorante, y la segunda de acidificantes, reguladores de la acidez, colorantes, edulcorantes artificiales y emulsionantes.
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”.