Según un estudio publicado en Nature Medicine la estimulación cerebral profunda del hipotálamo lateral mejora la marcha y favorece la recuperación en humanos y roedores con lesión medular. En el caso de los humanos, los autores probaron esta técnica en dos pacientes que dependían de dispositivos de asistencia y tenían problemas para andar: ambos mostraron mejoras en el rendimiento en las pruebas de diez metros y seis minutos caminando. En combinación con la rehabilitación, los pacientes experimentaron una recuperación que duró incluso cuando se desconectó la estimulación cerebral profunda. 

La Real Academia de Ciencias de Suecia ha concedido el Premio Nobel de Química 2024, por una parte, a David Baker por el diseño computacional de proteínas, lo que permite construir proteínas con funciones no presentes en la naturaleza. Por otra parte, conjuntamente a Demis Hassabis y John M. Jumper de Google DeepMind, por del desarrollo de AlphaFold2, que permite predecir con gran velocidad la estructura de los 200 millones de proteínas conocidas. 

Un ensayo clínico que incluyó a 60 personas con parálisis de las partes superior e inferior del cuerpo mostró que un dispositivo no invasivo de estimulación eléctrica de la médula espinal –llamado ARCEX– ayuda a mejorar la función de la mano y del brazo en pacientes tetrapléjicos. El estudio, cuyos resultados se publican en Nature Medicine, mostró que 43 de las personas con parálisis experimentaron una mejoría de la fuerza y la función de su brazo y de su mano tras recibir estimulación eléctrica junto a ejercicios de rehabilitación.  

La empresa Meta ha aplicado modelos de lenguaje para predecir la estructura de una gran colección de proteínas. El modelo, llamado ESMFold, se presenta esta semana en la revista Science tras ser publicado en el servidor de artículos preprint bioRxiv en diciembre de 2022. EMSFold es más rápido que otros modelos parecidos como AlphaFold, desarrollado por la empresa DeepMind de Google y el Instituto Europeo de Bioinformática del EMBL. Las secuencias de más de 617 millones de proteínas —de las cuales más de un tercio son predichas con un alto grado de confianza— se publican en acceso libre en el ESM Metagenomic Atlas.