Anil Ananthaswamy

 

El algoritmo de aprendizaje al que se debe el incontenible éxito de las redes neuronales profundas no vale en los cerebros biológicos, pero se han encontrado alternativas que puede que sí.

En 2007, algunos de los pensadores que más se habían destacado en la ideación de las redes neuronales profundas organizaron una reunión «satélite» no oficial, por los bordes de un prestigioso congreso internacional dedicado a la inteligencia artificial (IA). El congreso había rechazado su propuesta de que se celebrase un seminario oficial; aún faltaban unos años para que las redes neuronales dominasen el mundo de la IA. El último ponente en la reunión pirata fue Geoffrey Hinton, de la Universidad de Toronto, el psicólogo cognitivo y científico de la computación al que se deben algunos de los mayores avances de las redes profundas. Empezó con una ocurrencia: «Entonces, hará un año, fui a casa a cenar, y dije 'creo que por fin me he hecho una idea de cómo funciona el cerebro', y mi hija, que tenía 15 años, me dijo '¡oh, papá!, ¡otra vez no!». Los asistentes se rieron y Hinton prosiguió: «Pues bien, funciona así». Más risas.

Tras las bromas de Hinton se esconde un propósito serio: valerse de la IA para entender el cerebro. Que las redes profundas manden hoy en la IA se debe, al menos en parte, a un algoritmo, el algoritmo de retropropagación. Gracias a él, las redes profundas aprenden de los datos, lo que les da la capacidad de clasificar imágenes, reconocer el lenguaje, hacer que los coches autónomos entiendan lo que pasa en la carretera, realizar muchas otras tareas.

Pero es muy improbable que los cerebros de verdad se basen en ese algoritmo. No es solo que «los cerebros pueden generalizar y aprender mejor y más deprisa que los mejores sistemas de IA actuales», dice Yoshua Bengio, científico de la computación de la Universidad de Montreal, director científico del Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec y uno de los organizadores del seminario de 2007. Por diversas razones, la retropropagación no es compatible con la anatomía y fisiología del cerebro, en particular de la corteza.

Bengio y muchos otros inspirados por Hinton han estado pensando en mecanismos de aprendizaje más verosímiles biológicamente. Tres de ellos (el alineamiento por retroalimentación, la propagación de equilibrio y la codificación predictiva) resultan particularmente prometedores. Algunos investigadores han incorporado además en sus modelos las propiedades de ciertos tipos de neuronas corticales y determinados procesos, la atención por ejemplo. Todos estos trabajos nos acercan a saber qué algoritmos podrían estar funcionando en el cerebro.

«El cerebro es un misterio enorme. Se tiene la impresión general de que, si pudiésemos desentrañar algunos de sus principios, sería útil para la IA», dice Bengio. «Pero también tiene valor por sí mismo».

Aprender por medio de la retropropagación

Durante muchos años, las teorías de los neurocientíficos sobre cómo aprende el cerebro se guiaban básicamente por una regla introducida en 1949 por el psicólogo canadiense Donald Hebb y que se sintetiza a menudo de esta forma: «las neuronas que se disparan juntas, se conectan juntas». Es decir: cuanto más correlacionada esté la actividad de neuronas adyacentes, más fuertes serán las conexiones sinápticas entre ellas. Este principio, con algunas modificaciones, logró explicar ciertos tipos limitados de aprendizaje y de tareas clasificatorias visuales.

Pero iba mucho peor con las grandes redes de neuronas que habían aprendido de sus errores; no había una forma, orientada directamente a un objetivo, de que las neuronas de las profundidades de la red aprendiesen sobre los errores descubiertos, se actualizasen por sí mismas y cometiesen menos errores. «La regla hebbiana es una forma muy estrecha, particular y no muy sensible de usar la información de los errores», dice Daniel Yamins, neurocientífico computacional de la Universidad Stanford. 

Pero los neurocientíficos no contaban con una regla mejor para el aprendizaje; hacia finales de la década de 1950, antes incluso de su hegemonía en la neurociencia, había inspirado ya el desarrollo de las primeras redes neuronales artificiales. Cada una de las neurones artificiales que componen estas redes recibe múltiples entradas y produce una salida, como sus homólogas biológicas. La neurona multiplica cada entrada con un factor de ponderación, o «peso», llamado «sináptico» (un número que expresa la importancia asignada a esa entrada) y luego suma las entradas así ponderadas. Esta suma es la señal de salida de la neurona. Para los años sesenta estaba ya claro que esas neuronas podían organizarse en una red con una capa de entrada y otra de salida, y que se podía «entrenar» la red neuronal artificial para resolver cierta determinada clase de problemas sencillos. Durante el entrenamiento, una red neuronal establecía los mejores pesos para sus neuronas con el fin de eliminar o minimizar los errores.

Sin embargo, hasta en los años sesenta era evidente que la resolución de problemas más complicados requería una o más capas «ocultas» de neuronas intercaladas entre la de entrada y la de salida. Pero no se sabía cómo entrenar de una forma eficaz las redes neuronales artificiales con capas ocultas, hasta que en 1986 Hinton, David Rumelhart, ya fallecido, y Ronald Williams (ahora de la Universidad del Nordeste) publicaron el algoritmo de retropropagación

Actúa por medio de dos fases. En la fase «hacia delante», cuando la red recibe una entrada infiere una salida, que puede ser errónea. La segunda fase, «hacia atrás», actualiza los pesos sinápticos, de modo que la salida se ajuste mejor a un valor propuesto como meta. 

Para entender este proceso, piénsese en una «función de pérdida» que describa la diferencia entre las salidas inferidas y las deseadas en la forma de un paisaje con colinas y valles. Cuando una red hace una inferencia a partir de un conjunto determinado de pesos sinápticos, termina en algún sitio determinado del paisaje de pérdidas. Para aprender, necesita bajar la cuesta, o gradiente, hacia algún valle, donde la pérdida se minimizará en la medida de lo posible. La retropropagación es un método que actualiza los pesos sinápticos para ir gradiente abajo. 

En esencia, la fase «hacia atrás» del algoritmo calcula cuánto contribuye el peso sináptico de cada neurona al error y lo actualiza para mejorar el rendimiento de la red. Este cálculo procede secuencialmente, hacia atrás, de la capa de salida a la de entrada: de ahí el nombre de retropropagación. Si se hace esto una y otra vez para conjuntos de entradas y salidas deseadas, se llegará al final a un conjunto aceptable de pesos para toda la red neuronal. 

Imposible para el cerebro

Cundo se ideó la retropropagación hubo neurocientíficos que pusieron el grito en el cielo: de ninguna de las maneras podían funcionar así los cerebros de verdad, decían. El más notable de los detractores fue Francis Crick, el codescubridor de la estructura del ADN y ganador del Premio Nobel, que más tarde se convirtió en neurocientífico. Escribía Crick en 1989: «En lo que respecta al proceso de aprendizaje, no es muy probable que el cerebro utilice realmente la retropropagación». 

Se cree que la retropropagación es biológicamente inverosímil por varias razones importantes. La primera es que los ordenadores pueden ejecutar sin dificultades el algoritmo en dos fases, pero para las redes neuronales biológicas no sería fácil. La segunda es el problema del «transporte de pesos», como lo llaman los neurocientíficos computacionales: el algoritmo retropropagador copia o «transporta» la información referente a los pesos sinápticos que intervienen en una inferencia y actualiza esos pesos para mayor precisión. Pero en una red biológica las neuronas solo ven las salidas de otras neuronas, no los pesos sinápticos ni los procesos internos que configuran esa salida. Desde el punto de vista de una neurona, «lo bueno es conocer sus propios pesos sinápticos», dice Yamins, «no el conjunto de pesos sinápticos de otra neurona».

Para que una regla de aprendizaje sea biológicamente verosímil tiene que respetar esta limitación: las neuronas solo acceden a la información de las neuronas vecinas. En cambio, la retropropagación puede requerir información aportada por neuronas remotas. Por lo tanto, dice Bengio, «si se toma la retropropagación al pie de la letra, no parecerá posible que los cerebros computen». 

No obstante, Hinton y unos pocos más se enfrentaron inmediatamente al problema de elaborar variaciones biológicamente verosímiles de la retropropagación. «El primer artículo en sostener que los cerebros hacían [algo parecido] a la retropropagación es casi tan viejo como la retropropagación», afirma Konrad Kording, neurocientífico computacional de la Universidad de Pensilvania. En los últimos diez años, más o menos, a medida que los éxitos de las redes neuronales artificiales les han llevado a dominar la investigación en  inteligencia artificial, se ha intentado cada vez con más ahínco encontrar un equivalente biológico de la retropropagación.

Más como la vida

Fijémonos, por ejemplo, en una de las soluciones más extrañas al problema del transporte de pesos, obra en 2016 de Timothy Lillicrap, de Google DeepMind, en Londres, y sus colaboradores. Su algoritmo, en lugar de basarse en una matriz de pesos registrada en la pasada hacia adelante, usa una matriz inicializada para la fase de retroceso con valores aleatorios. Estos, una vez asignados, no cambian, por lo que no hay que transportar pesos en cada pasada hacia atrás. 

Para sorpresa de casi todos, la red aprendió. Como los pesos hacia adelante utilizados para la inferencia se actualizan con cada pasada hacia atrás, la red sigue descendiendo por el gradiente de la función de pérdida, pero por un camino diferente. Va habiendo un lento alineamiento de los pesos hacia delante con los pesos hacia atrás seleccionados al azar, para acabar dando las respuestas correctas, lo que da al algoritmo su nombre: alineamiento por retroalimentación. 

«Pues resulta que eso no funciona tan mal como podría pensarse», dice Yamins, al menos en problemas sencillos. Para los problemas a gran escala y para las redes más profundas, con más capas ocultas, la coincidencia por retroalimentación no funciona tan bien como la retropropagación: como las actualizaciones de los pesos hacia delante son menos precisas en cada pasada que las que se obtendrían de la información realmente retropropagada, se necesitan muchos más datos para entrenar la red.

Los investigadores también han explorado formas de llegar al rendimiento de la retropropagación que respeten la premisa del aprendizaje hebbiano clásico de que las neuronas respondan solo a sus vecinas locales. Puede concebirse la retropropagación como un conjunto de neuronas que realiza la inferencia y otro que hace los cálculos para actualizar los pesos sinápticos. La idea de Hinton era trabajar en algoritmos en los que cada neurona realizara ambos conjuntos de cálculos. «De eso trataba en esencia la charla de Geoff de 2007», recuerda Bengio.

Basándose en el trabajo de Hinton, el equipo de Bengio propuso en 2017 una regla de aprendizaje para la que se requiere una red neuronal con conexiones recurrentes (es decir, si la neurona A activa la neurona B, entonces la neurona B a su vez activa la neurona A). Cuando una red de este tipo recibe una entrada, reverbera, ya que cada neurona responde al tira y afloja de sus vecinas inmediatas.

Finalmente, la red alcanza un estado donde las neuronas están en equilibrio con la entrada y entre sí, y produce una salida, que puede ser errónea. El algoritmo impulsa entonces un poco a las neuronas de salida hacia el resultado deseado. Esto hace que otra señal se propague hacia atrás a través de la red, poniendo en marcha una dinámica similar. La red encuentra un nuevo equilibrio.

«Lo bueno de las matemáticas es que si se comparan estas dos configuraciones, antes y después del pequeño impulso, se obtiene toda la información que hace falta para encontrar el gradiente», dice Bengio. El entrenamiento de la red consiste simplemente en repetir este proceso de «propagación de equilibrio» de forma iterativa con muchos datos etiquetados.

Predicción de percepciones

La restricción de que las neuronas solo aprendan reaccionando a su entorno local se expresa también en las nuevas teorías sobre cómo percibe el cerebro. Beren Millidge, estudiante de doctorado de la Universidad de Edimburgo e investigador visitante de la Universidad de Sussex, y sus colaboradores han conciliado esta nueva visión de la percepción, la llamada codificación predictiva, con los requisitos de la retropropagación. «La codificación predictiva, si se configura de determinada manera, dará una regla de aprendizaje biológicamente verosímil», afirma Millidge.

La premisa de la codificación predictiva es que el cerebro hace constantemente predicciones sobre las causas de las entradas sensoriales. En el proceso participan capas jerárquicas de procesamiento neuronal. Para producir un determinado resultado, cada capa tiene que predecir la actividad neuronal de la capa inferior. Si la capa más alta espera ver una cara, predice la actividad de la capa inferior que justificaría esa percepción. La capa inferior hace predicciones similares sobre lo que espera de la capa inferior, y así sucesivamente. La capa más baja hace predicciones sobre la entrada sensorial real: sobre los fotones, digamos, que inciden en la retina. Así, las predicciones fluyen de las capas superiores a las inferiores.

Pero puede haber errores en cada nivel de la jerarquía: diferencias entre la predicción que hace una capa sobre la entrada que espera y la entrada real. La capa más baja ajusta sus pesos sinápticos para minimizar su error, basándose en la información sensorial que recibe. Este ajuste da lugar a un error entre la capa inferior recién actualizada y la superior, por lo que esta tiene que reajustar sus pesos sinápticos para minimizar su error de predicción. Estas señales de error se difunden hacia arriba. La red va y viene, hasta que cada capa minimiza su error de predicción.

Millidge ha demostrado que, con la configuración adecuada, las redes de codificación predictiva convergen en los mismos gradientes de aprendizaje que la retropropagación. «Se acerca mucho, mucho, mucho a los gradientes de la retropropagación», afirma.

Sin embargo, por cada pasada hacia atrás de un algoritmo de retropropagación ordinario en una red neuronal profunda, una red de codificación predictiva tiene que iterar múltiples veces. Que esto sea biológicamente verosímil depende del tiempo exacto que pueda llevarle a un cerebro de verdad. Lo decisivo es que la red tiene que converger en una solución antes de que cambien las entradas del mundo exterior.

Como dice Millidge: «Lo que no puede pasar es esto: 'Tengo un tigre que se me echa encima, déjame hacer cien iteraciones de ida y vuelta, arriba y abajo de mi cerebro'». Aun así, añade, si se acepta cierta inexactitud la codificación predictiva puede llegar rápidamente a respuestas por lo general útiles.

Neuronas piramidales

Algunos científicos han ido al grano y se han propuesto la tarea de construir modelos parecidos a los de la retropropagación basándose en las propiedades conocidas de las neuronas individuales. Las neuronas corrientes tienen dendritas que toman información de los axones de otras neuronas. Las dendritas transmiten señales al cuerpo celular de la neurona, donde se produce su integración en una sola señal. Esto puede dar lugar, o no, a un pico de activación, o potencial de acción, que sale por el axón de la neurona hacia las dendritas de las neuronas postsinápticas.

Pero no todas las neuronas tienen exactamente esa estructura. En particular, las neuronas piramidales (el tipo más abundante en la corteza) son muy diferentes. Las neuronas piramidales tienen una estructura arbórea con dos conjuntos distintos de dendritas. El tronco se alza y ramifica en las llamadas dendritas apicales. La raíz se ramifica en dendritas basales.

Los modelos que elaboraron, por separado, Kording, en 2001, y, más recientemente, Blake Richards, de la Universidad McGill y el Instituto de Inteligencia Artificial de Quebec, y sus colaboradores, han demostrado que las neuronas piramidales podrían formar las unidades básicas de una red de aprendizaje profundo al hacer a la vez cálculos hacia delante y hacia atrás. La clave está en la separación de las señales que entran en la neurona para la inferencia hacia adelante y los errores que fluyen hacia atrás; de aquellas y de estos se encargarían en el modelo, respectivamente, las dendritas basales y las apicales. La información de ambas señales puede codificarse con los picos de actividad eléctrica que la neurona emite como salida por su axón.

En el último trabajo del equipo de Richards, «hemos llegado al punto de poder demostrar que, mediante simulaciones bastante realistas de las neuronas, se pueden entrenar redes de neuronas piramidales para que realicen diversas tareas», explica Richards. «Y luego, con versiones algo más abstractas de estos modelos, podemos conseguir que las redes de neuronas piramidales aprendan tareas difíciles del tipo de las que se abordan en el aprendizaje automático».

El papel de la atención

Un requisito implícito para una red profunda que utilice retropropagación es la presencia de un «maestro»: algo que pueda calcular el error cometido por una red neuronal. Pero «no hay un maestro en el cerebro que le diga a cada neurona de la corteza motora: «'Debes estar encendida, debes estar apagada'», dice Pieter Roelfsema, del Instituto Holandés de Neurociencia, en Ámsterdam.

Roelfsema cree que la solución del cerebro al problema está en el proceso de la atención. A finales de la década de 1990, demostró con sus colaboradores que cuando los monos fijan su mirada en un objeto, las neuronas que representan ese objeto en la corteza se vuelven más activas. El acto del mono de centrar la atención produce una señal de retroalimentación para las neuronas responsables. «Se trata de una señal de retroalimentación muy selectiva», dice Roelfsema. «No es una señal de error. No es más que un decirles a todas esas neuronas que van a ser responsables [de una acción]».

A Roelfsema se le ocurrió que esta señal de retroalimentación podría permitir un aprendizaje similar al de la retropropagación si se la combina con procesos descubiertos por otros logros neurocientîcos. Por ejemplo, Wolfram Schultz, de la Universidad de Cambridge, y otros han mostrado que cuando los animales realizan una acción que da mejores resultados de los esperados, el sistema de dopamina del cerebro se activa. «Inunda todo el cerebro con moduladores neuronales», dice Roelfsema. Los niveles de dopamina actúan como una señal global de refuerzo.

En teoría, la señal de retroalimentación atencional solo podría cebar a las neuronas responsables de una acción para que respondan a la señal de refuerzo global mediante la actualización de sus pesos sinápticos, explica Roelfsema. Sus colaboradores y él se han valido de esta idea para construir una red neuronal profunda y estudiar sus propiedades matemáticas. «Se obtiene la retropropagación de errores. Se obtiene básicamente la misma ecuación», cuenta. «Solo que ahora se vuelve biológicamente verosímil».

El equipo presentó este trabajo en el congreso Sistema de Procesamiento de la Información Neuronal, celebrado en diciembre. «Podemos entrenar redes profundas», sostiene Roelfsema. «Es solo entre dos y tres veces más lento que la retropropagación». Así, dice, «supera a los demás algoritmos que se han propuesto como biológicamente verosímiles».

Sin embargo, sigue sin haberse dado con pruebas empíricas concretas de que los cerebros vivos utilizan estos mecanismos verosímiles. «Creo que todavía nos falta algo», dice Bengio. «Según mi experiencia, podría ser una cosita, tal vez darle alguna vuelta más a uno de los métodos existentes, lo que marcará de verdad la diferencia».

Mientras tanto, Yamins y sus colegas de Stanford ofrecen sugerencias para determinar cuál de las reglas de aprendizaje propuestas es la correcta, si es que lo es alguna de ellas. Al analizar 1056 redes neuronales artificiales que ejecutan diferentes modelos de aprendizaje, descubrieron que el tipo de regla de aprendizaje que gobierna una red puede hallarse gracias a la actividad de un subconjunto de neuronas a lo largo del tiempo. Es posible que se pueda registar esa información con el cerebro de los monos. Según Yamins, «si se tuviese la colección debida de observables quizá sería posible elaborar un esquema bastante sencillo que permitiese hallar las reglas de aprendizaje».

Estos logros confieren a los neurocientíficos computacionales un optimismo sin alharacas. «Hay muchas formas diferentes en las que el cerebro podría hacer retropropagación», comenta Kording. «Y la evolución es pero que muy asombrosa. La retropropagación es útil. Presumo que la evolución nos lleva más o menos a ella».

https://www.investigacionyciencia.es/noticias/las-redes-neuronales-dan-por-fin-pistas-de-cmo-aprende-el-cerebro-19596


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PENSAR LA EPIDEMIOLOGÍA EN TIEMPOS DE COVID-19

30-09-2020 Hits:258 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Por Lino Camprubí   Los debates generados por esta disciplina, a caballo entre la ciencia y la política pública, han influido en las distintas respuestas de los Gobiernos ante la pandemia. En su comedia teatral de 1923 El doctor Knock, o el triunfo de la medicina, Jules Romains describe el modo en que los ciudadanos de una villa se «elevan a la exist...

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EL ESTADO ANÍMICO TAMBIÉN INFLUYE EN EL APRENDIZAJE DE LOS BEBÉS

22-09-2020 Hits:236 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Anna Lorenzen   Los lactantes que se hallan en el mismo estado de ánimo al almacenar y recuperar la información recuerdan mejor lo aprendido. Las personas que se encuentran en el mismo estado emocional durante un examen que en el momento en el que almacenaron la información recuerdan mejor lo que han aprendido. Este fenómeno, bien estudiado en adulto...

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LAS NEURONAS RESPONSABLES DEL INSOMNIO ASOCIADO AL ESTRÉS

16-09-2020 Hits:219 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Pulido Salgado   El circuito nervioso identificado también debilita el sistema inmunitario. Al menos en ratones. Aunque el estrés desencadena una serie de respuestas que permiten al organismo afrontar situaciones agudas y difíciles, también es el responsable de largas noches de vigilia. Ello afecta la salud de miles de personas. Sin embargo, la...

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TINTA DE TATUAJE PARA DETECTAR EL CÁNCER

09-09-2020 Hits:255 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Pulido Salgado   Ciertos pigmentos cotidianos presentan propiedades ópticas excepcionales, mejores incluso que las de los agentes de contraste usados en la práctica clínica. La detección temprana del cáncer resulta esencial para aumentar el éxito de la estrategia terapéutica y mejorar el pronóstico de la enfermedad. Sin embargo, hallar comp...

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UNA VACUNA CONTRA EL CÁNCER GASTROINTESTINAL MÁS EFICAZ

02-09-2020 Hits:229 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Pulido Salgado   La modificación de los adenovirus, que transportan el antígeno tumoral, sortea la acción de los anticuerpos que los neutralizan y limitan el éxito de la terapia. De modo parecido a las vacunas administradas para prevenir enfermedades infecciosas, la inmunización contra el cáncer tiene por objeto provocar una respuesta antitum...

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EL AZÚCAR EN SANGRE PUEDE DESENCADENAR UNA RESPUESTA INMUNITARIA MORTAL EN LA GRIPE Y TAL VEZ TAMBIÉN EN LA COVID-19

26-08-2020 Hits:248 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Tanya Lewis   El metabolismo de la glucosa desempeña un papel clave en la tormenta de citocinas observada en la infección por gripe, hecho que podría tener implicaciones en el caso del nuevo coronavirus. En esta nueva pandemia, el daño observado en órganos y tejidos de los enfermos con peor pronóstico parece causado por la acción del sistema inmun...

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VACUNAS DE ADN O ARN CONTRA EL NUEVO CORONAVIRUS

19-08-2020 Hits:251 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Charles Schmidt Solo la ingeniería genética puede crear un suero protector en meses en lugar de en años. En síntesis Para obtener con rapidez posibles vacunas frente a la COVID-19, los investigadores emplean la ingeniería genética en lugar de los métodos clásicos, que requieren años. Tres técnicas distintas con moléculas de ADN y ARN avanzan a...

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TRATAMIENTO PARA EL ICTUS

12-08-2020 Hits:254 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Por Luis Alonso   Pese a los espectaculares avances en neuroquímica, carecemos de tratamientos farmacológicos eficaces para los principales trastornos cerebrales causantes de enfermedades mentales, que, cuando no resultan incapacitantes, terminan siendo fatales. Cierto es que, por su propia complejidad estructural, funcional y de desarrollo, no es fáci...

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LOS MINIÓRGANOS REVELAN DE QUÉ MODO EL CORONAVIRUS HACE ESTRAGOS EN EL CUERPO

05-08-2020 Hits:274 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Smriti Mallapaty   El virus puede dañar los tejidos pulmonar, hepático y renal cultivados en el laboratorio. Ello explicaría algunas complicaciones graves de la COVID-19. Los investigadores están cultivando en el laboratorio órganos en miniatura para estudiar el modo en que el nuevo coronavirus, SARS-CoV-2, hace estragos en el cuerpo. Los estudios c...

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CÓMO UNA HORMONA MODIFICA LAS NEURONAS INTEGRADAS EN EL TEJIDO GRASO

29-07-2020 Hits:263 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Pulido Salgado   El estudio, realizado en ratones, abre nuevas vías para regular el consumo de energía y tratar la obesidad. Mantener hábitos de vida saludables, como llevar una dieta equilibrada o realizar ejercicio de forma regular favorecen la pérdida de peso. Sin embargo, a nivel celular, las neuronas que inervan el tejido adiposo constituy...

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DENTRO DEL NUEVO CORONAVIRUS

22-07-2020 Hits:333 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Mark Fischetti   Las interioridades del patógeno que ha infectado el mundo.   A pesar de las incógnitas que envuelven el nuevo coronavirus y la enfermedad que provoca, la ­COVID-19, se ha conseguido desentrañar una increíble cantidad de información en muy breve tiempo. Nuestro planeta está poblado por miles de coronavirus. Cuatro son responsabl...

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FECUNDIDAD PERPETUA

07-07-2020 Hits:403 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Stephenie Livingston   De un animal traslúcido y piloso que funda colonias sobre la concha de un cangrejo ermitaño se puede decir que tiene un aspecto y un modo de vida extraños, pero las peculiaridades de la hidractinia no acaban ahí. Recientemente se ha identificado un gen clave —también presente en el ser humano— que dota a este habitante del ...

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¿POR QUÉ EL MMS NO PUEDE CURAR LA COVID–19?

30-06-2020 Hits:351 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Xavier Giménez Font   La crisis pandémica mundial, originada por la enfermedad COVID–19 y causada por el virus SARS–CoV–2, está aflorando lo mejor de nuestra condición humana. Nunca la sociedad había mostrado tal nivel de coordinación y sacrificio para paliar —en la medida de lo posible, con infraestructuras desbordadas y personas arriesgand...

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EL COMPORTAMIENTO, UNA BALA CONTRA LA COVID-19

24-06-2020 Hits:357 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Por Manuel Armayone   Al no disponer todavía de vacunas ni tratamientos para el nuevo ­coronavirus, las estrategias que proponen las ciencias del comportamiento están desempeñando un papel crucial en el control de la pandemia. En síntesis En la pandemia de COVID-19, la simple prescripción de lo que las personas «deben hacer» no tiene un efecto d...

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¿EXISTE UNA PREDISPOSICIÓN GENÉTICA A PADECER LA COVID-19?

17-06-2020 Hits:366 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Loïc Mangin   No todos somos iguales ante el SARS-CoV-2. Numerosas diferencias en la dotación genética de cada persona explicarían la vulnerabilidad ante el nuevo virus y la gravedad de la infección. Desde el estallido de la pandemia de COVID-19 hace unos meses, médicos e investigadores se han estado preguntando por las causas que se ocultan tras l...

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EL CORONAVIRUS EVOLUCIONARÁ HACIA UNA FORMA MENOS AGRESIVA

10-06-2020 Hits:394 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Lo más probable es que el coronavirus se atenúe y conviva con nosotros como la gripe. Los virus, al poseer genomas pequeños y una maquinaria de replicación propensa a cometer errores, poseen una capacidad de evolución extraordinaria, mostrando tasas de mutación mucho mayores que las de los hospedadores que infectan. Para los biólogos esto es una mara...

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MEDICAMENTOS POR LA VÍA RÁPIDA

03-06-2020 Hits:358 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Michael Waldholz   Sin tiempo para obtener tratamientos para la COVID-19 desde cero, los investigadores buscan compuestos ya existentes que frenen el daño. En síntesis Los desarrolladores de fármacos están trabajando en tres estrategias para tratar la COVID-19, la enfermedad causada por el nuevo coronavirus. Una manera es impedir que el SARS-CoV-2 ...

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CÓMO MODELIZAR UNA PANDEMIA

27-05-2020 Hits:415 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Bartolo Luque, Fernando Ballesteros y Octavio Miramontes   Un modelo matemático propuesto hace un siglo y sus versiones modernas están ayudando a frenar la propagación de la COVID-19. En síntesis La pandemia de COVID-19 ha obligado a tomar medidas drásticas en todo el mundo para frenar su propagación. Para evaluar la idoneidad de las distintas est...

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EL ENIGMA DE LAS INFECCIONES ASINTOMÁTICAS DE COVID-19

20-05-2020 Hits:411 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Por Jane Qiu   Se teme que un gran número de personas infectadas por el nuevo coronavirus carezcan de síntomas y puedan desencadenar nuevos brotes. Los científicos se esfuerzan por estimar cuántas son. A medida que los brotes causados por el nuevo coronavirus aumentan en todo el mundo, los investigadores se esfuerzan por entender un rompecabezas epid...

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EL LADO OSCURO DE LA MEDITACIÓN

13-05-2020 Hits:414 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Algunas personas experimentan ansiedad o incertidumbre tras meditar. Alrededor de una cuarta parte de las personas que meditan con regularidad tienen sensaciones desagradables durante la práctica. A esta conclusión han llegado Marco Schlosser y otros científicos del Colegio Universitario de Londres tras entrevistar a 1000 personas con experiencia en medi...

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EL AZÚCAR EN LA SANGRE PUEDE SER MORTAL EN LA GRIPE Y EN EL COVID-19.

06-05-2020 Hits:442 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Tanya Lewis   El metabolismo de la glucosa desempeña un papel clave en la tormenta de citocinas observada en la infección por gripe, hecho que podría tener implicaciones en el caso del nuevo coronavirus. En esta nueva pandemia, el daño observado en órganos y tejidos de los enfermos con peor pronóstico parece causado por la acción del sistema inmun...

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TRANSFORMAN CÉLULAS DE LA GRANULOZA EN ÓVULOS VIABLES.

29-04-2020 Hits:467 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Pulido Salgado   ¿Es posible obtener células sexuales a partir de células somáticas? La respuesta parece afirmativa, aunque de momento solo en ratones, de acuerdo con un estudio publicado en tiempo reciente por la revista Cell Reports. En concreto, Lin Liu y su equipo, de la Universidad Nankai en China, transformaron células de la granulosa en ...

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LA CARRERA CONTRARRELOJ FRENTE AL NUEVO CORONAVIRUS

23-04-2020 Hits:477 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Consuegra Fernández   Investigadores de todo el mundo buscan vacunas y tratamientos que frenen la propagación del SARS-CoV-2. En síntesis La investigación para hallar una vacuna o tratamiento contra el nuevo coronavirus, SARS-CoV-2, se apoya en gran medida en el conocimiento que se tiene de otros virus de la misma familia, como SARS-CoV y MERS...

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SUPERAR LA SOLEDAD CON COMPASIÓN Y SABIDURÍA

17-04-2020 Hits:431 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Annika Röcker     Muchas personas se sienten solas y aisladas cuando envejecen, mas existen estrategias para superar ese sentimiento. Por naturaleza, los humanos somos criaturas sociales. Sin embargo, a medida que envejecemos, la dinámica personal y los estilos de vida cambian, lo que puede provocar soledad y aislamiento. Pero el sentimiento de estar...

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AGREGATINA, ¿UN NUEVO MARCADOR PARA LA ENFERMEDAD DE ALZHEIMER?

17-04-2020 Hits:423 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Marta Pulido Salgado   Al parecer, esta desconocida proteína interaccionaría de forma directa con el péptido amiloide beta, hecho que favorecería la formación de los agregados patológicos. Múltiples genes participan en la formación y depósito de las placas amiloides, que junto con la acumulación de la proteína tau así como la atrofia cerebral...

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EL CANCER DE LA MAMA

07-04-2020 Hits:465 SALUD Director de Edición - avatar Director de Edición

Es esencial realizarte una autoexploración mensual, tú mejor que nadie para descubrir cualquier irregularidad en tus senos   Octubre es el mes dedicado al cáncer de seno, por eso un gran número de empresas y personas se han unido para luchar de distintas formas y crear conciencia sobre esta agresiva enfermedad.   En los últimos años el cáncer de...

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