- Un estudio refleja el increíble ecosistema que sobrevive en las profundidades del planeta sin luz, oxígeno ni nutrientes. Sus habitantes suponen cientos de veces más carbono que toda la humanidad en su conjunto
Fuente de información.
lunes, 7 de enero de 2019
Toda una biosfera compuesta por bacterias arqueas y eucariotas habita 5 km bajo la Tierra.
Fuente de información.
La FDA aprueba un nuevo agente antitumoral basado en biomarcadores genéticos
- La FDA (Administración de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos) aprobó a finales de este 2018 un nuevo medicamento para el tratamiento farmacológico del cáncer.El fármaco es llamado Vitrakvi, es un agente antitumoral dirigido contra un biomarcador genético que comparten varios tipos de células cancerosas,está recomendado tanto en pacientes pediátricos como en adultos con tumores que poseen una fusión génica específica del gen que codifica los receptores Trk (NTRK).
Realmente aun necesita algunos ensayos clínicos adicionales para confirmar su utilidad en algunos tipos de cáncer, aunque el resultado en ensayos anteriores ha sido favorable en más del 70% de los 55 pacientes.
Pero no todo iban a ser buenas noticias, el fármaco no está aprobado para mujeres embarazadas o madres lactantes por que se pueden producir transformaciones en el desarrollo correcto del niño.
Otros efectos secundarios de este medicamento podrían ser: Tos, vómitos estreñimiento o diarrea, mareos...
Pese a todo esto sin duda medicamentos como este son esenciales para mejorar la calidad de vida de pacientes con ciertos tipos de tumores que han sido hasta día de hoy intratables.
Realmente aun necesita algunos ensayos clínicos adicionales para confirmar su utilidad en algunos tipos de cáncer, aunque el resultado en ensayos anteriores ha sido favorable en más del 70% de los 55 pacientes.
Pero no todo iban a ser buenas noticias, el fármaco no está aprobado para mujeres embarazadas o madres lactantes por que se pueden producir transformaciones en el desarrollo correcto del niño.
Otros efectos secundarios de este medicamento podrían ser: Tos, vómitos estreñimiento o diarrea, mareos...
Pese a todo esto sin duda medicamentos como este son esenciales para mejorar la calidad de vida de pacientes con ciertos tipos de tumores que han sido hasta día de hoy intratables.
¿Que ocurre si eliminamos el gen RCAN1 en los ratones?
Según los investifadores este descubrimiento podría abrir nuevas puertas hacia tratamientos para la obesidad.
Fuente de info.
La ricina y su efecto sobre los humanos
El letal veneno que se encuentra sin esfuerzo en jardínes y parques.
Esta sustancia potencialmente tóxica se extrae de la semilla del ricino (Ricinus communis), una planta ornamental muy común en el mundo occidental y su acción venenosa se debe a que afecta a las células bloqueando parte de su actividad.
La ricina es un polvo blanco, inodoro e insípido, que pertenece a un grupo de proteínas denominadas inactivadoras de los ribosomas (RIP), y que como su nombre indica, se unen a lo ribosomas de las células, paralizando la síntesis de las proteínas.
El envenenamiento por ricina puede ser por:
- Ingestión
- Inhalación
- Inyección
Y puede producirse entre las 36 y 48 horas después de la exposición, si te interesa saber más sobre el proceso de envenenamiento y como se llega a la muerte, Haz click aquí!
Fuente de info.
sábado, 5 de enero de 2019
El ADN ya no es lo que era.
Fred Gage y su equipo del Instituto Salk de California están investigando los genes saltarines, también llamados transposones, segmentos de ADN que codifican su propia replicación y movilidad de un sitio a otro del genoma.
Sabemos que la mitad del genoma humano consiste en residuos fósiles de antiguos transpones. Gage descubrió que todavía hay un trasposón activo en el genoma humano, LINE-1, y que salta de un lado a otro mientras el cerebro va creciendo y madurando. Se suele localizar en el hipocampo.Los últimos resultados de Gage, obtenidos en ratones dicen que si un ratón recién nacido recibe atención por parte de la madre su estrés se reduce, y si no la recibe, incrementará su ansiedad.
Los espertos han demostrado que la indiferencia de la madre conduce al movimiento y la acumulación de trasposones en las neuronas del hipocampo, esto no ocurre en otras zonas corporales.
Se trata de un fenómeno genético muy específico y su correlación es perfecta con el grado de cuidados maternos.
El ADN cambia según la experiencia durante el desarrollo del cerebro.
Fuente: HIPOCAMPO Y CEREBRO
La inteligencia artificial de Google logra un hito frente a uno de los mayores retos de la biología
Un algoritmo que predice la forma de las proteínas a partir de su ADN acelerará la investigación de enfermedades como alzhéimer o diabetes
DeepMind, el laboratorio londinense de inteligencia artificial que Google compró en 2014, ya ha creado programas que ganan siempre al ajedrez, pero el objetivo final de la empresa no está en los pasatiempos, sino en resolver acuciantes problemas científicos. Su algoritmo AlphaFold, ha ganado una competición mundial en predecir la estructura tridimensional de proteínas.
La estructura final de cada proteína determina su función. Los anticuerpos, por ejemplo, son como ganchos que se acoplan a los microbios. La hemoglobina tiene un hueco que atrapa moléculas de oxígeno.
Predecir la estructura de cualquier proteína a partir de su secuencia de aminoácidos se considera uno de los santos griales de la biología.
Se tardaría más que la edad del universo en doblar una proteína por todas sus configuraciones posibles antes de dar con la estructura tridimensional correcta por azar.
Ciertas enfermedades, como el alzhéimer, el párkinson, la diabetes, se deben a la acumulación de proteínas mal plegadas, algo que se podría evitar conocida la relación entre su secuencia y su estructura. Además, con la capacidad de predecir exactamente cómo se doblará una cadena de aminoácidos, los científicos pueden diseñar proteínas artificiales, por ejemplo para degradar plásticos o compuestos contaminantes, del organismo o del medio ambiente.
“El programa de DeepMind acierta más veces y con más precisión que los demás, pero no resuelve todas las estructuras”, explica Bates a Materia. Esto es porque la inteligencia artificial aprende de una base de datos de proteínas conocidas, y por tanto tropieza con estructuras completamente nuevas.
El equipo de Google, que se presentaba por primera vez al certamen, quedó primero de 98 concursantes, al estimar con mayor precisión la estructura de 25 de las 43 proteínas.
La inteligencia artificial constituye un avance increíble con respecto a esas técnicas complejas y costosas, aunque todavía no es capaz de sustituirlas por completo.
DeepMind, el laboratorio londinense de inteligencia artificial que Google compró en 2014, ya ha creado programas que ganan siempre al ajedrez, pero el objetivo final de la empresa no está en los pasatiempos, sino en resolver acuciantes problemas científicos. Su algoritmo AlphaFold, ha ganado una competición mundial en predecir la estructura tridimensional de proteínas.
La estructura final de cada proteína determina su función. Los anticuerpos, por ejemplo, son como ganchos que se acoplan a los microbios. La hemoglobina tiene un hueco que atrapa moléculas de oxígeno.
Predecir la estructura de cualquier proteína a partir de su secuencia de aminoácidos se considera uno de los santos griales de la biología.
Se tardaría más que la edad del universo en doblar una proteína por todas sus configuraciones posibles antes de dar con la estructura tridimensional correcta por azar.
Ciertas enfermedades, como el alzhéimer, el párkinson, la diabetes, se deben a la acumulación de proteínas mal plegadas, algo que se podría evitar conocida la relación entre su secuencia y su estructura. Además, con la capacidad de predecir exactamente cómo se doblará una cadena de aminoácidos, los científicos pueden diseñar proteínas artificiales, por ejemplo para degradar plásticos o compuestos contaminantes, del organismo o del medio ambiente.
“El programa de DeepMind acierta más veces y con más precisión que los demás, pero no resuelve todas las estructuras”, explica Bates a Materia. Esto es porque la inteligencia artificial aprende de una base de datos de proteínas conocidas, y por tanto tropieza con estructuras completamente nuevas.
El equipo de Google, que se presentaba por primera vez al certamen, quedó primero de 98 concursantes, al estimar con mayor precisión la estructura de 25 de las 43 proteínas.
La inteligencia artificial constituye un avance increíble con respecto a esas técnicas complejas y costosas, aunque todavía no es capaz de sustituirlas por completo.
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