STEPHEN HAWKING

Stephen Hawking

Es de los grandes de la física teórica del siglo XX

Nace 1942

Stephen Hawking nació en Oxford, Reino Unido el 8 de enero de 1942, según su certificado de nacimiento a las 6 de la mañana. Stephen William Hawking nació casualmente el mismo día en el que se cumplieron 300 años de la muerte de Galileo. Hijo de Frank Hawking, médico, e Isabel Walker, polifacética (en Oxford estudió economía, política y filosofía).

En la Escuela, St Albans, sus compañeros de clase le pusieron el profético apodo de ‘Einstein’. Frank, su padre, se dedicaba a la investigación de enfermedades tropicales y era muy trabajador. Alentó fuertemente el interés de Stephen por la ciencia, llevándolo a su laboratorio en Mill Hill para mirar a través de microscopios y visitar la casa de insectos donde se guardaban los mosquitos infectados con enfermedades tropicales. Frank también entrenó a Stephen en matemáticas hasta que no pudo seguirle el ritmo en conocimientos y habilidades matemáticas. 

En los últimos dos años en la escuela secundaria, Stephen se concentró en las matemáticas y la física y tuvo la suerte de tener un profesor de matemáticas brillante, Dikran Tahta. Con la ayuda de Tahta, Stephen construyó una de las primeras computadoras primitivas. Más tarde, Stephen afirmó que “gracias al Sr. Tahta, me convertí en profesor de matemáticas en Cambridge, cargo que una vez ocupó Isaac Newton”.

Frank estaba interesado en que Stephen intentara ingresar al University College, el antiguo colegio de Frank en la Universidad de Oxford. Aunque el director de St Albans pensó que Stephen era demasiado joven para tomar el examen de ingreso, lo logró a la edad de 17 años.

Stephen Hawking

El estudiante 1959

La mayoría de los colegas de Stephen en Oxford eran mayores que él y algunos habían hecho el servicio militar. En sus memorias, Stephen registra que se sintió algo solo en sus primeros dos años y por eso se unió al club náutico de la universidad como timonel en su tercer año. Aunque no era un timonel distinguido, la experiencia amplió su círculo de amigos. En ese momento, el único examen que importaba en Oxford era el examen final del tercer año. Como escribió, el curso de física fue diseñado de tal manera que era fácil evitar el trabajo.

Stephen no trabajó duro durante sus años en Oxford, aunque su talento fue reconocido. Para los exámenes finales se concentró en problemas de física teórica que no requerían mucho conocimiento de los hechos. Al estudiar antes del examen, obtuvo un título limítrofe de primera a segunda clase. Para juzgar qué grado se debe otorgar, se realizó una entrevista con los examinadores. Stephen les dijo que, si conseguía un primer puesto, iría a Cambridge a investigar; si conseguía un segundo puesto, se quedaría en Oxford. Se le otorgó Cambridge.

Realizó su postgrado en la Universidad de Cambridge donde se especializó en Física teórica y Cosmología.

Cambridge 1960

La década de 1960 fue un período emocionante en astronomía, astrofísica y cosmología. No es exagerado decir que los descubrimientos e innovaciones de esa década cambiaron estas disciplinas fuera de todo reconocimiento: comenzaron a surgir evidencias de la existencia de agujeros negros y la consolidación del Big Bang como el modelo preferido para la estructura a gran escala, Dinámica y evolución del universo. Stephen aprovechó las oportunidades para crear un cuerpo notable de trabajo original.

Después de un viaje lleno de aventuras por Persia, que incluyó estar cerca del epicentro de un terremoto de magnitud 7,1 que mató a más de 12 000 personas, Stephen llegó a Trinity Hall, Cambridge, en el otoño de 1962, con la intención de estudiar con el distinguido astrofísico y cosmólogo Fred Hoyle FRS. Decepción para Stephen, Hoyle no pudo enfrentarse a él. La otra persona disponible en el campo cosmológico era Dennis Sciama (FRS 1983), desconocido para Stephen en ese momento. De hecho, esto resultó ser una gran suerte, ya que Sciama era una figura extraordinariamente estimulante en la cosmología británica, supervisando a muchos estudiantes que se harían nombres impresionantes en años posteriores. Durante los años 1964-1973, cuando Sciama era miembro del Departamento de Matemáticas Aplicadas y Física Teórica (DAMTP), Ellis y Penrose (2010) describen el notable historial de Sciama. Sciama parecía saber todo lo que estaba pasando en física en ese momento, especialmente en cosmología, y transmitía una emoción contagiosa a todos los que lo encontraban. También fue muy efectivo al reunir a personas que se beneficiarían significativamente de comunicarse entre sí.

Esclerosis lateral amiotrófica progresiva 1962

Hawking comenzó a desarrollar una enfermedad que afectaría su actividad moto-neuronal y le quitaría gran parte de su actividad neuro-muscular, lo que lo obligó a estar en una silla de ruedas y eventualmente perdería su capacidad para comunicarse. Usó un aparato generador de voz.

En su último año en Oxford, Stephen notó que se estaba volviendo cada vez más torpe y buscó consejo médico. Su estado siguió empeorando tras su traslado a Cambridge. Durante las vacaciones de Navidad de 1962, se cayó mientras patinaba en St Albans y no pudo levantarse. Un mes después, poco después de cumplir veintiún años, a Stephen se le diagnosticó una enfermedad incurable no especificada, que más tarde se identificó como la enfermedad degenerativa de la motoneurona mortal, la esclerosis lateral amiotrófica (ELA). El pronóstico de los médicos era que probablemente sólo le quedaban dos años de vida.

Mientras estaba en el hospital poco después de que le diagnosticaran su enfermedad por primera vez, la depresión de Stephen se calmó un poco cuando comparó su suerte con la de un niño que conocía vagamente en la cama de al lado que se estaba muriendo de leucemia. Stephen resolvió hacer algo realmente creativo con los años que le quedaban y aspiraba a abordar algunas de las preguntas más fundamentales sobre la naturaleza física del universo. Por primera vez en su vida, trabajó muy duro y descubrió que realmente lo disfrutaba: comenzó a explotar sus notables dones en una serie de artículos revolucionarios sobre física gravitacional.


Matrimonio 1965

Jane Wilde, fue su esposa con quien tuvo sus tres hijos.

Jane Wilde, su esposa por 25 años.

Aún más importante para Stephen fue su compromiso en 1964 con Jane Wilde. Se había criado en St Albans y estudiado idiomas en el Westfield College de la Universidad de Londres. Se conocieron a través de amigos mutuos de la universidad en una fiesta en 1962 y se casaron en 1965 en la capilla de Trinity Hall, la universidad de Stephen en Cambridge. Tuvieron tres hijos: Robert, nacido en 1967, Lucy en 1970 y Timothy en 1979. Jane recibió su doctorado en poesía española medieval en abril de 1981. Apoyó excepcionalmente a Stephen mientras su condición se deterioraba. Quizás una de las contribuciones más importantes de Jane fue permitirle a Stephen, por su propia insistencia, hacer las cosas por sí mismo hasta un punto inusual: era una persona extraordinariamente determinada. Su salud empeoró aún más, hasta que, a fines de la década de 1970, casi no le quedaba movimiento y apenas podía entender su discurso, excepto por muy pocos miembros de su familia y colegas. No obstante, desafiando la opinión médica establecida, vivió otros 40 años.

Mini-agujeros negros 1975

Sugirió la formación, a continuación del Big-bang, de numerosos objetos, denominados “mini-agujeros negros”, que contendrían alrededor de mil millones de toneladas métricas de masa, pero ocuparían solo el espacio de un protón, circunstancia que originaría enormes campos gravitatorios , regidos por las leyes de la relatividad.

Agujeros negros

Radiación de Hawking 1974

Propuso que los agujeros negros emitieran partículas subatómicas hasta agotar su energía, para finalmente estallar.

Radiación de Hawking

Real Sociedad de Londres 1974

Fue elegido miembro de la Royal Society siendo de los más jóvenes en ser elegido como tal.

Las contribuciones de Stephen Hawking a la comprensión de la gravedad, los agujeros negros y la cosmología fueron realmente inmensas. Comenzaron con los teoremas de singularidad en la década de 1960, seguidos de su descubrimiento de que los agujeros negros tienen una entropía y, en consecuencia, una temperatura finita. Se predijo que los agujeros negros emitirían radiación térmica, lo que ahora se llama radiación de Hawking. Fue pionero en el estudio de los agujeros negros primordiales y su papel potencial en la cosmología. Su organización y contribuciones al Taller Nuffield en 1982 consolidaron la imagen de que la estructura a gran escala del universo se originó como fluctuaciones cuánticas durante la era inflacionaria. El trabajo sobre la interacción entre la mecánica cuántica y la relatividad general resultó en su formulación del concepto de función de onda del universo.

Todos estos logros se lograron después del diagnóstico durante los primeros años de los estudios de Stephen como estudiante de posgrado en Cambridge de que tenía una enfermedad de la neurona motora incurable: le dieron dos años de vida. Contra todo pronóstico, vivió otros 55 años. La distinción de su trabajo lo llevó a muchos honores y se convirtió en una importante figura pública, promoviendo con pasión las necesidades de las personas con discapacidad. Su popular libro más vendido, Una breve historia del tiempo , dio a conocer la cosmología y su propio trabajo al público en general en todo el mundo. Se convirtió en un icono de la ciencia y una inspiración para todos.

Profesor en Cambrigde 1979 – 2009

Fue profesor Lucasiano durante treinta años hasta su jubilación en 2009.

En 1979, Stephen fue designado para uno de los puestos más distinguidos de la universidad como el decimoséptimo titular de la Cátedra Lucasiana de Filosofía Natural, unos 310 años después de que Isaac Newton (FRS, PRS 1703) se convirtiera en su segundo titular. Stephen ocupó esta cátedra con distinción durante 30 años hasta alcanzar la edad de jubilación en 2009, después de lo cual ocupó una cátedra especial de investigación, gracias a una generosa donación de la Fundación Avery–Tsui. Dennis Avery y Sally Tsui Wong-Avery habían brindado anteriormente un apoyo sustancial al Centro Stephen Hawking de Cosmología Teórica en DAMTP.

Libro – Agujeros negros y pequeños universos 1993

Este libro es una colección de ensayos y conferencias escritas por Hawking, principalmente sobre la composición de los agujeros negros, y por qué podrían ser nodos de los que crecen otros universos. Hawking analiza la termodinámica del agujero negro, la relatividad especial, la relatividad general y la mecánica cuántica.

Muerte 2018

Falleció en Cambridge el 14 de marzo del 2018 a los 76 años. Según un comunicado divulgado por su familia, cuyo contenido recogen varios medios ingleses.​ No revelaron la causa del fallecimiento, simplemente mencionaron que “expiró en paz”.

El 14 de marzo del 2018 es el 139 aniversario del nacimiento de Albert Einstein. Sus cenizas fueron enterradas en la Abadía de Westminster luego de un servicio conmemorativo el 15 de junio de 2018, y la piedra conmemorativa se colocó entre las tumbas de Isaac Newton y Charles Darwin FRS. En esa piedra está grabada su ecuación para la temperatura de un agujero negro, mientras que en una segunda piedra conmemorativa en Caius College se muestra su ecuación para la entropía de un agujero negro, como él solicitó.

La voz electrónica de Hawking

Este es un texto compilado por Ricardo Cuya-Vera

Fuente:

Charles K. Kao

Charles K. Kao: quién fue esta figura clave para la evolución de Internet -  LA NACION

Charles Kuen Kao (Shanghái, 4 de noviembre de 1933-Hong Kong, 23 de septiembre de 2018) fue un ingeniero eléctrico, profesor e investigador chino, pionero en el desarrollo y uso de la fibra óptica en telecomunicaciones.

En los años 60 creó varios métodos para la combinación de fibras de vidrio con láseres para transmitir datos digitales, los cuales darían las bases para la evolución del Internet. “La comunicación como la conocemos ahora, incluyendo el Internet, no existiría sin la fibra óptica”, diría William Wulf, presidente de la Academia Nacional de Ingeniería (TNAE, por sus siglas en inglés).

Condujo la investigación que permitió desarrollar las telecomunicaciones por fibra óptica. Por este motivo fue galardonado con el Premio Nobel de Física de 2009 y es considerado el «padre de la comunicación por fibra óptica».

Conocido como el “Padrino de la Banda Ancha”, “Padre de la Fibra Óptica” y el “Padre de la Comunicación por Fibra Óptica” fue premiado con el premio Nobel de Física en 2009 por “logros innovadores en relación con la transmisión de luz en la comunicación por fibra óptica”.

Kao tenía la ciudadanía del Reino Unido y de los Estados Unidos, y fue residente permanente de Hong Kong. En una entrevista en el año 2000, declaró que pertenecía a Hong Kong, mas no se consideraba vinculado a ningún país ni a un grupo étnico en particular. En una carta abierta, en autoría con su esposa en 2009, dijo que “Charles Kao realmente pertenece al mundo”.

Nobel Prize Winner Charles Kao Interview with FiberStory

Texto compilado por Ricardo Cuya-Vera

Nobel de Física 2021

Nobel de Física 2021 de Syukuro Manabe, Klaus Hasselmann y Giorgio Parisi

El Premio Nobel de Física 2021 fue concedido a dos expertos en la modelización física del cambio climático, el nipo-estadounidense Syukuro Manabe y el alemán Klaus Hasselmann, así como al teórico italiano Giorgio Parisi.

Los científicos fueron distinguidos con el Premio Nobel de Física 2021 por sus “contribuciones pioneras para nuestro entendimiento de los complejos sistemas físicos”, comunicó el Instituto Karolinska en Estocolmo. 

La mitad del premio recaerá en Manabe, de 80 años, y en Hasselmann, de 79, “por la modelización física del clima de la Tierra y por haber cuantificado la variabilidad y predicho de forma fiable el cambio climático”, indicó el jurado.

La otra mitad fue atribuida a Parisi, de 73 años, “por el descubrimiento de la interacción del desorden y las fluctuaciones en los sistemas físicos, desde la escala atómica a la planetaria”.

Syukuro Manabe, Klaus Hasselmann y Giorgio Parisi

Syukuro Manabe,

Syukuro “Suki” Manabe es un meteorólogo y climatólogo japonés, pionero en el uso de computadoras para simulaciones de la conjetura de cambio climático global, y las variaciones naturales del clima.​ Fue uno de los galardonados con el Premio Nobel de Física en 2021

Klaus Hasselmann

Nacido en Hamburgo el 25 de octubre de 1931, vivió en Inglaterra entre 1934 y 1949. Estudió física y matemáticas en su ciudad natal y obtuvo el título de doctor en 1957 en la Universidad de Gotinga.​ Posteriormente, de 1961 a 1972, fue profesor de la Universidad de Hamburgo e investigador. Presidió el Instituto de Meteorología Max Planck de dicha ciudad, el cual fundó entre 1975 y 1999, y fue el director científico del Centro Alemán de Computación del Clima desde 1988 hasta 1999.2​3​ También es miembro fundador del European Climate Forum, que promueve la investigación del cambio climático.​

Inventó el método fingerprinting, que permite distinguir entre la variabilidad natural del clima y la perturbación por el aumento de los gases de efecto invernadero. Gracias a esta técnica, el Grupo Intergubernamental de Expertos sobre el Cambio Climático (IPCC) de la Organización de las Naciones Unidas pudo atribuir el cambio climático a la acción humana en su cuarto informe (2007).

Fue galardonado con el Premio Fundación BBVA Fronteras del Conocimiento, en la categoría de cambio climático, en su edición del 2009.2​4​ En el 2021, recibió el Premio Nobel de Física junto a Syukuro Manabe y a Giorgio Parisi. Compartió la mitad del premio con Manabe «por el modelado físico del clima terrestre, cuantificando la variabilidad y prediciendo de manera confiable el calentamiento global».

Giorgio Parisi

Giorgio Parisi (Roma, 4 de agosto de 1948) es un influyente físico italiano, por sus trabajos de Mecánica estadística y la teoría cuántica de campos. Fue uno de los galardonados con el Premio Nobel de Física en 2021.

Junto con el argentino Miguel Ángel Virasoro y el francés Marc Mezard descubrió la ultramétrica organización de los estados de baja temperatura del vidrio de espín en dimensiones infinitas.

Una de sus contribuciones más conocidas es la ecuación KPZ que describe la dinámica fractal de los procesos de crecimiento superficial cuando hay transmisión lateral de la información (Kardar-Parisi-Zhang​).

En 2021 fue galardonado con el Premio Wolf en Física​ y con el Nobel de Física, compartido con Klaus Hasselmann y Syukuro Manabe. Parisi obtuvo la mitad del premio por el «descubrimiento de la interacción del desorden y las fluctuaciones en los sistemas físicos desde escalas atómicas hasta planetarias».

Nobel de química del 2021

Benjamin List y David WC MacMillan * Nobel de Química 2021

El Premio Nobel de Química del 2021 es otorgado a los científicos Benjamin List y David WC MacMillan por crear “una herramienta ingeniosa para construir moléculas” dando el camino para desarrollar nuevos fármacos y hacer que la química fuera más ecológica.

El premio es “por el desarrollo de organocatálisis asimétrica“. Sus descubrimientos “iniciaron una forma totalmente nueva de pensar sobre cómo juntar moléculas químicas”, dijo Pernilla Wittung-Stafshede, miembro del comité del Nobel de química.

“Este nuevo grupo de herramientas se utiliza ampliamente en la actualidad, por ejemplo, en el descubrimiento de fármacos y en la producción de productos químicos finos, y ya está beneficiando enormemente a la humanidad”, añadió Wittung-Stafshede.

El científico alemán List y el químico escocés MacMillan trabajaron de forma independiente y comparten el premio.

“Es un cambio de juego. Como una nueva pieza de ajedrez que es muy, muy poderosa “

Creaciones moleculares producidas por Benjamin List

Benjamin List, también conocido como Ben List, es un químico alemán que es director del Instituto Max Planck para la Investigación del Carbón y profesor de química orgánica en la Universidad de Colonia. Co-desarrolló la organocatálisis, un método para acelerar las reacciones químicas y hacerlas más eficientes.

Órgano catálisis

Órgano catálisis de David Mc Millan

David William Cross MacMillan FRS FRSE es un químico de origen escocés y profesor universitario distinguido de química James S. McDonnell en la Universidad de Princeton, donde también fue presidente del Departamento de Química de 2010 a 2015.

David Julius y Ardem Patapoutian Nobel Medicina 2021

Nobel 2021 de Medicina * David Julius y Ardem Patapoutian

Los científicos David Julius y Ardem Patapoutian ganaron el Premio Nobel de Fisiología o Medicina 2021. Por sus descubrimientos sobre receptores para la temperatura y el tacto.

El jurado del Instituto Karolinska de Estocolmo, Suecia, premió a los científicos estadounidenses por descubrir la forma en que el sistema nervioso percibe la temperatura y el tacto, información vital para la superviviencia y la interacción humana con el mundo.

Julius, de 65 años, utilizó capsaicina, el componente activo de los chiles, para identificar los sensores nerviosos que permiten que la piel responda al calor.

Patapoutian, de origen libanés y armenio, empleó células sensibles a la presión, con lo que descubrió una nueva clase de sensores que responden a la estimulación mecánica en la piel y los órganos internos.

Esto realmente revela uno de los secretos de la naturaleza (…) En realidad, es algo que es crucial para nuestra supervivencia, por lo que es un descubrimiento muy importante y profundo“, aseguró Patrik Ernfors, miembro del Comité Nobel.

Los beneficios del descubrimiento

Más allá de la importancia conceptual para entender cómo el cuerpo puede percibir los cambios de temperatura o la presión, los expertos resaltan que su investigación muestra potenciales beneficios para la medicina, pues podrían allanar el camino para nuevos analgésicos.

Sus hallazgos arrojan información sobre cómo reducir el dolor crónico relacionado con distintas enfermedades. Entre ellas la artritis, un padecimiento asociado a la inflamación de las articulaciones.

En este sentido, varios laboratorios farmacéuticos adelantan investigaciones para identificar moléculas que actúen sobre los receptores de dolor y poder tratarlos.

“Es uno de esos hallazgos en los que resulta difícil intuir todo el alcance que puede llegar a tener en cuanto a aplicaciones, aunque ya se esté trabajando en algunas, como la gestión del dolor crónico y el control de la presión arterial”, subrayó Óscar Marín, director del Centro de Trastornos del Neurodesarrollo del King’s College de Londres.

“Los descubrimientos de ambos investigadores están relacionados con el conocimiento de cómo los estímulos externos -por ejemplo, causados por temperaturas, sustancias irritantes, señales de contacto, etc- se transmiten hacia el sistema nervioso central”, explicó a Télam el doctor en Ciencias Biológicas de Conicet Gustavo Paratcha, director del Laboratorio de Neurociencia Molecular y Celular Instituto de Biología Celular y Neurociencias (IBCN)-Conicet.

A finales de la década del 90, David Julius comenzó a investigar cuáles eran los receptores celulares que se “activaban” con la capsaicina, el ingrediente picante de los chiles, ya que creía que esto podría proporcionar información fundamental sobre los mecanismos del dolor.

En esa búsqueda identificó un tipo de proteína que permite el paso de iones específicos y las bautizó TRPV1.

“El receptor TRPV1 detecta calor nocivo, temperaturas mayores a 43 grados centígrados, y es también el que detecta cuando comemos algo picante, es decir que esa sensación de ardor que tenemos en la boca también se genera por la activación de estos receptores”, explicó por su parte la doctora en ciencias biomédicas María Florencia Coronel, jefa del Laboratorio de Dolor Asociado al Cáncer en el Instituto de Investigaciones de Medicina Traslacional (Conicet-Universidad Austral).

Tras el descubrimiento de TRPV1, Julius y Ardem Patapoutian hicieron otro avance importante con el descubrimiento de TRPM8 y posteriormente se identificaron varios receptores TRP adicionales que transducen información térmica en el sistema somatosensorial.

“El TRPM8, la M viene de mentol, es un receptor que se activa por sustancias que generan sensación de fresco y por temperaturas de frío”, detalló Coronel.

Y continuó: “En 2010 Patapoutian descubrió también los receptores Piezo, que se activan frente a estímulos táctiles como puede ser una caricia, un abrazo, el contacto de la piel con la ropa, y también con el dolor inducido por estímulos mecánicos, por ejemplo, un cachetazo o un martillazo”.

Coronel, quien trabaja junto a su equipo justamente el rol que tienen los receptores TRP en el dolor que se genera en pacientes que son tratados con quimioterapia y sufren efectos neurotóxicos y en el dolor crónico, contó que Patapoutian presentó a los receptores Piezo en un congreso de dolor neuropático al que ella había asistido.

“Fue sumamente emocionante porque hasta ese momento no se había podido encontrar el mediador en este tipo de estímulos”, recordó.

La investigadora señaló que “todos estos receptores se están estudiando para el desarrollo de terapias para el dolor“.

“Una particularidad que tienen es que se encuentran localizados a nivel periférico, entonces la ventaja que ofrecen es que no es necesario administrar sustancias que tengan efectos a nivel del sistema nervioso central”, explicó.

“Otra tema -señaló – es que como participan tanto en la detección de estímulos inocuos como nocivos no se pueden bloquear directamente porque sino el paciente pierde la posibilidad de detectar estímulos para desarrollar una vida normal”.

Coronel detalló que en la actualidad “ya se utiliza en la práctica clínica el bloqueo del TRPV1 en parches que contiene capsaicina que producen la desensibilización del sector para tratamientos de dolor persistente localizados como la neuralgia pos herpética”.

En tanto que “con el TRPM8 se están diseñando nuevas terapias a través del frío, por ejemplo, en pacientes que tienen neuropatías por quimioterapia, al momento de administrar la quimioterapia se utilizan guantes o botas que están refrigerados que actuarían a este nivel”.

David Julius nació en 1955 en Nueva York (Estados Unidos), se doctoró en 1984 de la Universidad de California, Berkeley, y fue becario postdoctoral en la Universidad de Columbia, en Nueva York; actualmente es profesor en la Universidad de Colorado.

Ardem Patapoutian nació en 1967 en Beirut, Líbano. En su juventud, se mudó de una Beirut devastada por la guerra a Los Ángeles (Estados Unidos); en 1996 se doctoró en el Instituto de Tecnología de California, Pasadena y fue becario postdoctoral en la Universidad de California, San Francisco; desde 2000 es científico en Scripps Research, La Jolla (California), donde ahora es profesor; además es investigador del Instituto Médico Howard Hughes desde 2014.

Fuente: Reuters, Calidad Integral Press y EFE

Sincroton

La inteligencia artificial predice la estructura de las proteínas que forman al humano

DeepMind y el Laboratorio Europeo de Biología Molecular han publicado este jueves más de 350.000 estructuras, incluyendo las de unas 20.000 proteínas humanas y las de otros 20 organismos, como el ratón de laboratorio y la bacteria de la tuberculosis. El científico Venki Ramakrishnan, ganador del Nobel de Química en 2009, afirma que es “un avance asombroso”, de consecuencias impredecibles. “Ha ocurrido mucho antes de lo que muchos expertos habrían predicho. Va a ser emocionante ver las muchas maneras en las que va a cambiar radicalmente la investigación biológica”, ha señalado Ramakrishnan, del Laboratorio de Biología Molecular de Cambridge (Reino Unido), en un comunicado.

DeepMind, una empresa comprada por Google, predice con una precisión sin precedentes la estructura de casi todas las proteínas que forman un ser humano.

Estructuras de proteínas predichas por el sistema de inteligencia artificial AlphaFold. DEEPMIND

La humanidad lleva medio siglo enfrentada a un desafío descomunal: averiguar la forma de los ladrillos básicos de la vida, un conocimiento esencial para curar enfermedades hoy letales. El agua es muy fácil de imaginar. Son solo dos átomos de hidrógeno unidos a otro de oxígeno: H₂O. Pero la proteína que enrojece la sangre, la hemoglobina, responde a la endiablada fórmula C₂₉₅₂H₄₆₆₄N₈₁₂O₈₃₂S₈Fe₄. El biólogo estadounidense Cyrus Levinthal calculó en 1969 que se necesitaría más tiempo del transcurrido desde el origen del universo —unos 14.000 millones de años— para desentrañar todas las configuraciones posibles de una única proteína a partir de su secuencia de aminoácidos, que son los eslabones de esas macromoléculas. Sin embargo, un sistema de inteligencia artificial del conglomerado de Google ha logrado hacerlo en unos minutos. Sus predicciones para prácticamente todas las proteínas humanas se hacen públicas este jueves22 de julio del 2021. Es un salto de gigante para la biología. La humanidad se quita una venda de los ojos.

Encabeza esta revolución el neurocientífico británico Demis Hassabis (Londres, 44 años). El investigador fue un niño prodigio del ajedrez y en 1997 quedó marcado por el combate entre el maestro ruso Gari Kaspárov y el superordenador Deep Blue. La computadora ganó aquella batalla, pero Hassabis se quedó con la sensación de que era un cacharro tosco, inútil si había que jugar a las tres en raya. Cuando acabó la última partida, el entonces estudiante de la Universidad de Cambridge se propuso diseñar una máquina capaz de aprender cualquier juego. En 2010, Hassabis fundó la empresa DeepMind para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura había aprendido sola a jugar y ganar en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compró la compañía por unos 650 millones de dólares (unos 500 millones de euros al cambio de entonces)(Londres, 44 años). El investigador fue un niño prodigio del ajedrez y en 1997 quedó marcado por el combate entre el maestro ruso Gari Kaspárov y el superordenador Deep Blue. La computadora ganó aquella batalla, pero Hassabis se quedó con la sensación de que era un cacharro tosco, inútil si había que jugar a las tres en raya. Cuando acabó la última partida, el entonces estudiante de la Universidad de Cambridge se propuso diseñar una máquina capaz de aprender cualquier juego. En 2010, Hassabis fundó la empresa DeepMind para impulsar la inteligencia artificial. En 2013, su primera criatura había aprendido sola a jugar y ganar en diferentes videojuegos de la legendaria videoconsola Atari. En 2014, Google compró la compañía por unos 650 millones de dólares (unos 500 millones de euros al cambio de entonces)

Demis Hassabi

Tras su entrenamiento con los videojuegos, los científicos de DeepMind se han lanzado a intentar resolver uno de los mayores retos de la biología. Las proteínas —como las hormonas, las enzimas y los anticuerpos— son diminutas máquinas que llevan a cabo las funciones básicas para la vida. Están formadas por cadenas de otras moléculas más pequeñas, los aminoácidos, como si fueran un collar de perlas. Estos collares se pliegan en enrevesadas configuraciones que determinan su función. Los anticuerpos, defensas del cuerpo humano ante invasores como el coronavirus, tienen forma de Y.

En el ADN de cada célula están escritas las recetas de todas las proteínas que necesita para funcionar. El sistema de DeepMind, bautizado AlphaFold, lee esa información —una secuencia de aminoácidos— y predice la estructura de cada proteína. Su precisión es similar a la lograda con experimentos en el laboratorio, que requieren muchísimo más tiempo y dinero. Es como adivinar la forma de una tortilla al ver por primera vez una receta con huevos, patatas, cebolla, aceite y sal.

Algunas organizaciones ya están trabajando con la nueva base de datos. La Iniciativa Medicamentos para Enfermedades Olvidadas, una entidad sin ánimo de lucro impulsada por Médicos Sin Fronteras, utiliza la estructura de las proteínas para buscar nuevos tratamientos. Prácticamente todas las enfermedades, desde el cáncer al alzhéimer, pasando por la covid, están relacionadas con la forma de alguna proteína. Otras instituciones, como la Universidad de Portsmouth (Reino Unido), están empleando el programa para intentar diseñar proteínas capaces de reciclar plásticos.

Demis Hassabis, director ejecutivo de DeepMind, ha anunciado que su plan es publicar 100 millones de estructuras en los próximos meses. Eso supondría ofrecer gratis la predicción de la forma de prácticamente todas las proteínas con una secuencia de aminoácidos conocida. “Creemos que esta es la contribución más importante hasta ahora de la inteligencia artificial al conocimiento científico”, ha proclamado Hassabis. En su estudio, publicado este jueves en la revista Nature, ha participado el español Bernardino Romera Paredes, un ingeniero informático de DeepMind nacido en Murcia hace 35 años.

El sistema AlphaFold no nace de la nada, como ha recalcado Edith Heard, directora general del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, un organismo con 1.800 trabajadores y sedes en Alemania, Francia, Italia, Reino Unido y, desde 2017, en España, en Barcelona. “AlphaFold ha sido entrenado utilizando datos de recursos públicos creados por la comunidad científica, así que tiene sentido que sus predicciones sean públicas”, ha declarado Heard. La investigadora habla de “una auténtica revolución para las ciencias de la vida, como lo fue la genómica hace décadas”.

Para determinar la estructura real de una proteína se necesitan carísimas infraestructuras, como el Laboratorio Europeo de Radiación Sincrotrón, una instalación circular de casi un kilómetro de circunferencia en Grenoble (Francia). La radiación emitida por los electrones que circulan por el anillo, compuesta básicamente por rayos X, permite observar los secretos de la materia. El biólogo españoJosé Antonio Márquez explica que dilucidar la forma de una proteína con un sincrotrón, o con el método alternativo de la criomicroscopía electrónica, puede requerir “meses o incluso años”. AlphaFold lo consigue en minutos, pero con errores.

José Antonio Marquez

“Se trata de predicciones de ordenador, no de la determinación experimental de la estructura. Y la precisión es del 58%”, subraya Márquez, un investigador valenciano de 52 años que dirige la Plataforma de Cristalografía del Laboratorio Europeo de Biología Molecular, en Grenoble. Hoy en día, si un científico quiere estudiar una proteína implicada en el cáncer, tiene que esperar meses o años para analizar su forma. En las bases de datos solo hay unas 180.000 estructuras. La información publicada este jueves duplica esa cifra. Y en unos meses serán millones. “Lo normal hoy es no encontrar una proteína en las bases de datos. Con AlphaFold puedes tener una predicción con un 58% de fiabilidad. Te ahorra una cantidad de tiempo enorme”, opina Márquez, que no ha participado en el proyecto. Las imprecisiones del sistema se concentran en unas determinadas regiones de las proteínas, desestructuradas para adaptarse al ambiente.

El biólogo español señala otras limitaciones. El sistema de DeepMind puede predecir la estructura de una molécula aislada, pero las proteínas suelen interactuar con otras. AlphaFold todavía no es capaz de pronosticar la forma de estos complejos, pero es un programa diseñado para que aprenda solo. Márquez es optimista: “Va a conseguir acelerar los descubrimientos en prácticamente todas las áreas de la biología”.

Compilador: Ricardo Cuya-Vera

Fuente; Nature, https://www.nature.com/articles/s41586-021-03828-1

Harald Helfgott

Harald Helfgott Seier

Harald Andrés Helfgott Seier (Lima, Perú, 25 de noviembre de 1977) es un matemático peruano. Su principal área de investigación es la relacionada con la teoría de números. En el 2015 publicó dos trabajos que demuestran la conjetura débil de Goldbach, después de 271 años de su formulación.

Esta conjetura se expresa así:

Todo número impar mayor que 7 puede expresarse como suma de tres números primos impares.

Egresó del colegio Alexander von Humboldt, obtuvo una beca de pregrado en la Universidad Brandeis en Estados Unidos. En esta estudió desde 1994 a 1998, obteniendo su B. A. summa cum laude en matemáticas y ciencias de la computación. Luego, en la Universidad de Princeton desde 1998 a 2003, obtuvó el grado de Ph. D. en matemáticas, para lo cual contó con la asesoría de Henryk Iwaniec. Posteriormente, fue admitido en el Centre National de la Recherche Scientifique en Francia, donde actualmente, desarrolla tareas de investigación, desde el año 2010.

Distinciones:

  • En 2008 recibió el Premio Philip Leverhulme por su trabajo en teoría de números, geometría diofántica y teoría de grupos.
  • En junio de 2009 recibió el Premio Whitehead de la Sociedad Matemática de Londres por sus contribuciones a la teoría de números.
  • En febrero de 2011 recibió junto con Tom Sanders el Premio Adams
  • En agosto de 2013 fue reconocido como “Profesor honorario” de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos, alma mater de sus padres y universidad donde comenzó a interesarse por las matemáticas, en mérito a sus logros y a su regular contribución a la universidad a través del dictado de conferencias y seminarios.
  • En febrero de 2016 recibió el Doctorado Honoris Causa por la Universidad Nacional de Córdoba.

En este vídeo vemos a Harald explicando y es ¡¡ fabuloso !!

Compilación de Ricardo Cuya-Vera

Nobel-quimica-2020

Charpentier & Doudna Nobel de Química 2020

La francesa Emmanuelle Charpentier y la estadounidense Jennifer Doudna desarrollaron “un método para la edición de genes” que ayuda a combatir el cáncer. Son la sexta y séptima mujer que ganan el premio desde 1901.

Charpentier y Doudna - Nobel de química del 2020. INvetaron la edicicón genética CRISPR/CAS9
Nobel de Química del 2020 para Emmanuelle Charpentier   
11 de diciembre de 1968, Juvisy-sur-Orge, Francia
Estudió en la Universidad Pierre y Marie Curie (1995)
y Jennifer A. Doudna.
19 de febrero de 1964, Washington D. C., Estados Unidos
Estudió en la Escuela de Medicina Harvard (1989)

El Premio Nobel de Química galardonó (07.10.2020) a dos mujeres genetistas, la francesa Emmanuelle Charpentier y la estadounidense Jennifer Doudna, por sus investigaciones sobre las “tijeras moleculares“, capaces de modificar los genes humanos, un descubrimiento “revolucionario”.

El galardón quiere recompensar “el desarrollo de un método de edición de genes” que “contribuye a desarrollar nuevas terapias contra el cáncer y puede hacer realidad el sueño de curar enfermedades hereditarias”, subrayó el jurado en Estocolmo.

Charpentier, de 51 años, y Doudna, de 56, se convierten así en la sexta y séptima mujer que ganan un Nobel de Química desde 1901.

En junio de 2012, las dos genetistas y su equipo describieron en la revista Science una nueva herramienta con la que se podía simplificar el genoma. El mecanismo se llama Crispr/Cas9 y es conocido como “tijeras moleculares”.

Rafael Yuste

Proyecto Brain * Rafael Yuste

Este proyecto que empieza el 2013, es equivalente al proyecto del genoma humano.

El neurobiólogo español Rafael Yuste, investigador y catedrático de la Universidad de Columbia, detalla los orígenes, desarrollo y perspectivas futuras del proyecto BRAIN, del cual forma parte y que, financiado por el Congreso de los Estados Unidos, tiene como objetivo registrar la actividad del cerebro humano. Destaca de esta investigación que aúna ciencia y tecnología su aplicación para detectar las causas de numerosas enfermedades.

El Proyecto Cerebro Humano (HBP por sus siglas en inglés) es un proyecto medico-científico y tecnológico financiado por la Unión Europea y dirigido por Henry Makram, que tiene como fin reproducir tecnológicamente las características del cerebro humano, y de esta forma conseguir avances en el campo de la medicina y la neurociencia. Para que este proyecto pueda desarrollarse es necesaria la investigación en nuevas TIC, o tecnologías de supercomputación avanzadas que permitan asociar y utilizar la información integrada en modelos informáticos y simulaciones del cerebro que identifiquen patrones, principios organizativos y posibles carencias que puedan ser subsanadas con nuevos experimentos. A su vez para este fin, se han desarrollado distintas plataformas:

Plataforma Neuroinformática: reunirá datos y conocimiento de neurocientíficos de todo el mundo, poniéndolos a disposición de la comunidad científica.

Plataforma de Simulación del Cerebro: integrará esta información en modelos informáticos unificados, haciendo posible identificar los datos que faltan y permitiendo experimentos in silico, imposibles de realizar en el laboratorio.

Plataforma de Computación de Alto Rendimiento: suministrará la tecnología de supercomputación interactiva que los neurocientíficos necesitan para el modelado y simulación de datos.

Plataforma de Informática Médica: integrará datos clínicos de todo el mundo, aportando a los investigadores nuevas herramientas matemáticas para buscar las signaturas biológicas de las enfermedades.

Plataforma de Computación Neuromórfica: transformará los modelos del cerebro en una nueva clase de dispositivos “hardware” testando sus aplicaciones.

Plataforma de Neuro robótica: permitirá a los investigadores en neurociencia y en la industria experimentar con robots virtuales controlados por modelos cerebrales desarrollados en el proyecto.

Las claves educativas en la era de la inteligencia artificial

En este vídeo, el experto en inteligencia artificial Kai-Fu Lee analiza el impacto que las nuevas tecnologías tendrán en el mercado laboral y en la vida de las generaciones futuras. Lee explica, además, algunos conceptos básicos sobre IA y propone un cambio educativo que prepare a los niños de hoy para el futuro. “Ahora, lo importante en una empresa es el trabajo en equipo, la colaboración y la comunicación. Eso es lo que necesitamos enseñar”, sostiene.