En el programa de EUREKA, que puedes encontrar aquí, comentamos (Guillermo Sánchez y Carlos Tejero) tres noticias científicas recientes:
Nanorobots que combaten el cáncer programados para buscar y destruir tumores
“Hemos desarrollado el primer sistema totalmente autónomo de ADN robótico para un diseño de fármacos muy preciso y terapia dirigida contra el cáncer. Además, esta tecnología es una estrategia que se puede utilizar para muchos tipos de cáncer, ya que todos los vasos sanguíneos sólidos que se alimentan de tumores son esencialmente iguales” dijo Hao Yan. Estaba entusiasmado con el invento que su equipo había desarrollado y que acabada de ser publicado en la prestigiosa revista Nature Biotechnology (pronunciar: NEICHAR BAIOTECNOLOYI).
Yan es un experto en el campo del origami de ADN, que en las últimas dos décadas ha desarrollado la fabricación a escala atómica para construir estructuras cada vez más complejas. El nombre de origami es japonés: Al igual que una hoja de papel puede ser doblada hasta adquirir la forma de una paloma, diversos segmentos de ADN pueden ser combinados para dar lugar a estructuras tridimensionales con distintas funciones. conocida como papiroflexia, cuando lo hacemos con ADN decimos que hacemos un origami de ADN, el problema es que esa papiroflexia se hace a una escala mil veces más pequeña que el ancho de un cabello humano. Para eso esta la nanomedicina una nueva rama de la medicina que busca combinar la promesa de la nanotecnología para abrir vías completamente nuevas para los tratamientos, como la fabricación de minúsculas nanopartículas del tamaño de una molécula para diagnosticar y tratar enfermedades difíciles, especialmente el cáncer.
Hasta ahora, el desafío para avanzar en la nanomedicina ha sido difícil porque los científicos querían diseñar, construir y controlar cuidadosamente los nanorobots para buscar activamente y destruir tumores cancerosos, sin dañar a las células sanas.
El equipo internacional de investigadores superó este problema al usar una estrategia aparentemente simple para buscar y matar de manera muy selectiva a un tumor.
Este trabajo se inició hace aproximadamente 5 años. Los investigadores tuvieron a la ocurrencia de matar las células cancerosas cortando el suministro de sangre del tumor al inducir la coagulación sanguínea justo al lado de las células cancerosas. Para ello han utilizado nanosubmarinos programados basados en ADN. Cada nanorobot está hecho de una hoja de origami de ADN plana y rectangular, de 90 nanómetros por 60 nanómetros de tamaño (un nanómetro es una milmillonesima de milímetro).
Una vez unido a la superficie de los vasos sanguíneos del tumor, el nanorobot fue programado, como el caballo de Troya célebre, para entregar su incauto cargamento de droga en el mismo corazón del tumor, exponiendo una enzima llamada trombina que es clave para la coagulación de la sangre. Los nanorobots trabajaron rápido, se juntaron en grandes cantidades para rodear rápidamente el tumor unas horas después de la inyección.
El experimento lo han hecho con ratas de laboratorio, pero Yan manifestó:
“Creo que estamos mucho más cerca de las aplicaciones médicas reales y prácticas de la tecnología. Las combinaciones de diferentes nanorobots racionalmente diseñados que transportan varios agentes pueden ayudar a lograr el objetivo final de la investigación del cáncer: la erradicación de tumores sólidos y metástasis vascularizadas. Además, la estrategia actual puede desarrollarse como una plataforma de administración de medicamentos para el tratamiento de otras enfermedades modificación de la geometría de las nanoestructuras, los grupos objetivo y los cargamentos cargados “.
Reloj óptico portátil utilizado para medir la gravedad
Hasta ahora un reloj atómico óptimo —los que alcanzan más es precisión— requiere una compleja instalación fija. Pero los tiempos están cambiando: en una colaboración de expertos en relojes de tres prestigiosos organismos: NPL de EE UU, PTB de Alemania y INRIM de Italia han conseguido un reloj óptico portátil. Que sea portátil no quiere decir que se puede llevar en la muñeca, ni siquiera en una maleta, el nuevo reloj portátil va en un remolque con amortiguación de vibraciones y temperatura estabilizado. Lo importante es que por primera vez se pueden hacer medidas de campo en distintos puntos con una precisión inigualable permitiendo medir la diferencia de gravedad entre puntos con una diferencia de altura de 1000, allanando el camino para la medición estandarizada de la superficie de la Tierra.
Conseguir medir la gravedad con tal precisión tiene aplicaciones insospechadas. Actualmente, diferentes países miden la superficie de la Tierra de la misma manera, pero en relación con diferentes niveles de referencia. Lograr la coherencia entre los sistemas de altura nacionales ayudará a evitar errores costosos en proyectos de ingeniería y construcción. Las mediciones mejoradas del potencial de gravedad también pueden ayudar a mejorar nuestra comprensión de los efectos geodinámicos asociados con los cambios de masa bajo la superficie de la Tierra. Este tipo de medición de la altura también nos ayudará a monitorear los niveles cambiantes del mar en tiempo real, lo que nos permite rastrear las tendencias estacionales y de largo plazo en las masas de hielo y los cambios globales en la masa oceánica. Dichos datos proporcionan información crítica sobre los modelos utilizados para estudiar y pronosticar los efectos del cambio climático.
Helen Margolis, experta del NPL, dijo: “Nuestro experimento demuestra que los relojes ópticos podrían proporcionar una forma de eliminar las discrepancias y armonizar las mediciones realizadas a través de las fronteras nacionales. Un día, tal tecnología podría ayudar a monitorear los cambios en el nivel del mar como resultado del cambio climático“.
Pero ¿qué tiene que ver el tiempo y la gravedad? Ahora lo cantaran nuestros contertulios
Un nuevo algoritmo de aprendizaje automático estudia la célula y descubre interacciones que no habían observado los humanos
Los biólogos conocen desde hace tiempo las diversas partes que forman la célula. Pero la forma en que estas partes interactúan y responden entre sí es en gran parte desconocida.
“Queremos comprender cómo las células toman decisiones, para que podamos controlar las decisiones que toman”, dijo Neda Bagheri, de Northwestern University. “Una célula puede decidir dividirse de manera incontrolable, como en el caso del cáncer. Si entendemos cómo las células toman esa decisión, entonces podemos diseñar estrategias para intervenir“.
Para comprender mejor las interacciones misteriosas que ocurren dentro de las células, Bagheri y su equipo han diseñado un nuevo algoritmo de aprendizaje automático, llamado WING, que puede ayudar a conectar los puntos entre las interacciones de los genes dentro de las redes celulares.
En experimentos biológicos, los investigadores a menudo perturban un componente bilógico alterando su función y luego miden la respuesta de la célula. Por ejemplo, podría aplicarse un fármaco que se dirija al nivel de expresión de un gen y luego observar cómo reaccionan el gen y los componentes aguas abajo. Pero es difícil para esos investigadores saber si el cambio fue un efecto directo de la droga o el efecto de otras actividades que tienen lugar dentro de la célula.
“Mientras que muchos algoritmos interrogan las respuestas de señal de referencia“, dijo Finkle, “utilizamos datos de series de tiempo de forma más creativa para descubrir las conexiones entre diferentes genes y ponerlos en un orden causal“.
SWING reúne una imagen más completa de las interacciones de causa y efecto que ocurren entre los genes. En lugar de solo observar las perturbaciones y respuestas individuales, SWING utiliza datos de alto rendimiento y tiempo resuelto para integrar el tiempo que tardan esas respuestas en producirse.
“Otros algoritmos suponen que las respuestas celulares aparecen más o menos uniformemente en el tiempo“, dijo Wu. “Incorporamos una ventana que incluye diferentes rangos temporales, por lo que captura las respuestas que tienen perfiles dinámicos o diferentes retrasos en el tiempo“.
Bagheri añade: “La dinámica es realmente importante porque no es solo si la célula responde a una determinada entrada, sino cómo: ¿Es lento? ¿Es rápido? ¿Es como un pulso o más dinámico? Si introduje un fármaco, por ejemplo, ¿la célula tendría una respuesta inmediata y luego se recuperaría o se volvería resistente al medicamento? Comprender estas dinámicas puede guiar el diseño de nuevas medicinas “.
Lo más sorprendente es que el trabajo lo realiza un algoritmo que aprende por sí mismo.
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