Investigadores de la Universidad de Huelva han realizado una cartografía de la distribución de diversos contaminantes, entre los que se encuentran metales pesados, en el estuario del Guadiana. El trabajo realizado por Joaquín María Delgado contempla un reparto de sustancias químicas según su origen.
Por un lado, el mapa refleja una distribución en torno a aquéllas procedentes de fuentes naturales, y que se encuentran a lo largo de la Cuenca (aluminio, hierro, manganeso, cobalto y cromo);y un segundo grupo, cuyo origen es antropogénico (arsénico, cadmio, cobre, plomo, niquel y zinc) y que, según el investigador, no está relacionado con la actividad petroquímica de la zona y sí con procesos generados en el interior de la cuenca.
Para Delgado, existen indicios suficientes que apuntan a la actividad minera, intensificada en la zona durante el siglo XIX y el XX), como la principal causa de este escenario. "Hay una contaminación asociada al drenaje en las zonas internas de la cuenca", apunta. "Esta distribución se ha obtenido originalmente a partir de un análisis estadístico sobre componentes principales.
Luego, se separan por alguna característica, porque tienen un comportamiento similar. Es, precisamente, esta evolución la que debemos interpretar y clarificar", señala el investigador.
El investigador de la UHU apunta a que la zona de influencia de esta presencia de metales pesados es muy pequeña. Por otro lado, Delgado asegura que el trabajo de investigación ha puesto de manifiesto la utilidad de los denominados Sistemas de Información Geográfica (SIG) en este tipo de trabajos.
Para este caso, los expertos realizaron una caracterización geoquímica del río Guadiana sobre la base de la presencia de metales pesados y metaloides. Los resultados muestran mapas de distribución sobre enriquecimientos.
La Real Academia Sueca de las Ciencias ha concedido la mitad de este galardón al bioquímico estadounidense David Baker por diseñar desde cero nuevas proteínas mediante su programa RoseTTAFold. La otra mitad la comparten el británico Demis Hassabis y el también estadounidense John M. Jumper, ambos de la empresa DeepMind de Google, que lograron predecir las estructura proteicas con IA.
Un estudio internacional con participación del CSIC ha demostrado que reemplazar un solo átomo en posiciones estratégicas de la secuencia genética puede revertir su dirección de rotación. Según los autores, el hallazgo podría convertirse en una importante diana terapéutica al desempeñar un papel importante en diversos procesos biológicos.
