No podrás conectarte si excedes diez intentos fallidos.
La Agencia SINC ofrece servicios diferentes dependiendo de tu perfil.
Selecciona el tuyo:
Un nuevo estudio que publica la revista PLoS Computational Biology, y que está liderado por Jennifer Listgarten (del Instituto Microsoft Research), ha demostrado cómo el modelo estadístico puede ayudar a obtener, de forma más rápida y sencilla, los datos del sistema HLA, un sistema de identificación personal, crucial en el ámbito de la Inmmunología.
Múltiples áreas de la investigación médica se basan en el conocimiento de las proteínas del sistema inmunitario del ser humano, dado que determinan la capacidad de un individuo para hacer frente a las enfermedades o para atacar de forma incorrecta sus propios tejidos. Sin embargo, la obtención de esta información es costosa y difícil.
Ahora, un nuevo estudio que publica la revista PLoS Computational Biology, y que está liderado por Jennifer Listgarten (del Instituto Microsoft Research), ha demostrado cómo el modelo estadístico puede ayudar a obtener esta información de una forma menos costosa y más sencilla.
En el núcleo de la respuesta inmune humana se encuentra el mecanismo de entrenamiento para matar. Así, las células inmunes especializadas se sensibilizan para reconocer pequeños fragmentos de patógenos extraños (p. ej. VIH). Tras esta sensibilización, estas células se activan para destruir aquellas que muestran este pequeño fragmento de patógeno. Sin embargo, para que se produzcan la sensibilización y la destrucción, el patógeno debe haberse “asociado” con una de las proteínas especializadas de la persona infectada —una proteína perteneciente al sistema HLA (antígenos leucocitarios humanos).
El conocimiento de las proteínas del HLA que tiene cada persona es vital en la medicina de los trasplantes, en la búsqueda de los factores de riesgo inmunogenéticos para las enfermedades, y para comprender el modo mediante el cual virus como el VIH mutan en el interior de su anfitrión y burlan el sistema inmunitario.
El nuevo modelo utiliza un amplio conjunto de datos sobre HLA, de alta calidad y previamente medidos, para encontrar patrones estadísticos. Utilizando estos patrones, los equipos de Microsoft Research, del Instituto Nacional de Cáncer, del Hospital General de Massachussets y de la Universidad de Oxford ya son capaces de tomar datos sobre HLA de baja calidad, y limpiarlos para aumentar la calidad de los datos originalmente medidos en el laboratorio.
Con esta publicación, Listgarten y sus colaboradores proporcionan una herramienta pública a la comunidad investigadora. Otros científicos podrán mejorar la calidad de sus datos sobre el HLA y, de este modo, estudiar cada sistema inmunitario individual de forma más eficaz.
El HLA, moléculas y formas que se transmiten
El sistema HLA (por sus siglas en inglés, Human leukocyte antigen) está compuesto por las moléculas que los porgenitores transmiten a sus hijos. Fue descubierto en 1958 por el hematólogo Jean Dausset. Se trata de una serie de proteínas existentes en las membranas celulares que facilitan la acción del sistema inmunológico ante agresiones de agentes externos. El HLA es uno de los sistemas más polimórficos que se conocen en el ser humano, por lo que permite determinar la identidad de un individuo sin apenas margen de error. Desde su descubirmiento, la Medicina no ha dejado de avanzar en las técnicas de transplantes, ya que permite comprender mejor los rechazos de injertos y trasplantes.
----------------
Referencia bibliográfica:
Listgarten, J., Brumme, Z., Kadie, C., Xiaojiang, G., Walker, B., et al. (2008) "Statistical Resolution of Ambiguous HLA Typing Data". PLoS Comput Biol 4(2): e1000016. doi:10.1371/journal.pcbi.1000016
-----------------
Para más información:
http://www.ploscompbiol.org/doi/pcbi.1000016
http://www.plos.org/press/plcb-04-02-29-listgarten.pdf
http://www.ploscompbiol.org
Investigadores del Instituto de Biología Integrativa de Sistemas (CSIC-UV) utilizan bacterias modificadas genéticamente para que aprendan a decodificar mensajes. El objetivo es utilizar la naturaleza como un superordenador, creando redes neuronales de organismos vivos interconectados, como en la película Avatar.
Científicos de la Universidad de Melbourne han desarrollado un electrolizador capaz de absorber el agua del aire, incluso en entornos secos, para dividirla en sus dos componentes: hidrógeno, que se puede usar de combustible, y oxígeno, que se libera a la atmósfera. El dispositivo se alimenta con energía renovable, solar o eólica, y se podría utilizar en regiones remotas.
