Un equipo científico de EE UU ha logrado imitar los mecanismos naturales que regulan la expresión de genes, utilizando secuencias de ADN diseñadas con inteligencia artificial. Este avance promete superar uno de los mayores obstáculos en las terapias génicas: la activación precisa de genes sin afectar a otros tejidos.

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.

El nuevo trabajo de investigadores del CSIC permite la aplicación masiva de estos métodos de IA de aprendizaje profundo para entender las estas moléculas en organismos menos estudiados, identificar nuevas funciones de genes y explorar qué proteínas pueden ser de interés biomédico y biotecnológico con mayor precisión que los técnicas tradicionales.

Las redes neuronales profundas permiten obtener voces sintéticas cada vez más realistas, lo cual puede generar desinformación cuando se usa, por ejemplo, para suplantar voces de personalidades públicas y políticos. Un equipo de la la Universidad de Granada y de la empresa española Monoceros Labs ha desarrollado un sistema que ayuda a discernir cuando la grabación es real o falsa.

Científicos de la Universidad Politécnica de Madrid han creado un método que utiliza el aprendizaje automático para evaluar la progresión de la enfermedad en pacientes con deterioro cognitivo. En el proceso, emplean series de datos incompletos obtenidos de resonancias magnéticas y otras técnicas tradicionales de diagnóstico.

Seis equipos de científicos compiten para monitorizar la biodiversidad de la Amazonía brasileña, donde ayer comenzaron las finales del premio XPrize Rainforest. Los finalistas tendrán que demostrar la eficacia de sus tecnologías que incluyen drones, robots e inteligencia artificial, entre otras.

La tecnología, que incluye diagnóstico por imagen e inteligencia artificial, clasifica la calidad de los embriones con más rapidez y el doble de precisión que los expertos humanos que usaban microscopía tradicional. La herramienta, bautizada como METAPHOR y probada en ratones, pretende aumentar la probabilidad de éxito en procesos de fecundación artificial.

Estos ecosistemas son reserva de agua estratégica, sin embargo, para 2045 se reducirá su recarga un 11 % por el cambio climático, según los últimos planes hidrológicos.

Los directivos de la empresa estadounidense han señalado que el último modelo es capaz de mantener conversaciones de voz realistas y de interactuar mediante audios y vídeos. Se trata del último movimiento para mantenerse a la cabeza en una carrera por dominar esta tecnología emergente.