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Salud

Xuebijing reduce la inflamación y ferroptosis en lesión pulmonar aguda

by Editora de Salud abril 8, 2026
written by Editora de Salud

La inyección de Xuebijing ha demostrado reducir la inflamación y la ferroptosis en casos de lesión pulmonar aguda, según información reciente.

Este tratamiento, basado en la medicina tradicional china (TCM), fue aprobado por la Administración Nacional de Productos Médicos de China en el año 2004.

Protección de la barrera pulmonar y efectos contra la sepsis

Investigaciones indican que el Xuebijing protege la barrera pulmonar en situaciones de lesión pulmonar aguda, ayudando a detener la espiral inflamatoria.

Específicamente, se ha determinado que la inyección de Xuebijing alivia la lesión pulmonar aguda inducida por sepsis. Este proceso se logra mediante la inhibición de la inflamación y la apoptosis celular a través de la vía Hippo.

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Tecnología

AlphaFold Database: Nuevas Predicciones de Complejos Proteicos

by Editor de Tecnologia marzo 18, 2026
written by Editor de Tecnologia

Una nueva colaboración entre el Instituto Europeo de Bioinformática EMBL (EMBL-EBI), Google DeepMind, NVIDIA y la Universidad Nacional de Seúl ha puesto a disposición pública millones de estructuras de complejos proteicos predichas por inteligencia artificial a través de la base de datos AlphaFold. Para maximizar el impacto en la salud global, el conjunto de datos prioriza las proteínas importantes para comprender la salud y las enfermedades humanas. Se trata del conjunto de datos más grande de predicciones de complejos proteicos disponible actualmente.

Las proteínas son los componentes básicos de la vida. Interactúan para crear complejos proteicos que cumplen funciones biológicas. Al visualizar las interacciones proteicas, los científicos pueden descubrir los mecanismos moleculares que impulsan el comportamiento celular, identificar qué falla cuando alguien se enferma y desarrollar nuevos fármacos y terapias. Predecir la estructura de los complejos proteicos es extremadamente desafiante porque, en la naturaleza, las proteínas cambian de forma e interactúan de muchas maneras diferentes.

«La ciencia prospera gracias a la colaboración», afirmó Jo McEntyre, Directora Interina de EMBL-EBI. «Al poner a disposición del mundo este conjunto de datos fundamental de complejos proteicos, invitamos a los investigadores a probarlo, perfeccionarlo y ampliarlo para impulsar la próxima ola de descubrimientos biológicos».

Complejos proteicos para el impacto en la salud global

La última actualización de la base de datos AlphaFold abarca millones de homodímeros, complejos proteicos formados por dos proteínas idénticas. Se centra en 20 de las especies más estudiadas, incluidos los humanos, así como en la lista de patógenos bacterianos prioritarios de la Organización Mundial de la Salud. Este enfoque tiene como objetivo aportar un valor significativo e inmediato a los desafíos de la salud global.

«Al ampliar la base de datos AlphaFold para incluir complejos proteicos, estamos abordando una necesidad crítica expresada por la comunidad científica», dijo Anna Koivuniemi, Directora del Acelerador de Impacto de Google DeepMind. «Esperamos que, al reducir la barrera de estas predicciones complejas, podamos capacitar a los investigadores de todo el mundo para que persigan la próxima ola de descubrimientos que podrían mejorar la salud humana a escala global».

Experiencia científica y innovación técnica

La colaboración se basa en el sistema de inteligencia artificial AlphaFold de Google DeepMind, que, desde 2021, ha predicho con precisión la estructura de millones de proteínas. Para democratizar el acceso a las predicciones de AlphaFold, Google DeepMind y EMBL-EBI desarrollaron la base de datos AlphaFold, un recurso abierto al que cualquiera puede acceder. La base de datos cuenta con más de 3,4 millones de usuarios de 190 países.

A través de un diálogo continuo con la comunidad científica, surgió la clara necesidad de ampliar la base de datos AlphaFold para incluir complejos proteicos. En respuesta a esta necesidad, EMBL-EBI, Google DeepMind, NVIDIA y la Universidad Nacional de Seúl unieron sus fuerzas, aportando experiencia y recursos especializados para calcular e integrar millones de complejos proteicos en la base de datos AlphaFold.

La colaboración reunió una profunda experiencia biológica e innovaciones técnicas. NVIDIA y el Laboratorio Steinegger de la Universidad Nacional de Seúl desarrollaron la metodología, basada en el sistema de inteligencia artificial AlphaFold de Google DeepMind, incluyendo aceleraciones a los cálculos de alineación de múltiples secuencias y la inferencia de aprendizaje profundo. NVIDIA proporcionó una infraestructura de inteligencia artificial de vanguardia y amplió las canalizaciones de inferencia para superar las limitaciones que históricamente dificultaban este tipo de cálculos a gran escala. EMBL-EBI facilitó la colaboración al reunir a las demás partes y aportar experiencia en la gestión científica y de biodatos, así como en el análisis. Como defensora de la ciencia abierta, EMBL-EBI, junto con Google DeepMind, integró el nuevo conjunto de datos en la base de datos AlphaFold.

«La ambición de NVIDIA es contribuir constantemente con aceleraciones de órdenes de magnitud para las cargas de trabajo fundamentales de la biología digital, permitiendo lo que antes no era posible», dijo Anthony Costa, Director de Biología Digital de NVIDIA. «Este lanzamiento es un gran ejemplo de cómo la infraestructura y el software de inteligencia artificial pueden permitir escalas únicas de comprensión biológica».
«Al hacer que los complejos proteicos predichos sean accesibles a una escala sin precedentes, estamos iluminando un paisaje inexplorado de interacciones moleculares en todo el árbol de la vida», explicó Martin Steinegger, Profesor Asociado de la Universidad Nacional de Seúl.

Ciencia abierta a gran escala

Se necesita una combinación de infraestructura a escala de inteligencia artificial y un profundo conocimiento técnico para acelerar los flujos de trabajo complejos y generar predicciones de inteligencia artificial para complejos proteicos a esta escala. La colaboración alberga centralmente datos que, de otro modo, requerirían alrededor de 17 millones de horas de computación con GPU (unidad de procesamiento gráfico) para recrear.

Al realizar estos cálculos una sola vez y agregar la información a la base de datos AlphaFold, esta colaboración tiene como objetivo ayudar a democratizar el acceso a las predicciones de complejos proteicos. Permite a los científicos de todo el mundo investigar cómo interactúan las proteínas en el vasto universo de las proteínas y acelerar los descubrimientos que podrían conducir a nuevos medicamentos, nuevos productos y una comprensión más profunda de la vida misma.

Este es el primer paso en una ambición de agregar una amplia gama de predicciones de la estructura de complejos proteicos a la base de datos AlphaFold. La asociación ya ha calculado predicciones para 30 millones de complejos. De estos, 1,7 millones de predicciones de homodímeros de alta confianza se han agregado a la base de datos AlphaFold. Otros 18 millones son homodímeros de menor confianza, que están disponibles como una lista y para descarga masiva. El resto son heterodímeros, que se están analizando y evaluando actualmente. Se calcularán más predicciones de complejos proteicos y las predicciones de alta confianza se agregarán a la base de datos AlphaFold en los próximos meses. El trabajo se describe con más detalle en un preimpreso.

«El genoma humano tiene poco más de 20.000 proteínas diferentes. A pesar de este genoma relativamente pequeño, los seres humanos exhiben vías, procesos y regulaciones increíblemente complejos. Gran parte de esta complejidad surge de las interacciones intermoleculares entre proteínas, y con ligandos de moléculas pequeñas y ADN. Agregar interacciones homodiméricas proteína-proteína predichas a la base de datos AlphaFold es un primer paso hacia una descripción completa del interactoma humano, la base por la cual se describirá y comprenderá la biología humana. Esto tiene relevancia para el diseño de nuevas terapias, la comprensión de las interacciones huésped-patógeno y más. Hacer que estas estructuras sean accesibles a todos, permite a cada investigador del mundo construir sobre estos datos, acercándose un paso más a la predicción de la biología de la vida», dijo Dame Janet Thornton, Directora Emérita de EMBL-EBI.

Fuente:

Laboratorio Europeo de Biología Molecular

marzo 18, 2026 0 comments
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Salud

Envejecimiento cerebral: Claves epigenéticas de la neurogénesis y el declive cognitivo.

by Editora de Salud febrero 27, 2026
written by Editora de Salud

Un estudio reciente publicado en la revista Nature ha delineado la neurogénesis en el hipocampo humano a lo largo de la edad adulta, el envejecimiento y la enfermedad de Alzheimer (EA), al tiempo que señala que la relevancia funcional de estos procesos para la cognición humana aún no se comprende completamente.

Antecedentes: Neurogénesis en roedores versus humanos

Los mecanismos epigenéticos y transcripcionales subyacentes a la generación de neuronas a partir de células madre neurales (CMN) están bien establecidos en roedores. La neurogénesis hipocampal desempeña un papel vital en la memoria y el aprendizaje al reclutar neuronas inmaduras en circuitos de memoria y promover la formación de la memoria. La neurogénesis disminuye con la edad y se ve afectada en modelos de EA en ratones.

En contraste, el destino de la neurogénesis en humanos está poco definido. La ocurrencia de neurogénesis en el hipocampo adulto ha sido objeto de debate. Se ha confirmado la presencia de neuronas inmaduras en el cerebro humano adulto y en la EA. Un subconjunto de células progenitoras muestra signos de proliferación continua en el cerebro humano adulto; sin embargo, persisten lagunas clave en el conocimiento, particularmente con respecto a cómo estas firmas moleculares se traducen en resultados cognitivos funcionales.

Perfilado multi-ómico de un solo núcleo del hipocampo humano

Los investigadores analizaron núcleos aislados de hipocampos post mortem humanos utilizando un ensayo de accesibilidad de la cromatina con secuenciación de transposasa (snATAC-seq) y secuenciación de ARN de un solo núcleo (snRNA-seq). Se analizaron perfiles de secuencia de 85.977 núcleos de adultos jóvenes con memoria intacta, denominados la cohorte de adultos jóvenes, para establecer vías reguladoras neurogénicas.

La agrupación no supervisada de datos de snRNA-seq identificó 12 tipos de células en el hipocampo, incluidos neuroblastos, astrocitos, neuronas inmaduras, células granulares maduras, células progenitoras de oligodendrocitos y oligodendrocitos maduros. Los análisis de expresión diferencial de genes y de vías identificaron 169 vías y 4.166 genes expresados diferencialmente (DEG), todos ellos sobreexpresados en neuroblastos en comparación con los oligodendrocitos maduros.

Trayectorias de desarrollo y análisis de velocidad de ARN

Se examinaron los tiempos latentes de los grupos de neuroblastos, astrocitos, células granulares maduras y neuronas inmaduras para identificar las CMN y sus trayectorias de desarrollo utilizando el análisis de velocidad de ARN. Esto mostró un flujo direccional desde las CMN hacia los astrocitos y hacia los neuroblastos hasta las células granulares maduras a través de las neuronas inmaduras. Las CMN expresaron bajos niveles de marcadores neuronales, pero altos niveles de sustitutos de la pluripotencia en comparación con las neuronas inmaduras y los neuroblastos.

El análisis snATAC-seq permitió una evaluación ortogonal de la pluripotencia a través de la accesibilidad de la cromatina. Se observó una alta accesibilidad de la cromatina en regiones asociadas con el potencial multilineal en las CMN. En contraste, los sustitutos de la maduración neuronal mostraron altos niveles de cromatina abierta en las neuronas inmaduras y los neuroblastos. Las regiones de accesibilidad diferencial (DAR) y los DEG superiores en las CMN se redujeron en las neuronas inmaduras y los neuroblastos.

Por el contrario, las DAR y los DEG superiores en los neuroblastos se redujeron en las CMN. Los DEG superiores en las neuronas inmaduras tenían baja expresión en las CMN y expresión moderada en los neuroblastos. Las vías de desarrollo se redujeron en las neuronas inmaduras y los neuroblastos, pero se enriquecieron en las CMN. Los motivos superiores en las CMN incluyeron el transductor de señal y el activador de la transcripción 3 (STAT3), STAT4, STAT5, factor nuclear I B (NFIB) y gen similar a adenoma pleomórfico 1 (PLAGL1).

En las neuronas inmaduras, los motivos superiores incluyeron el factor nuclear eritroide 2 (NFE2), PBX homeobox 2 (PBX2), Meis homeobox 2 (MEIS2) y factor regulador X2 (RFX2). Estos patrones sugieren un cambio de factores de transcripción que promueven la proliferación y el mantenimiento de las CMN a aquellos que regulan la diferenciación y la maduración en las neuronas inmaduras. Los investigadores examinaron entonces los efectos del diagnóstico cognitivo y la edad en la neurogénesis.

Neurogénesis a través del envejecimiento, la patología preclínica y la enfermedad de Alzheimer

Se secuenciaron núcleos hipocampales de personas mayores sanas sin deterioro cognitivo, adultos con EA y adultos con patología intermedia preclínica. También se analizaron muestras de SuperAgers. Estos individuos tenían 80 años o más y obtuvieron resultados en pruebas de memoria episódica comparables o mejores que los de personas de entre 50 y 59 años. Todos los tipos de células detectados en la cohorte de adultos jóvenes se observaron en estos grupos.

Los grupos de EA y patología preclínica tenían significativamente más CMN que las personas mayores sanas. La cohorte de EA tenía significativamente menos neuronas inmaduras y neuroblastos que los adultos jóvenes y las personas mayores sanas, y menos neuronas inmaduras que el grupo de patología preclínica. La mayoría de los cambios relacionados con el diagnóstico y la edad se observaron en los recuentos de DAR en lugar de los recuentos de DEG, lo que destaca la accesibilidad de la cromatina como un discriminador más fuerte de las trayectorias cognitivas que la abundancia de transcritos.

Un subconjunto de DAR se redujo específicamente en las neuronas inmaduras y los neuroblastos en el grupo de patología preclínica en comparación con los SuperAgers, las personas mayores sanas y los adultos jóvenes. Estas DAR se redujeron aún más en la EA. Estos hallazgos sugieren que las alteraciones en la accesibilidad de la cromatina pueden contribuir a trayectorias neurogénicas interrumpidas durante el deterioro cognitivo. Algunos de los primeros cambios relacionados con la edad fueron detectables en la accesibilidad de la cromatina en la etapa de las CMN.

Firmas de resiliencia cognitiva en los SuperAgers

La cohorte de SuperAgers exhibió un número significativamente mayor de neuronas inmaduras en comparación con otros grupos y más neuroblastos que la cohorte de EA. Este perfil fue atribuible a los patrones de DAR. La cohorte de SuperAgers tenía 7.058 y 674 DAR sobreexpresados en neuronas inmaduras y neuroblastos, respectivamente, en comparación con otras cohortes.

Se calcularon puntuaciones de resiliencia para detectar la direccionalidad consistente de los efectos de la cromatina y la transcripción en las cohortes en lugar de medir directamente el rendimiento cognitivo. Se observó una firma clara en las neuronas inmaduras y los neuroblastos, con la mayoría de los picos y genes permaneciendo estables en los SuperAgers, los adultos jóvenes y las personas mayores sanas, pero reducidos en la EA.

Análisis adicionales indicaron que la preservación de la integridad de las sinapsis excitatorias era una característica del envejecimiento cognitivo saludable. Las interacciones regulatorias que involucran a los astrocitos y las neuronas piramidales de CA1 también distinguieron el envejecimiento exitoso del envejecimiento patológico. Los autores señalan que los tamaños de cohorte relativamente pequeños y la considerable variabilidad interindividual justifican una interpretación cautelosa.

Conclusiones e implicaciones terapéuticas

El estudio delineó firmas moleculares de la neurogénesis en el hipocampo humano y sus cambios a lo largo de la edad y el estado cognitivo. Las diferencias en la accesibilidad de la cromatina a lo largo del espectro neurogénico sugieren que las alteraciones epigenéticas pueden ser firmas más definitivas de las trayectorias cognitivas asociadas al envejecimiento que los cambios en la expresión génica. La delimitación de estos mecanismos y su interacción con la dinámica de la red hipocampal más amplia puede informar estrategias terapéuticas dirigidas a preservar la función cognitiva en el envejecimiento. Sin embargo, se necesita más investigación para establecer vínculos causales entre estos patrones moleculares y el rendimiento cognitivo.

febrero 27, 2026 0 comments
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