Enviado por MiGUi el 12 de April de 2008

Debido a que ahora el sitio web funcional está en http://www.migui.com todo el contenido de este blog queda clausurado.

Enviado por JWolf el 18 de February de 2008

Una de las preguntas que se hace la gente con relativa frecuencia es por qué se destina tanto tiempo y dinero a experimentación animal y no se llevan a cabo los progresos directamente en el hombre. Una de las respuestas obvias es que experimentar con el hombre puede llevar a grandes problemas éticos, tema que no pretendo discutir aquí. La otra respuesta no tan obvia y que mucha gente desconoce es que gracias a la experimentación con animales podemos desarrollar trabajos extrapolables al hombre con un mínimo de seguridad, evitando así desastres médicos y muertes innecesarias. Pero, ¿hasta que punto podemos equipararnos a un ratón de laboratorio? ¿por qué se hacen simulacros y ensayos clínicos en conejos?.

A lo largo de la historia de la ciencia (sobre todo biológica-médica) se ha observado que ciertos organismos presentan determinadas características útiles para investigación. Es universalmente conocida la bacteria Escherichia coli, que si bien tiene un origen un tanto oscuro, forma parte de prácticamente cualquier proyecto de laboratorio a nivel bioquímico-molecular. Al igual que esta bacteria existen otros organismos muy socorridos ya sea por su facilidad de manejo o por su estructura y/o funciones. Todos ellos forman parte del grupo denominado “Organismos Modelo“, ya que, a fin de cuentas, actúan como modelos vivos sobre los que se pueden simular enfermedades, estudiar nuevas funciones biológicas o probar tratamientos experimentales.

Para empezar a comentar los organismos modelo más utilizados recurro a la ya mencionada Escherichia coli, una bacteria gram negativa, anaerobia facultativa y no esporulada, con un genoma de aproximadamente 4′6 kb. Algunas cepas de esta bacteria son enormemente versátiles en laboratorio, tolerando muy bien la manipulación genética e incluso perdiendo su capacidad patogénica. Su organización relativamente simple ha hecho que podamos conocer una gran multitud de sus mecanismos internos, especialmente aquellos relacionados con replicación, transcripción y traducción de la información genética. Además se ha visto que gran parte de sus estructuras y funciones son extrapolables en cierta medida a un gran número de microorganismos, incluída la célula eucariota. En otras ocasiones se utiliza esta bacteria como herramienta para llevar a cabo algún experimento, no como objeto de estudio, ya que puede servir de almacén de material genético, fábrica de virus, vector de plásmidos, etcétera.

Si E. coli es el organismo modelo para la investigación de los procariotas, el salto al mundo eucariota se realiza con Saccharomyces cerevisiae, más conocida como la levadura del pan, la cerveza y el vino. Este hongo unicelular es muy peculiar ya que pese a ser un eucariota muy simple contiene un gran número de proteínas homólogas a proteínas humanas, ejerciendo funciones conservadas en ambos organismos. Su genoma está formado por 16 cromosomas de entre 200 y 2200 kb, dando lugar a unos 6200 ORF (Open Reading Frame o Marco de Lectura Abierto, equivalente a 6200 genes). Su reproducción puede ser asexual por gemación o sexual con formación de un tipo especial de esporas, lo que puede generar estudios con mutantes en el primer caso y estudios de complementación en el segundo. Su rápido crecimiento (tanto en aerobiosis como en anaerobiosis) y su inexistente patogenicidad hacen de este organismo un modelo muy potente para el estudio de organismos eucariotas. Al igual que con E. coli, esta levadura puede ser utilizada como herramienta genómica, ya que su genoma puede ser modificado para introducir secuencias ajenas, transmitirlas o conservarlas.

Así pues tenemos dos modelos muy potentes para el estudio tanto de procariotas como de eucariotas. De todos modos, pese a las enormes similitudes y equivalencias que aparecen entre estos microorganismos y los organismos superiores, existen modelos más cercanos a este último grupo que lo representan con una mayor fiabilidad que una bacteria o una levadura. En plantas se utiliza como modelo Arabidopsis thaliana, un miembro del género de las plantas de mostaza que presenta un ciclo vital muy corto y una cantidad muy elevada de semillas por generación. De nuevo vemos cómo el crecimiento rápido es un carácter a tomar en cuenta en la elección de organismos modelo ya que permite obtener resultados rápidos a lo largo de numerosas generaciones, reduciendo así los tiempos de espera y facilitando el muestreo estadístico del experimento. Arabidopsis thaliana es una planta que presenta un genoma muy pequeño (120 Mb) para el esperado en este tipo de plantas con flor y una altura de varios centímetros, lo que hace que su estudio a nivel genético sea relativamente sencillo. Como curiosidad decir que el genoma de esta planta fue el primero secuenciado dentro del reino vegetal.

Un organismo modelo tan interesante como curioso es el gusano Caenorhabditis elegans, un nemátodo con una longitud aproximada de 1 mm, estructura bilateral simétrica y ciertos precursores de órganos superiores, a saber, boca (estoma), faringe, intestino y gónadas principalmente. Una gran ventaja es que sea transparente ya que permite diferenciar visualmente todas sus estructuras, así como que sea hermafrodita, facilitando la transmisión de mutaciones. Su genoma de 97 Mb está estructurado en 5 pares de cromosomas más dos cromosomas X en hermafroditas y un sólo X en machos (un 0′05% del total de una descendencia). Si juntamos las características anteriores con su ciclo vital de dos o tres semanas en laboratorio y la implicación de larvas en el desarrollo se consigue un organismo modelo con nuevas perspectivas en investigación. Pero lo más asombroso es su estructura a nivel celular. Durante su desarrollo existen procesos de diferenciación celular que dan lugar a cierto número de células, algunas de las cuales entran posteriormente en apoptosis (suicidio celular totalmente programado y controlado). De este modo, la forma adulta final contiene exactamente 959 células somáticas y un número variable de células germinales. Obviamente el estudio de este organismo aporta gran cantidad de información sobre diferenciación celular y apoptosis, especialmente útil en la rama conocida como biología del desarrollo. Si Arabidopsis thaliana fue la primera planta en secuenciarse, Caenorhabditis elegans fue el primer organismo multicelular en mostrarnos su secuencia al completo.

Si nos acercamos genéticamente al hombre, la penúltima parada la realizamos en la mosca de la fruta, la sobradamente conocida por todos Drosophila melanogaster. Este insecto perteneciente al orden Diptera ha sido el más utilizado en estudios de genética debido nuevamente a su ciclo vital breve (unos 30 días) y a su elevada progenie. Su genoma de 165 Mb está estructurado en 3 pares de cromosomas autosomas más el par de cromosmas sexuales, aunque son característicos los cromosomas politénicos en las glándulas salivales de las larvas maduras. Además, la inexistencia de recombinación meiótica en machos facilita considerablemente el estudio de las mutaciones y sus fenotipos. Si bien los estudios iniciales con este organismo se dirigían hacia genética mendeliana posteriormente se generalizó su uso en biología del desarrollo y en biología del comportamiento, debido en parte a la posibilidad de estudiar en ella procesos de diferenciación celular mediante mutagénesis. Recientemente se están utilizando como modelos de estudio de ciertas enfermedades ya que aproximadamente un 75% de los genes relacionados con enfermedades humanas presentan homología con secuencias de Drosophila.

Y finalmente llegamos al organismo modelo por excelencia (a excepción del Homo sapiens, claro está). El ratón común, ratón de laboratorio o, más formalmente, Mus musculus, es el animal más utilizado en experimentación debido en parte a la gran similitud que guarda con el hombre. Además de su breve periodo gestacional, abundancia de crías y fácil manejo presentan un genoma muy parecido al humano, lo que les convierte en herramientas básicas en investigación terapeútica. En su genoma de 2500 Mb existe un 80% de genes que contienen ortólogos en humanos (genes equivalentes) con una homología de entre un 70 y un 100%. Esto quiere decir, a grandes rasgos, que el 80% de las proteínas de Mus musculus presentan una similitud superior al 70% en sus equivalentes proteicos en humanos. Las 2500 Mb que componen su genoma están estructuradas en 19 pares de cromosomas autosomas más el par de cromosomas sexuales, correspondiéndose en cierta medida con las regiones de eucromatina del genoma humano (como si de una reorganización estructural se tratase). Todo esto hace que en el ratón de laboratorio encontremos un modelo ideal para el estudio de un gran número de patologías humanas. Existe una cantidad ingente de cepas de todo tipo, tanto knock-in como knock-out, llegando incluso a presentarse en forma de embriones congelados por la imposibilidad de encontrar espacio suficiente para mantener a todas vivas (y generando, dicho sea de paso, una gran polémica debido a las patentes que se ciernen sobre cada cepa).

Tras considerar a ciertos organismos utilizados en investigación se debe mencionar, aunque sea de una forma muy somera, el trabajo que se realiza con el Homo sapiens, o, al menos, el que se puede realizar a fecha de hoy. No existen dudas en lo que a los ensayos clínicos se refiere. A un individuo (o grupo de individuos) se le suministra un fármaco y se estudia su evolución durante el tiempo que dura el tratamiento. Si el resultado es favorable podemos estar frente a un nuevo fármaco, pero si el resultado es desfavorable podemos encontrarnos con algún fallecimiento que paralice todo el proceso investigador. ¿Es esta la única forma de investigar en humanos? Claramente no. El paso de investigación animal a ensayos clínicos implica una serie de trabajos a nivel celular a partir de tejidos humanos. Gran parte de la investigación sobre patologías se origina en algún organismo modelo y posteriormente se lleva a cultivo celular humano, donde el tratamiento se mejora para su uso exclusivo en Homo sapiens. Al igual que con el resto de organismos existen líneas celulares humanas modelo, como las células HeLa, primera línea celular ampliamente extendida por los laboratorios de todo el mundo cuyo origen fue un tumor que acabó con la vida de Henrietta Lacks en 1951. Las células HeLa crecen indefinidamente bajo ciertas condiciones ambientales, aportando unas condiciones óptimas para trabajar con cultivos humanos.

Y como conclusión y para quien aún tenga dudas cabe preguntarse: ¿Por qué merece la pena invertir en investigaciones con animales que apenas se parecen físicamente a nosotros? ¿No sería más útil investigar directamente en humanos? Bueno, el hecho de que no se parezcan físicamente a nosotros no quiere decir que genéticamente no guarden grandes similitudes. No hay más que tomar como ejemplo la gran variedad de fenotipos que se encuentran dentro de la especie humana, todos ellos originados por variaciones de 1 ó 2 nucleótidos cada 1000 pb. Una variación tan pequeña genera individuos completamente diferentes físicamente, pero extremadamente similares en lo que a genotipo se refiere. La similitud con Mus musculus se encuentra entorno al 99%, siendo también elevada con respecto a otros mamíferos utilizados en experimentación animal (como conejos o chimpancés). La similitud no viene dada por el fenotipo o apariencia física de cada organismo, sino por las secuencias proteicas conservadas entre especies, siendo este el factor más importante en investigación animal. Si dos proteínas tienen una secuencia muy similar y una localización adecuada es probable que realicen una función muy parecida, por lo que si en ratones podemos modificar el comportamiendo de una proteína podremos hacer lo mismo con su homóloga en humanos. Esta es la base de la investigación animal con fines terapeúticos, simular enfermedades en animales para conocer sus mecanismos de acción e intentar detener su avance mediante algún tratamiento farmacológico, genético o de cualquier otra índole. Si se consigue controlar una enfermedad en un organismo “sencillo” pero casi idéntico a nosotros en lo que a genotipo se refiere se podrá pasar a la fase de experimentación con tejidos humanos y ensayos clínicos. El experimento estará avalado por su eficacia en un organismo con una equivalencia con el hombre superior al 90%. Y con esto queda respondida la segunda pregunta.

Enviado por JWolf el 25 de January de 2008

Un artículo enviado el 15 de Octubre del 2007 a la revista Science, y aceptado el 11 de Enero del 2008 relata la nueva hazaña del polémico experto en biotecnología Craig Venter y su grupo de colaboradores. Si el doctor Venter se hizo famoso por su implicación en el Proyecto Genoma Humano al desarrollar un proceso paralelo al realizado por el consorcio, ahora se reafirma como celebridad en el mundo de la investigación genómica al dar el siguiente paso, crear un cromosoma bacteriano completo de manera artificial. Si bien el cromosoma no contiene una secuencia nueva es cierto que se ha sintetizado y ensamblado de forma artificial, incluyendo ligeras modificaciones necesarias para llevar a cabo el experimento.

El resumen del artículo que ha publicado Science se puede ver aquí, aunque a continuación lo presento traducido al castellano:

Hemos sintetizado un genoma de Mycoplasma genitalium de 582.970 pb. Este genoma sintético, denominado M. genitalium JCVI-1.0, contiene todos los genes silvestres de M. genitalium G37 salvo MG408, el cual fue suprimido por un marcador antibiótico para eliminar la patogenicidad y permitir su selección. Para identificar el genoma sintético hemos insertado señalizadores en regiones intergénicas para conocer la inserción de transposones. Fragmentos superpuestos de 5 a 7 kb, ensamblados mediante oligonucleótidos sintetizados químicamente, fueron unidos mediante recombinación in vitro para producir fragmentos ensamblados intermedios de aproximadamente 54 kb, 72 kb (1/8 del genoma) y 144 kb (1/4 del genoma), habiendo sido todos ellos clonados como cromosomas bacterianos artificiales en Escherichia coli. Muchos de estos clones intermedios fueron secuenciados y clones de cada uno de los 4 fragmentos de 1/4 de genoma con la secuencia correcta fueron identificados. El genoma sintético completo fue ensamblado por transformación asociada a recombinación (TAR) en la levadura Saccharomyces cerevisiae, siendo luego aislado y secuenciado. Se identificó un clon con la secuencia correcta. Los métodos descritos aquí serán útiles en la construcción de grandes moléculas de DNA a partir de fragmentos sintetizados químicamente y también a partir de recombinaciones de segmentos naturales y sintéticos de DNA.”

En la nota de prensa que emitió el Instutito J. Craig Venter aparece mayor cantidad de información que en este abstract de Sciente por lo que recomiendo encarecidamente su lectura.

Las aplicaciones de esta investigación son numerosas y preveen un gran futuro en la ingeniería genética. Mientras que el primer paso fue secuenciar el genoma de un organismo al completo y conocer su información genética, el segundo paso se acaba de producir. Conocemos un genoma, lo modificamos a nuestro antojo y sintetizamos uno completamente nuevo partiendo de cero. Falta dar el tercer y último paso, consistente en transplantar el cromosoma artificial a un microorganismo adecuado para expresar y sintetizar las proteínas y estructuras que deseemos, obteniendo así unas herramientas biológicas específicas. Las aplicaciones van desde la producción de biocombustibles y medicamentos hasta la redución y/o eliminación de contaminantes y tóxicos, llegando incluso a una reducción considerable del efecto invernadero.

Si bien este tercer paso parece ser lejano y utópico se dispone ya de algún trabajo científico reciente en el que, nuevamente el equipo de C. Venter, ha conseguido realizar un transplante cromósomico entre dos bacterias, cambiando la identidad de cada una de ellas.

Sólo queda esperar a que se perfeccionen las técnicas y los métodos de trabajo para alcanzar una época en la que la ingeniería genética solucione numerosos problemas de nuestro planeta, siempre y cuando, como no, los medios para ello caigan en buenas manos.

Enviado por JWolf el 2 de December de 2007

Tras la breve introducción a la aplicación de la Teoría del Caos en sistemas biológicos realizada días atrás, creo necesario dar una somera visión a efectos prácticos de cómo una población puede ser modelizada mediante el Cálculo Diferencial, cómo podemos desvelar su estructura y cómo podemos predecir su tendencia, aplicando para ello una serie de Métodos Numéricos que nos permitan obtener una aproximación a la realidad. Los ejemplos más básicos en modelización son los estudios sobre el comportamiento de las poblaciones, motivo por el cual voy a hacer algunos desarrollos sobre las ecuaciones que los definen y cómo evolucionan a lo largo del tiempo.

Lo más sencillo para comprender esta herramienta que nos ofrecen las matemáticas es iniciar el estudio con la presentación del primer modelo poblacional serio que se conoce. Fue desarrollado en 1789 por Thomas Malthus, quedando establecidas las bases de la demografía mediante un ensayo en el que se muestra que la población humana crece en progresión geométrica mientras que los medios para perpetuarse y sobrevivir lo hacen de manera aritmética (lo que origina un problema que veremos posteriormente). Según este modelo, dada una población cerrada con un número desconocido de miembros N en el instante t, siendo aN(t) el número de nacimientos y siendo bN(t) el número de muertes, se tiene:

Puesto que a y b son constantes, podemos calcular la población existente a partir de la siguiente expresión, la cual corresponde a la denominada “Dinámica Poblacional de Malthus”:

Resolviendo esta ecuación diferencial se obtiene lo siguiente:

donde k es constante. Y aquí es donde surge el problema al que se hacía mención anteriormente. Si k<0 tenemos que N(t) tiende a 0, es decir, a la extinción, pero si k>0 entonces N(t) tenderá al infinito. Puesto que es imposible que una población llegue a un número infinito de individuos se debe incluir una modificación a la expresión de Malthus.

Esta modificación llegó de la mano de Pierre François Verhulst en 1838, conociéndose el resultado como “Ecuación Logística de Verhulst”. Esta ecuación sirve para modelizar poblaciones teóricas bajo recursos limitados, expresándose como:

De esta forma, si N(t) sobrepasa r individuos se obtendrá un valor negativo que será indicador de una disminución de la población. Obtenemos así un sistema en el que r actúa como sumidero, es decir, se convierte en punto de equilibrio del sistema atrayendo todo hacia él. Si la población es menor que r seguirá creciendo hasta llegar al equilibrio. Si una vez llegado el equilibrio añadimos n individuos más, la población disminuirá hasta alcanzar de nuevo r.

Esto es de gran importancia ya que un sistema de este estilo es capaz de autorregularse y mantenerse en el equilibrio, pero no siempre siguen esta estructura. Los sumideros se consideran puntos de equilibrio estables pero se pueden contemplar otros puntos de carácter inestable, siendo el caso de las denominadas fuentes y de los nodos. A grandes rasgos, las fuentes son los puntos opuestos a los sumideros ya que lo repelen todo, mientras que los nodos actúan a modo de punto de inflexión, atraen por un lado y repelen por el otro. Esta clasificación no es del todo correcta pero sirve para hacerse a la idea de lo que suponen los puntos de equilibrio en modelización.

La figura de la izquierda representa un sumidero, la figura de la derecha representa una fuente. Observando el diagrama del sumidero se puede determinar que todos los puntos convergen hacia el centro. En el segundo caso la precisión de las condiciones iniciales es fundamental, ya que una diferencia mínima provocará que el sistema evolucione hacia un cuadrante u otro. (Para una mejor visualización hacer sucesivos clicks en el diagrama).

Existen sistemas que combinan varios puntos del mismo tipo o diferentes, lo cual hace que debamos ser muy cuidadosos con las condiciones iniciales a elegir. En función del comportamiento del sistema y de la ubicación de los puntos especiales el resultado puede variar considerablemente si situamos el inicio en un punto u otro, ya que esto puede llevar a que el resultado caiga en un sumidero y quede estable o que pase por una fuente o un nodo y se disperse.

La estructura puede complicarse aún más si existen dos especies que interactúan entre sí. Este es el caso de un sistema que contenga depredadores y presas, estableciéndose un equilibrio a lo largo del tiempo caracterizado por una serie de variaciones cíclicas. Cuando las presas abundan los depredadores disponen de más alimento y aumentan su número, en detrimento de la presa, la cual disminuye. Esta caída del número de presas provoca que los depredadores entren en una época de escasez y también disminuyan su número, lo que genera un aumento del número de presas. De esta forma, el sistema se autorregula a lo largo del tiempo, estableciendo fracciones temporales en las que abunda una especie y fracciones en las que abunda la otra.

El modelo a seguir en este tipo de sistemas fue desarrollado independientemente por Vito Volterra y Alfred J. Lotka, cuyos trabajos que salieron a la luz en los años 1925 y 1926 respectivamente han dado lugar a las ecuaciones conocidas como “Ecuaciones de Volterra-Lotka”, surgidas a partir del estudio de dos poblaciones de peces dentro de una región delimitada. La expresión que lo modeliza es la siguiente:

donde x es el número de presas que pueden ser cazadas, y el número de depredadores que pueden cazar y t el tiempo, siendo las derivadas las indicadoras del crecimiento de cada especie. Además, los parámetros simbolizados con letras griegas se corresponden a interacciones depredador-presa, muerte natural de depredadores y otras constantes. Siguiendo este modelo, la gráfica que se obtiene presenta altibajos (debido a las oscilaciones del número de individuos) y se desarrolla con periodicidad (por ser un sistema capaz de autorregularse debido a las interacciones entre especies).

En el diagrama de la izquierda se ve la evolución de las dos poblaciones, pudiendo observarse que el crecimiento de una es coincidente con el decrecimiento de la otra y viceversa. El gráfico de la derecha corresponde al diagrama de fases que representa la autorregulación del sistema. Su evolución es cíclica y se mantiene a lo largo del tiempo, estableciéndose el equilibrio entorno al punto (1,1). (Para una correcta visualización de los gráficos hacer sucesivos clicks sobre la imagen).

Otro ejemplo sencillo de modelización se da en la cría del salmón y otros peces que sufren el fenómeno de reclutamiento. Este fenómeno se basa en un aumento rápido del número de individuos debido al desove de gran cantidad de huevos en un momento puntual por parte de toda la población. Aunque puede suponerse que el número de huevos y de futuros peces juveniles es el mismo, en realidad hay variaciones que provocan que el resultado sea un mayor o menor número de juveniles en relación a los adultos. Hay múltiples factores que afectan al resultado final, principalmente de tipo ambiental, llegando a ser una tarea muy compleja predecir la evolución de una población cerrada. W. E. Ricker en 1954 y R. J. Beverton y S.J Holt en 1957 desarrollaron, independientemente, dos modelos que explicaban de manera similar este tipo de sistemas. La ecuación de Ricker se define como:

donde n es el número de individuos, k la capacidad de reclutamiento y la tasa de crecimiento intrínseco. La ecuación de Beverton-Holt se representa como:

donde n, k y hacen referencia a los mismos valores de la ecuación anterior. Estos dos modelos pueden establecer una relación entre sí y desarrollarse hacia otros sistemas que incluyan más parámetros, llegando a explicar los dos tipos de mortalidad posible en estos peces, compensadora o no compensadora (en función de si su muerte ha contribuido al desove o si se debe a causas ajenas al apareamiento). Durante muchos años se han estudiado estas ecuaciones para modelizar el comportamiento de poblaciones que practican el reclutamiento y mejorar así su rendimiento y su productividad en las piscifactorías.

Como puede verse, los modelos que han sido expuestos en este artículo presentan una más que notable sencillez, lo que los convierte en estructuras ideales para iniciar la modelización de cualquier sistema biológico. Ninguno de ellos se ajusta a la realidad y es muy raro obtener datos exactos del análisis de este tipo de estructuras matemáticas, pero es la mejor herramienta que tenemos para aproximarnos al comportamiento real. Lo que inició Thomas Malthus a finales del siglo XVIII se ha ido modificando y desarrollando hasta el día de hoy, afinando la precisión y abarcando mayor número de parámetros. Si además sumamos el uso de la informática como herramienta para realizar infinidad de cálculos e iteraciones en tiempos muy breves, podemos decir que los resultados obtenidos son quasi-exactos. Actualmente se puede realizar una modelización sobre todo sistema que se nos ocurra, añadiendo parámetros y dificultando los cálculos, pero a fin de cuentas nos limitamos a utilizar la relación entre aparatos matemáticos que se empezó a desarrollar hace algo más de dos siglos. La biomatemática es una rama de la biología que cada vez gana más adeptos, tanto biólogos como matemáticos, trabajando en conjunto para encontrar nuevas aplicaciones. Me atrevo a especular con la idea de un futuro en el que resolviendo un sistema de ecuaciones sepamos cómo tratar a un paciente o cómo mejorar nuestra calidad de vida, pero, al igual que en modelización, todo depende de t.

 

Enviado por jjo el 21 de November de 2007

Ya en el año 1934 Georges Lemaitre hacía notar que en base a un argumento sobre la covarianza de la energía y el momento del vacío:

in order that absolute motion, i.e., motion relative to the vacuum, may not be detected, we must associate a pressure to the energy density of vacuum

Esta cita (véase astro-ph/0207347) nos pone tras la pista de la naturaleza de la constante cosmológica. Asumida esta como un contenido del universo parece sensato considerar al vacío como un candidato para ejercer la presión requerida para acelerar la expansión del espacio, siempre y cuando su densidad de energía sea suficiente.

Existen otras entidades físicas que se puede comportar de manera similar, pero nuestro interés se centrará primero en el vacío.

La teoría cuántica de campos es la teoría más exácta que tenemos sobre la naturaleza de la materia. Es usualmente formulada describiendo la dinámica de campos sobre un espaciotiempo plano y estático de la relatividad especial. El campo es una entidad que ocupa todo el espaciotiempo y que sustituye a la partícula como entidad fundamental. Las razones para esto son variadas, pero básicamente se centran en la necesidad de formular y dar consistencia a una teoría relativista de múltiples partículas, causalmente bien definida.

Las partículas son exitaciones localizadas de un campo y si el campo está desexcitado, sin partículas, se dice que está en su estado fundamental o “vacío”. Consideremos un campo , que toma un valor para cada punto del espaciotiempo. Esto corresponde con un campo escalar libre, que es el modelo más sencillo y pedagógico para estudiar la teoría cuántica de campos.

Al ser las partículas aquello que al fin y al cabo podemos interpretar, observar y medir en experimentos, conviene frecuentemente expresar el campo como una suma de modos de excitación o posibles partículas de diferentes momentos. Esta es una forma de representar o expresar el campo entre otras muchas y se conoce como representación o base de partículas.

En nuestro ejemplo, el campo escalar libre puede expresarse como una combinación lineal de excitaciones básicas, o modos básicos, en forma de ondas planas, correspondientes con partículas de un momento lineal , y por tanto una longitud de onda determinado. Esto es una expansión de Fourier en la que cada uno de los modos básicos, a lo largo de todos los valores posibles del momento lineal, está multiplicado por un coeficiente:

Los coeficientes nos dicen con qué intensidad contribuye cada onda plana de momento al estado correspondiente del campo que estamos describiendo.

Al igual que todo objeto físico, el campo tiene sus correspondientes ecuaciones de movimiento. Insertando la descomposición de en modos básicos en su correspondiente ecuaciones de movimiento (en este caso la de Klein-Gordon), se puede mostrar que los se comportan como osciladores armónicos.

Esta afirmación seguramente parezca excesivamente seca y técnica, pero es necesario imaginarla de alguna forma antes de proceder para desentrañar la naturaleza de la constante cosmológica.

En su libro Quantum Field Theory in a Nutshell, Anthony Zee introduce la noción de campo en la teoría cuántica de campos por medio de la analogía de un colchón, con sus muelles, y en el cual hace tender las distancias entre los muelles a cero para recuperar el continuo del espaciotiempo. Un campo como se comporta de hecho como un colchón, aunque uno bastante complejo.

Las partículas son ondas que surcan el colchón, pero su orígen está en la oscilación coordinada de cada uno de los muelles.

En la teoría cuántica de campos el campo queda modelado como infinitos osciladores armónicos en cada punto del espacio, cada uno de ellos etiquetado con un momento determinado . El número de ocupación de cada oscilador armónico es la cantidad de partículas que se quieren describir con ese determinado momento. En definitiva un colchón, aunque ciertamente bastante complejo, con infinitos muelles en cada punto del espacio.

Supongamos que nuestro campo escalar libre o nuestro colchón está en un estado vacío, sin partículas. En la mecánica cuántica un oscilador armónico no puede estar a la vez sin momento y en su posición de reposo, porque esto violaría el principio de incertidumbre. Equivalentemente un muelle “cuántico” del colchón no puede estar a la vez sin momento y en su posición de reposo. El estado fundamental o vacío del campo es, a su vez, la suma de los estados fundamentales de todos los osciladores armónicos que lo componen. Esta observación nos lleva a la conclusión de que en el estado vacío el campo puede tener una energía no nula.

De hecho, se puede mostrar que la contribución de todos los estados fundamentales de todos osciladores armónicos por medio de los cuales queda modelado un campo es un valor no sólo no nulo, sino un infinito. En parte esto es lógico si se piensa que la suma sobre momentos se hace sobre todos los momentos posibles hasta momento infinito. En el marco de la teoría cuántica de campos este infinito puede recalibrarse y asumirse cero, de forma que sólo interesan diferencias respecto de él o respecto del “vacío del laboratorio”.

En una teoría que considera los efectos gravitatorios de los campos cuánticos tal cosa no puede hacerse ya que todo tipo de energía gravita, y es necesario, por tanto, conocer el valor absoluto de tal energía del vacío. Como no es de esperar que la teoría cuántica de campos sea válida a energías arbitrariamente grandes en las cuales será sustituida por una teoría del todo, podemos tomar un “cut-off” o “corte” en el momento y sumar sólo sobre los . En tal caso la contribución deja de ser infinita, aunque, como veremos, excesivamente grande para modelos realistas frente a las observaciones cosmológicas.

Con ello nos encontramos frente al primer problema de la constate cosmológica: el valor enorme de la energía del vacío predicho por la teoría cuántica de campos. Nótese que independiéntemente de si la aceleración de la expansión está generada por la energía del vacío o por una entidad diferente, algo va fundamentalmente mal con tal predicción, ya que, de ser cierta, la expansión aceleraría salvajemente hoy. Por tanto, al contrario que el segundo problema mencionado en la primera entrada de esta serie sobre la constante cosmológica, este primer problema no es tanto un problema cosmológico, sino de la física teórica.

Hasta aquí hemos visto qué significa hablar del vacío de un campo escalar libre en un modelo ideal. Pero el vacío de todos los campos del universo es el estado fundamental del conjunto, sin partículas medibles de ningún campo. Esto requiere de considerar varios fenómenos que no están presentes en el análisis de un campo escalar libre: interacciones, ruptura de simetría con cambio en el espectro de partículas, y fenómenos no-perturbativos.

Las interacciones, por ejemplo, involocran a varios campos y conllevan la aparición de partículas virtuales en el vacío, las cuales tienen una contribución adicional o una corrección a la energía del vacío. No vamos a entrar en detalles, pero el caso es que ninguno de los efectos mencionados acerca el valor predicho a menos de varias docenas de órdenes de magnitud respecto del valor que se infiere de las observaciones.

Existen además otros problemas conceptuales. Estríctamente para determinar la energía del vacío en el universo hay que hacer uso de una teoría cuántica de campos existentes en un universo en expansión. Lo mencionado hasta ahora son argumentos de una teoría cuántica de campos existentes en un espaciotiempo plano, como el de la relatividad especial. ¿Qué es diferente en tal caso y qué resultado es de esperar? Este y otros rompecabezas así como algunos detalles numéricos relacionados con la constante cosmológica y su primer problema nos ocuparán durante la siguiente entrada.

Enviado por JWolf el 21 de November de 2007

Traducido de un artículo publicado en Science:

“Los científicos han conseguido reprogramar células de piel humana en células que se parecen y actúan como células stem embrionarias. La técnica hace posible que se generen células stem específicas de cada paciente para estudiar o tratar enfermedades sin tener que usar embriones u ovocitos, pudiendo así saltarse los debates éticos que abundan en el campo. “Es como un terremoto para la ciencia y para la política de la investigación de células stem”, dice Jesse Reynolds, analista del Center for Genetics and Society en Oakland, California.

El trabajo se basa en un estudio publicado el pasado año por Shinya Yamanaka de la Universidad de Kyoto en Japón, el cual muestra que células de la cola de ratón pueden ser transformadas en células similares a las embrionarias mediante inserción de cuatro genes. Esos genes son desactivados generalmente antes de la diferenciación de las células embrionarias en diversos tipos celulares. En junio de este año, Yamanaka y otro grupo mostraron que las células eran realmente pluripotenciales, lo que significa que tienen la capacidad de desarrollarse como cualquier tejido del cuerpo.

Ahora la carrera para repetir esta hazaña en células humanas ha acabado en empate: Dos grupos han reprogramado células de piel humana hacia la formación de las llamadas células pluripotenciales inducidas (iPC’s). En un paper publicado online en la revista Cell, Yamanaka y sus colaboradores muestran que su técnica en ratones funciona también con células humanas. En un paper publicado online en Science, James Thomson de la Universidad de Wisconsin, Madison, y sus colaboradores informaron del éxito de la reprogramación de células humanas, de nuevo insertando cuatro genes, dos de los cuales diferían de los usados por Yamanaka.

En el nuevo trabajo, Yamanaka y sus colaboradores usaron un retrovirus para incluir en las células adultas los mismos cuatro genes que habían utilizado previamente para reprogramar las células de ratón: OCT3/4, SOX2, KLF4 y c-MYC. Reprogramaron células tomadas de la región facial de una mujer de 36 años y del tejido conectivo de un hombre de 69 años. Se generó aproximadamente una línea de células iPC por cada 5000 células tratadas con esta técnica, una eficiencia que les permitió producir varias lineas celulares a partir de cada experimento.

El equipo de Thomson empezó desde cero, identificando su propia lista de 14 genes candidatos a sufrir una reprogramación. Al igual que el grupo de Yamanaka, este equipo utilizó un proceso sistemático de eliminación para identificar cuatro factores: OCT3 y SOX2, como los usados por Yamanaka, y NANOG y LIN28. El grupo reprogramó células de la placenta y del prepucio de un neonato varón. Los investigadores fueron capaces de transformar aproximadamente 1 de cada 10000 células, menos de las que se consiguieron con la técnica de Yamanaka, explica Thomson, pero aún así son suficientes para generar varias líneas celulares a partir de un único experimento.

Aunque prometedoras, ambas técnicas comparten un lado negativo. Los retrovirus utilizados para insertar los genes pueden causar tumores en los tejidos originados por estas células. El siguiente paso, acordado por todos, es encontrar una forma de reprogramar las células activando los genes en lugar de insertar nuevas copias. El campo se mueve rápido hacia la meta, dice el investigador de células stem Douglas Melton de la Universidad de Harvard. “No es difícil imaginar una época en la que puedas añadir pequeñas moléculas que pinchen las mismas redes que esos genes” y producir células reprogramadas sin alteraciones genéticas, explica Melton.

Una vez que se hayan solucionado los impedimentos “todo el campo va a cambiar por completo”, dice el investigador de células stem Jose Cibelli de la Michigan State University en East Lansing. “Los que trabajan en temas éticos tendrán que buscar algo nuevo por lo que preocuparse”.”

Esta noticia es de gran interés en cuanto a que se da un gran paso en la utilización de técnicas de clonación. Una técnica muy conocida hoy en día es la transferencia nuclear, la cual implica, a grandes rasgos, una extracción nuclear de alguna célula embrionaria. Se han podido realizar una serie de modificaciones en el método para eliminar ciertas controversias éticas y morales, pero aún así no se ha eliminado el factor “embrión”.

Perfilando la técnica de Yamanaka y Thomson se puede llegar a una clonación de alta eficacia y sin utilizar embriones, lo cual evidentemente favorece a la parte científica de este conflicto. Esperemos que llegue a buen término. A Dios lo que es de Dios y a la Ciencia lo que es de la Ciencia.

NOTA: he preferido referirme a las células Stem como tal, sin traducirlas, ya que en inglés se utilizan los términos “stem cell” y “mother cell” para referirse a células troncales y células madre respectivamente. Nuestra traducción de stem cell como “célula madre” no es correcta del todo, ya que una célula madre es aquella que genera dos células hijas, independientemente del grado de diferenciación que tengan desarrollado.

Enviado por MiGUi el 13 de November de 2007

En el capítulo de hoy una de esas perlas periodísticas que le dejan a uno la piel de gallina. Leo vía menéame “Confirmada la teoría de la relatividad”. Sintiendo una gran curiosidad, llego al enlace de la noticia y no doy crédito a lo que ven mis ojos.

No sé si por inocencia, bondad o por ambas cosas, esperaba alguna noticia relativa a la famosa Gravity Probe B o algo realmente novedoso, sin embargo, en dicha noticia se hacen eco de que se ha demostrado la dilatación del tiempo.

Es sabido que los descubrimientos o teorías científicas mediáticas vienen con años de retraso al común de los mortales. Por ejemplo hoy en día está de moda hablar de cuerdas en divulgación, cuando ya la comunidad científica tiene este tema bastante enfriado comparado con hace algunos años.

Pero sin irme por las ramas, este caso es quizás el ejemplo más flagrante de como la ignorancia o la mala praxis periodística puede llegar a operar. Tal vez afán por rellenar páginas con humo o simplemente ineptitud profesional. Deben pensar que en Ciencia las palabras se colocan al azar para hacer bonito. Si no, no me entra en la cabeza una afirmación como  “utilizaron un acelerador de moléculas para cortar un átomo en dos haces luminosos”.

No sé que es lo más sorprendente, si los aceleradores de moléculas o que el átomo se corte en dos haces luminosos. Estos no se enteraron que ya en 1919 se encontró la primera confirmación de una predicción de la RG que era cierta: la precesión del perihelio de Mercurio. Alguien debería decirles que sin relatividad, no existirían las antipartículas. También, que el GPS mide bien las distancias gracias en tomar en cuenta el doble efecto relativista producido por su velocidad y por estar en un campo gravitatorio. Pero en fin, todo eso les da igual.

Y luego dicen que tenemos mala fe cuando protestamos contra estas aberraciones. Siempre lo he dicho y lo mantengo. En la era de la información, el que no se informa y no contrasta las noticias, es porque no le da la gana.

Enviado por jjo el 12 de November de 2007

Un universo espacialmente plano es uno en el cual la geometría del espacio tridimensional - no confundir con espaciotiempo - es euclídea. Esto significa que los ángulos de un triángulo forman 180°, o que dos lineas paralelas en una región quedan paralelas siempre en todo el espacio.

La geometría del espaciotiempo viene determinada por la energía y el momento del contenido del espaciotiempo, de acuerdo con las ecuaciones de la relatividad general.

Pero, restringiéndonos a la geometría del espacio tridimensional del universo, ocurre que la geometría del espacio puede determinarse sólo por medio de la densidad del contenido además de la velocidad de expansión del espacio.

En cosmología las densidades son densidades medias de componentes homogeneos e isótropos a grandes escalas, que quedan caracterizados completamente por medio de una densidad media y una presión.

La velocidad de expansión, por otro lado, viene expresada en lo que se conoce como el parámetro de Hubble , que da la velocidad de expansión por unidad de longitud. Hoy se estima el parámetro de Hubble en unos 72 km/s por cada Megaparsec.

El parámetro de Hubble determina lo que se conoce como la densidad crítica:

Esta es la densidad que deben conformar todos los componentes del universo juntos para que, dada una velocidad de expansión , el espacio sea geométricamente plano. Fijado , si la densidad es mayor a la crítica el espacio es geométricamente cerrado y si es menor es geométricamente abierto.

Pues bien, un espacio plano es una consecuencia del periodo inflacionario, una fase muy temprana del universo cuya existencia es necesaria en el marco de la cosmología estándar para resolver problemas conceptuales que de otra forma son insalvables.

Esta fase ajusta la relación entre densidad y expansión al valor crítico del cual la evolución posterior irá desviando poco a poco, pero hoy todavía no necesariamente de forma apreciable. En este aspecto no voy a tratar aquí porque me llevaría demasiado lejos del tema de la constante cosmológica, pero si hay interés puedo añadir algo en los comentarios.

Importante de esto es notar que antes de 1998 la cosmología estaba frente a un dilema. Por un lado la necesidad de asumir un universo espacialmente plano, de densidad igual a la densidad crítica. Por otro lado, las variadas observaciones de cantidad de materia y las mediciones de , que indicaban que la densidad de materia estaba lejos de ser la crítica quedándose en 1/3 del total para ello.

La idea de una constante cosmológica aparecía en propuestas para incorporarla en modelos alternativos, pero la idea generalizada entonces era que el universo debía estar dominado de alguna forma por materia no descubierta ni siquiera indirectamente y, en consecuencia, que la expansión deceleraba con negativo.

Pero a principios de 1998 dos equipos de investigación, el Supernova Cosmology Project liderado por Saul Perlmutter y el High-Z Supernova Search Team liderado por Brian Schmidt, anunciaron independientemente el descubrimiento que las luminosidades de las supernovas 1a muy distantes indicaban una concordancia con un universo espacialmente plano, pero con densidad compuesta por 1/3 de materia y unos 2/3 de constante cosmológica.

Pese a parecer hoy una consecuencia lógica en la formulación del modelo estándar de cosmología consistente con el resto de las observaciones, en aquel tiempo el descubrimiento fue una sorpresa. La revista Science lo calificó como “breakthrough of the year for 1998″ y los mismos investigadores no parecían creer el resultado cuando dieron con él, como nos muestran las palabras de Brian Schmidt:

I remember very little of the rest of November and December. Just long days checking everything over and over again. I was constantly iterating with Adam over email, occaisionally the phone, trying to sort out what could be wrong. But by the end of December, it was clear that the answer was not going away.

La constante cosmológica explica con ello las observaciones de la luminosidad de las supernovas 1a, y, además, ayuda a resolver el problema de la densidad faltante para llegar a la densidad crítica.

La razón de la reticencia y la duda para aceptar esto es que el precio es introducir un elemento no solo indetectado, sino con una propiedad completamente nueva y exótica. Como hemos visto en la entrada anterior, esta propiedad es la presión negativa que explica la expansión acelerada.

Para entender cómo las supernovas 1a pueden decirnos algo sobre la aceleración o la deceleración de la expansión del espacio conviene pasearse por un par de conceptos relacionados con las definiciones de distancia en cosmología.

La distancia más usual en cosmología es la distancia usada en la ley de Hubble, que relaciona velocidad de recesión con distancia . Esta es una distancia medida en un espacio de simultaneidad, o sea, la distancia usual que uno mediría si pudiese poner un metro y hacer una marca en él. Para desplazamientos al rojo bajos menores que uno la ley de Hubble puede expresarse como y por tanto:

Otra distancia muy usual es la distancia de luminosidad , que da una medida de la distancia aparente dependiendo de la luminosidad de la fuente de luz y el flujo de fotones medido. Para desplazamientos al rojo bajos menores que uno y en un espacio plano la distancia de luminosidad puede expresarse como:

con el parámetro de deceleración, definido como .

Por otro lado, en función de la magnitud observada de un objeto celeste, su distancia de luminosidad es:

donde es la magnitud absoluta.

Lo que nos muestran estas dos últimas fórmulas es que la distancia de luminosidad, al contrario que la distancia de la ley de Hubble, puede dar información sobre la aceleración y la deceleración del espacio.

Para ello, se toma una serie de objetos de los cuales se miden su magnitud y su desplazamiento al rojo . Si se postula que no varía de un objeto a otro se puede calcular , y, si se conoce , se puede inferir sobre .

Las supernovas 1a son candidatos para esto ya que se las asume candelas estándar de constante.

Expresar la distancia de luminosidad frente al desplazamiento al rojo, o al revés, de las supernovas 1a, proporciona por tanto información sobre el parámetro de deceleración y con ello sobre la magnitud de la aceleración o deceleración de la expansión del espacio (”flat dark energy model” representa el modelo estándar de cosmología):

Además, las observaciones del Supernova Cosmology Project y el High-Z Supernova Search Team son consistentes con los datos que el WMAP obtiene de las anisotropías del fondo cósmico de microondas, indicándonos un universo plano y con 1/3 de densidad de materia.

Existen otras posibilidades de testear la aceleración del espacio y con ello la constante cosmológica, pero las dejaremos de lado por el momento y quizás volvamos sobre ello en una entrada posterior.

Para fines experimentales conviene cuantificar la aceleración del espacio en términos del parámetro de estado . Vimos en esta entrada que de acuerdo con la segunda ecuación de Friedmann en general si para la mezcla de todos los componentes, entonces la expansión acelera.

Observaciones detalladas indican que el de los 2/3 de esa misteriosa densidad desconocida se encuentra en algún lugar entre y , o probablemente quizás aun más ajustado a .

Si se habla en general de una energía oscura. Si el parámetro de estado es variable en el tiempo se habla de una quintaesencia y si se habla de una energía fantasma. Sólo para la constante cosmológica se tiene y constante en el tiempo.

La próxima entrada nos ocupará con la posible naturaleza de la constante cosmológica. Las ventajas y desventajas de las otras posibilidades alternativas vendrán más tarde.

Enviado por DeepField el 9 de November de 2007

Un tema muy de moda en estos tiempos es el de las energías renovables y los biocombustibles. Muchos consideran todo lo que empiece con el mágico prefijo “bio” como la panacea del mundo sostenible del futuro. Pero tal y como están las cosas hoy en día, dista mucho de la realidad.

Llámanse biocombustibles a aquellos combustibles (etanol, por ejemplo) obtenidos de plantas por procesos de fermentación. Por ejemplo, plantamos alguna gramínea (arroz) y en vez de comernos el producto lo fermentamos y destilamos el etanol producido para utilizarlo como combustible. Con este sencillo proceso hemos solucionado el problema del petróleo: contaminamos menos y no se acaba, pues basta plantar más. Nada más lejos de la realidad. La energía no aparece por arte de magia. Si bien la quema de etanol puro es menos contaminante que la quema de combustibles diesel procedentes del petróleo, obtener etanol requiere grandes cantidades de energía adicional. Los procesos que van desde la plantación, recolección, transporte y fermentación consumen mucha energía que es, habitualmente, obtenida por métodos tradicionales (como la quema de combustibles fósiles). El balance energético no resulta positivo globalmente, y el balance de dióxido de carbono tampoco. Por otro lado en algunos lugares se está destinando tanto cereal para este fin que están subiendo los precios del mismo para alimentación. No todo es malo: en países pobres y sin petróleo la obtención de combustibles por este método puede ser beneficiosa, siempre que les queden suficientes cereales para comer.

Otro tema de moda: el hidrógeno. El hidrógeno es una excelente fuente de energía con diversos usos: combustión, pilas de hidrógeno, fusión nuclear. Pero no puedes ir al supermercado a comprar un paquetito de hidrógeno. En La Tierra no hay hidrógeno molecular, no hay hidrógeno utilizable con tales fines. Hay que obtenerlo, por ejemplo, por hidrólisis del agua. Mientras no dominemos la fusión nuclear (poco probable a medio plazo) el proceso sería: Agua –(hidrólisis)–> Hidrógeno –(combustión)–> Agua. Este proceso, por simple termodinámica, es energéticamente negativo. Es decir, empleamos más energía en la hidrólisis de la que aprovechamos en la combustión. ¿De dónde sacamos la energía para la hidrólisis? Está claro que no del hidrógeno.

Energía eólica. La energía eólica conlleva problemas muy diferentes. No tenemos la excusa de la eficiencia energética porque la energía la pone la propia dinámica terrestre (atmosférica, en este caso). El problema que tenemos es que para generar suficiente energía para alimentar la demanda actual con los mejores generadores que el hombre ha inventado necesitaríamos literalmente bosques y más bosques de aerogeneradores. Y esto sí conlleva problemas. Uno de los menos conocidos es que una gran cantidad de aerogeneradores en un área reducida modifica las condiciones locales en cuanto a viento y temperatura. La temperatura superficial aumenta, aunque este efecto está poco estudiado. Quizá el problema más grande sea encontrar dónde poner tantos aerogeneradores, y, sobre todo, su mantenimiento posterior.

Energía solar. Éste es un punto delicado, dado que engloba diversos métodos de producción de energía a partir de la radiación solar. Los más populares son la fotovoltaica y la termosolar. Los paneles fotovoltaicos obtienen energía eléctrica a partir de células solares, imitando la fotosíntesis pero con mucha más eficiencia. Actualmente es un proceso muy poco eficiente, caro y contaminante, dado que se requiere mucha energía obtenida de forma “sucia” para crear cada panel. Se necesitan varios años de funcionamiento de cada panel solar para cubrir el gasto energético de su fabricación. Por otro lado los paneles fotovoltaicos están irremediablemente ligados al uso de grandes baterías para almacenar la energía obtenida en las horas de luz de forma que se pueda usar en horas de oscuridad. Las baterías representan otro gasto (económico y energético) y su vida media es de unos 10 años, es decir, se deberán reemplazar durante la vida del panel solar. La energía termosolar trata de recolectar radiación solar para calentar agua a temperaturas bajas (40-60 grados) para calefacción y uso sanitario. Este proceso es sencillo y barato, y más eficiente, pero tiene un uso muy restringido. Existe un modo de recolección de energía solar relativamente nuevo que resulta prometedor: la combinación eólico-solar. Una gran extensión de recolectores térmicos que calientan aire que se usa para mover las aspas de un aerogenerador. Se calcula que, situadas en puntos estratégicos, se podría abastecer la energía eléctrica global con unas “pocas” de estas centrales. Serían además eficientes y poco contaminantes, pero requieren una gran inversión inicial.

Hidráulica. Por último la energía hidráulica. Hay países, como España, donde esta forma de generar electricidad está muy extendida. Otros, como Egipto, dependen en gran medida de ella. Tiene ventajas y muchos inconvenientes bien conocidos, como la destrucción del hábitat, y que hay un número finito de ríos explotables. De cualquier forma, este tipo de recurso es un apoyo y nunca una fuente principal de energía.

Energía nuclear. La fisión hoy en día es relativamente segura y altamente eficiente, pero presenta problemas de sobra conocidos, y poca aceptación social. El mundo espera la llegada de los reactores de fusión. Seguramente llegarán tarde o temprano, pero tardan ya demasiado. Y una vez lleguen habrá que pelearse por el tritio, pero eso ya es otro tema. La fusión nuclear no es ideal, pero un buen diseño de las reacciones a utilizar, blindajes de las centrales y una arquitectura bien pensada conseguirían un alto rendimiento sin apenas contaminación derivada. El gasto inicial se vería de sobra compensado.

En conclusión tenemos un problema, y habrá que encontrar una solución. Probablemente sea una solución combinada: si conseguimos producir suficiente energía eléctrica mediante métodos realmente eficientes y no contaminantes (como las centrales termoeólicas o fusión nuclear) podríamos tener un excedente usable para la producción de hidrógeno por electrólisis, lo que impulsaría el desarrollo de las pilas de combustible y métodos de almacenaje de hidrógeno (gran problema) y quizá veamos una puerta. Se aceptan sugerencias.

Enviado por chemistry reuben el 9 de November de 2007

El siguiente artículo es un extracto de una conferencia celabrada en la USC, en la que el investigador da un avance de sus descubrimientos, principalmente basados en el estudios de derivados de la pirazinamida (PZA) como el 5-Cl PZA, y ésteres. Lo que viene a continuación es una serie de toma de notas durante dicha conferencia.

El autor parte de la hipótesis de que la PZA es un efectivo medicamento clínico contra la tuberculosis como consecuencia de inhibir la actividad de la fatty acids synthase I (FAS).

Ha estudiado los efectos de algunos derivados de la PZA, como, se dijo anteriormente la 5-Cl PZA y algunos ésteres, de forma que ha tabulado y analizado la resistencia a dichos compuestos de Mycobacterium tuberculosis (y otros de la familia).

Tuberculosis:

Causada por Mycobacterium tuberculosis, es una enfermedad ampliamente distribuida en todo el mundo, cerca de dos mil millones de personas la padecen, de ellos, unos 6000 casos se dan en España; y cada año mueren dos millones de enfermos tuberculosos.

Es una enfermedad que se ceba mucho en los infectados por el VIH, por lo que tiene una alta incidencia en ambientes de pobreza y en prisiones por ejemplo. Además, el tratamiento es muy largo, unos 6 meses, y la mayoría de las personas no lo sigue en su totalidad, lo que ha contribuido a la creación de cepas resistentes a dicho precidimiento, en varias de sus líneas:

- 1ª línea: resistentes a la isoniazida y a la rifampina

- 2ª línea: a derivados de la fluoroquinolona

-3ª línea: a drogas inyectables

Uso de la PZA:

Se ha estado usando en medicina desde hace 50 años; el mecanismo de actuación nunca fue muy bien comprendido. Se sabe que la PZA como tal no posee bioactividad en soluciones neutras, pero sí en medio ácido; esto es importante por el hecho de que MTb infecta a los macrófagos, cuyo interior posee un pH<7 (pH 5.6 aprox). En este medio se puede producir el principio activo, el ácido pirazanoico.

Aunque hay mycobacterium resistentes a la PZA, no lo son a sus derivados, ya antes comentados… lo que abre una nueva vía terapeutica.

Una curiosidad, es que la PZA no es un bactericida, sino un bacteriostático, esto es, un conservante (como los parabenes o el CPC); pero usándola en los dos primeros meses del tratamiento conduce a una cura más duradera a la tuberculosis.

Compuestos derivados:

Hay que tener en cuenta que la FAS I fúnguica y la humana son tremendamente diferentes estructuralmente (ver bancos de proteínas), lo que seguramente conduzca a una mayor especifidad en el ataque, ya que se comportan compitiendo con la NADPH por dicha enzima, inhibiendo la incorporación de la malonilCoA en la ruta metabólica de formación de los ácidos grasos.

En cuanto al estudio de la efectividad de 5-Cl PZA, o ésteres derivados es realmente dispar, para ello se usaron estudios tanto microbiológicos como in vitro, los resultados han arrojado una efectividad desde el 50% hasta niveles como el 80%.