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2009/09/18

Un gen humano cura el daltonismo en los monos

Fuente: Publico.

Por primera vez en su vida, dos monos daltónicos han podido apreciar el colorido de un festín de uvas, judías y tomates. Lo han hecho gracias a un gen humano que ha corregido el defecto hereditario que les impedía distinguir el rojo y el verde. Los autores del estudio, que han pasado 10 años adiestrando a los dos primates antes de poder curarlos, dicen que el tratamiento podría solucionar este y otros trastornos de la visión en los humanos.

"Hemos usado ADN humano, así que no tendremos que cambiarlo cuando comencemos a hacer ensayos con personas", explica el investigador de la Universidad de Florida (EEUU) William Hauswirth, uno de los autores del estudio. El trabajo, que publica hoy Nature, supone un espaldarazo para la terapia génica, una técnica experimental que consiste en contrarrestar el efecto de un gen defectuoso con otro sano. Aunque ha demostrado resultados prometedores en los últimos 20 años, aún no se ha materializado en protocolos clínicos comunes debido a complicaciones que han llegado a relacionarse con la muerte de algunos pacientes.

En este caso, los investigagadores usaron un gen humano que permite ver el color rojo y el verde. Antes de inyectarlo a los monos, el equipo pasó 10 años adiestrando a Dalton y Sam, dos monos ardilla macho que, como el resto de sus congéneres masculinos, son incapaces de distinguir los dos colores. Algunas hembras, sin embargo, sí tienen el equipaje genético necesario para ver en color. En humanos, los problemas de ceguera a los colores también son mucho más frecuentes en hombres (7%) que en mujeres (0,4%).

Un test con premio

Los investigadores enseñaron a los primates a usar un test para diagnosticar problemas de visión en humanos. Consiste en una pantalla en la que se ven círculos de color rojo o verde rodeados por otros de un tono diferente. La versión para monos incluía también una especie de abrevadero bajo el monitor. Cuando los animales realizaban bien una tarea, recibían un premio en forma de zumo. Cuando la realizaban mal, tenían que esperar un tiempo de penalización hasta la siguiente prueba.

Una vez adiestrados los monos, Hauswirth y su equipo inyectaron en su retina el gen de la opsina, el pigmento fotosensible que permite a los conos (células especializadas del ojo) de humanos y otros primates ver el color rojo y el verde.

Tras la inyección, los monos se comportaron igual durante cinco semanas, hasta que su percepción cambió de forma brusca. "Fue como si se despertaran y vieran todos los colores por primera vez", explica el oftalmólogo de la Universidad de Washington Jay Neizt, otro de los autores del estudio. "Era incuestionable que veían colores para los que hasta entonces habían sido ciegos", detalla. Explica que, desde entonces, Dalton y Sam llevan ya dos años viendo en colores.

"Aún hay preguntas sin responder sobre la seguridad de esta técnica, pero en estos monos no hubo efectos negativos", comenta el psicólogo de la Universidad de California Gerald Jacobs, que no participó en el estudio.

Los autores mantienen que esta técnica podría usarse en humanos para curar la ceguera a los colores y enfermedades hereditarias más serias. Hauswirth ya está aplicando una terapia similar a la que usó con los monos en un ensayo clínico para tratar la amaurosis congénita de Leber, una rara enfermedad hereditaria de la retina que causa ceguera en niños. Sin embargo, la técnica tiene aún que superar los escollos en los que se han estrellado otros ensayos debido a que, en muchos casos, los genes introducidos causan una fuerte reacción inmune.

De John Dalton al mono ‘Dalton’

Siglo XVIII

El científico británico John Dalton, que confundía el color rojo con el verde, fue el primero en describir la ceguera al color en 1794.diversos tipos
Hay muchas clases de daltonismo, desde la incapacidad de distinguir el rojo o el verde a percibirlos de forma diferente que el resto de las personas. La mayoría de los casos son hereditarios.

‘DALTON’ Y ‘SAM’

Los monos ardilla macho no distinguen el rojo y el verde, pues les falta el gen que lo permite. ‘Sam’ y ‘Dalton’, nombrado en honor del científico, vieron estos colores tras inyectarles el gen humano de la opsina.

Las máquinas juegan a ser humanas

Fuente: Publico.

HAL 9000, el ordenador de 2001: Una odisea en el espacio, inició una lucha contra los humanos cuando fue consciente de que estos iban a desconectarlo. HAL 9000 no hubiera tenido problemas para superar la prueba desarrollada por Alan Turing en 1950, que consideraba que se podría hablar de inteligencia artificial cuando un humano no fuese capaz de distinguir si el interlocutor con el que hablaba, sin verlo, era otra persona o un robot. El concurso BotPrize, cuya final ha tenido lugar en Milán (Italia), parte de la prueba de Turing y la adapta al mundo de los videojuegos con el objetivo de mejorar la inteligencia artificial que se emplea en los mundos virtuales.

El reto para los participantes consiste en desarrollar un programa que sea capaz de controlar a un personaje del videojuego Unreal Tournament 2004 y que los jueces designados no puedan distinguir si lo que hay detrás del enemigo en cuestión es una persona o un ordenador.

En la final del concurso, cada uno de los cinco jueces inicia una partida contra dos contrincantes: una persona y un programa informático o bot. Tras unos 15 minutos de juego, el juez debe identificar a sus oponentes.

En esta segunda edición de BotPrize, al igual que ya sucediera en la primera y con el test de Turing original, ninguna de las máquinas presentadas ha logrado engañar al 80% de los jueces del concurso. En todo caso, todos los bots finalistas sí consiguieron convencer de su humanidad al menos a uno de ellos.

Los expertos consideran que uno de los mayores triunfos del juego on-line reside en que los aficionados prefieren enfrentarse a jugadores reales que a la inteligencia artificial del videojuego. Un estudio de la Universidad de Birmingham (Reino Unido) destaca que las posibilidades de juego on-line y la inclusión de aspectos sociales son más relevantes al elegir un título que los gráficos.

Participación española

El profesor de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad Carlos III de Madrid Raúl Arrabales pertenece a uno de 15 equipos que ha participado en esta edición de BotPrize. "Concursos como este permiten comprobar los avances realizados en inteligencia artificial de forma empírica", explica.

El investigador destaca la complejidad a la hora de generar comportamientos humanos, ya sea en el trabajo con robots o con videojuegos. "Es necesario combinar diferentes capacidades cognitivas: emociones, atención o la capacidad que tienen los humanos para atribuir modelos del yo al otro (la teoría de la mente)".

Explorar nuevas fórmulas de inteligencia artificial mediante videojuegos supone para esta industria la creación de rivales más interesantes e inesperados, que no cuentan con una forma de juego predefinida ante las mismas circunstancias. En este sentido, Arrabales considera que parte del éxito de un juego está en crear un programa equilibrado: "Algunos bot pueden aburrir al contrincante humano, porque son demasiado tontos, o bien excesivamente listos".

Creadores y participantes de BotPrize añaden que los trabajos realizados tienen aplicación más allá de los videojuegos, que servirían como un entorno de simulación para investigar proyectos de inteligencia artificial.

2009/07/10

Secuenciado el quinto genoma humano

Fuente: El Pais.

La secuenciación de un genoma humano será pronto un proceso rutinario. Tras presentarse en 2001 el primer borrador, todo un hito científico anunciado a bombo y platillo por dos presidentes de Gobierno (Bill Clinton y Tony Blair), sólo se han secuenciado cuatro genomas de personas sanas. Hoy se publica en Nature el quinto, que aporta una valiosa información sobre la estructura de los genes y la variabilidad genética al compararlo con los cuatro precedentes. Aunque de momento se cuentan con los dedos de una mano, los investigadores anticipan que en los próximos años se descifrarán miles de genomas individuales.

El genoma que presenta hoy un equipo dirigido por Jeong-Sun Seo, de la Universidad Nacional de Seúl (Corea del Sur), corresponde a una persona de origen coreano. En la jerga científica se denomina AK1 y se viene a añadir a los de un chino (YH), un africano (NA18507) y dos más de origen europeo: James Watson, el que fuera director del consorcio público del Proyecto Genoma Humano, y Craig Venter, fundador de Celera Genomics, la empresa privada que rivalizó con el proyecto público para descifrar el primer genoma humano.

La enorme variabilidad genética humana ha quedado patente al comparar los cinco genomas: sólo comparten un 8% de los nueve millones de SNP o variantes de una sola letra estudiadas en las cinco personas. Un SNP significa simplemente la diferencia de una letra en la secuencia de 3.000 millones de pares de bases o letras de todo el ADN humano. Estos SNP normalmente no tienen ninguna importancia, pero una pequeña parte se asocia con enfermedades. El genoma coreano tiene un 21% de SNP únicos, que no comparte con ninguno de los otros cuatro genomas.

"El coreano aporta información detallada sobre la estructura del genoma humano y datos sobre una nueva etnia", explica Xavier Estivill, director del Programa Genes y Enfermedades del Centro de Regulación Genómica, en Barcelona. Y añade: "Tener un mapa descriptivo de toda la variabilidad del genoma humano nos da herramientas para entender la función de los genes en relación con los rasgos individuales y diferentes enfermedades".

Con el progresivo perfeccionamiento y abaratamiento de las técnicas de secuenciación, este investigador aventura que pronto habrá un auténtico aluvión de genomas descifrados: "En pocos años, la secuenciación completa del genoma será un procedimiento casi tan rutinario en medicina como hoy lo es un escáner".

El genoma coreano o AK1 ayuda también a entender la ascendencia genética y las migraciones. Comparados con el genoma humano de referencia (el secuenciado por el consorcio internacional con el ADN de varias personas europeas o caucasianas), "el africano presenta más diferencias que los europeos o los asiáticos", explica Estivill. Esto indica que "la población africana es más antigua y ha tenido más tiempo de generar variaciones".

2009/06/29

La interfaz 'cerebro-máquina', cada vez más cerca

Fuente: Publico.

El Centro de Colaboración BSI-Toyota ha desarrollado un sistema que permite dar órdenes a un robot sólo con el pensamiento en 125 milisegundos, y que será aplicable al campo de la medicina, por ejemplo en sillas de ruedas, informó hoy Toyota.

Se trata de la tecnología de Interfaz Cerebro-Máquina, conocida como BMI, que permite dar órdenes a máquinas y robots con tan sólo pensarlas. Según un comunicado de Toyota, el avance más significativo de su equipo en materia de BMI es que permite que la ejecución de las órdenes tenga lugar 125 milisegundos después de pensarlas, frente a otras tecnologías similares que requieren de varios segundos de tiempo de reacción.

La tasa de éxito de esta nueva tecnología, que se pretende utilizar en el campo de la medicina y la rehabilitación -especialmente en pacientes con alguna discapacidad-, es del 95%, una de las más altas del mundo, según Toyota.

Por el momento se ha probado en sillas de ruedas, que pueden avanzar o girar a la derecha y a la izquierda con tan sólo pensarlo. Según el comunicado, el dispositivo, que es capaz de adaptarse a las características de cada usuario de la silla de ruedas, recibe y ejecuta las órdenes tan deprisa que casi "no se percibe ningún retraso" entre la orden y el movimiento.

Las investigaciones sobre este tipo de tecnología continúan para lograr que las máquinas sean capaces de reconocer y ejecutar un mayor número de órdenes y con mayor acierto.

Robots más humanos

En marzo de este año las compañías japonesas Honda y Shimadzu presentaron sus últimos avances en este tipo de tecnología de Interfaz Cerebro-Máquina (BMI) con Asimo, el robot humanoide más avanzado del mundo.

El usuario podía transmitir a través de la mente a Asimo cuatro órdenes diferentes -mover la mano izquierda, la derecha, los dos pies o la boca - con un desfase de más de un segundo.

2009/06/24

Investigadores japoneses presentan a su robot con emociones humanas

Fuente: La Vanguardia.

Investigadores de la Universidad de Waseda han hecho una demostración de su robot Kobian, que tiene la capacidad de expresar emociones humanas como la tristeza, la sorpresa o la alegría.

Numerosos motores y articulaciones en cara y cuello permiten a Kobian simular expresiones humanas, hasta siete de ellas e incluso se cubre la cara con las manos para ocultar unas inexistentes lágrimas cuando está trista.

La máquina ha sido desarrollada por un equipo liderado por el profesor Atsuo Takanashi, de la universiad de élite de Waseda, y la colaboración de la empresa Tmsuk.

2008/11/14

Un modelo computacional puede predecir el comportamiento y aprendizaje humanos

Fuente: webogs mi+d.

Un modelo computacional que puede predecir como las personasl podrán completar una serie de tareas predeterminadas, y como el conocimiento necesario para completar esa tarea se desarrolla sobre el tiempo, es el producto de un grupo de investigadores conducidos por un catedrático del Penn State's College of Information Sciences and Technology.

Frank Ritter, un profesor asociado de Informática y Psicología, y su equipo de investigadores, usaron el lenguaje de programación Soar, que está diseñado para representar el conocimiento humano, en una tarea de reconocimiento de 20 circuitos de prueba, realizada por 10 estudiantes de la Universidad de Nottingham. Cada participante tenía que memorizar la organización de los componentes del circuito y, posteriormente, detectar errores en su diseño. Este proceso se repitió 20 veces por cada persona, con las series de tests elegidas de forma aleatoria. Sus elecciones y tiempos de reacción fueron almacenados y comparados con los resultados del modelo computacional.

Como la mayoría de los estudiantes, el modelo computacional, llamado Diag, aprendió según iban pasando las distintas fases del test, y desarrolló el conocimiento para completar la tarea de la forma más rápida y eficiente. En la mayoría de los casos, el modelo tardaba de 2 a 4 segundos en predecir cuánto tiempo tomaría cada participante en resolver el problema, con una precisión del 80%.

"El proyecto muestra que podemos predecir el aprendizaje humano con un grano muy fino de detalle", dijo Ritter. Todo el mundo piensa que eso es posible, pero aquí presentamos un modelo que lo hace. El modelo prevé una representación detallada de como funciona el proceso de transferencia, que es en lo quie se basa la educación.