¿Existen relaciones genéticas entre los amigos?

Los humanos, al ser una especie más desarrollada, establecemos relaciones sociales no solo con el único fin de reproducirnos. Aunque pareciera que nosotros elegimos a nuestros amigos libremente, los genes podrían jugar un papel importante en la formación de las relaciones amicales, ya que si hay semejanzas o variaciones en genes específicos relacionados con la socialidad, estos podrían influir al momento de relacionarnos con otras personas. Además, estas semejanzas o diferencias estarían sujetas tambiñen a la selección natural.

En humanos se ve muy a menudo que las personas se asocien y formen grupos con otras personas similares a ellas (homofilia). Sin embargo, el fenotipo puede estar influenciado por el ambiente y la sociedad a diferencia del genotipo, que no es susceptible a cambio. Pero, el genotipo si está sujeto a un proceso de selección, el cual se puede dar a ciertos niveles: La estratificación de las poblaciones, donde los grupos humanos se establecen en una región geográfica, se adaptan a ella y reducen la migración, siendo más probable que las personas se hagan amigos con otras personas que se encuentran geográficamente próximos; la elección de amigos con genotipos similares, a pesar que uno no pueda ver los genes de la otra persona, pueden guiarse por el fenotipo; la elección de amigos según los ambientes donde frecuentan, que muchas veces presentan fenotipos similares basados en genotipos similares.

Ejemplos de estos tenemos varios. Los gorditos se harán más amigos con otros gorditos porque poseen el mismo alelo del gen fto, que es responsable de ser propensos a la obesidad. Otro ejemplo son las universidades, donde las personas se hacen amigos principamente de gente de su misma facultad y hasta se ven grupitos de amigos que en todos los examenes sacan buenas notas, los tradicionales grupo de los "chancones". Su elección se basa en base a sus habilidades cognitivas, las cuales están influenciadas por el genotipo.

Pero, también viene la heterofilia, donde las personas forman grupos con personas completamente diferentes, tanto genotípica como fenotípicamente. Esto es bastante común en las parejas de enamorados o en las relaciones laborales, donde el personal seleccionado posee diferentes habilidades.

Entonces, para determinar si los genotipos pueden jugar un papel importante en la formación de las relaciones amicales, el reconocido profesor James Fowler de la UC San Diego, analizó una base de datos del Estudio Longitudinal Nacional de la Salud Adolescente (Add Health) y del Estudio del Corazón de Framingham (FHS Net), la cual tenía información de las secuencias de seis genes (DRD2, DRD4, CYP2A6, MAOA, SLC6A3, y SLC6A4) y las relaciones de amistad de los participantes.

Al relacionar los datos genéticos con los datos sociales observaron que dos genes estaban distribuidos de una manera peculiar dentro de las redes sociales establecidas. Los grupos de amigos poseían las mismas mutaciones en el gen drd2 (receptor de dopamina D2), lo que indicaba cierto grado de homofilia. O sea, sin darse cuenta, las personas eran amigos de aquellas personas que poseían un mismo genotipo de drd2. Por el contrario, en estos grupos de amigos, el gen cyp2A6 (gen de un citocromo) tenía un genotipo completamente diferente y no tenía relación dentro de los grupos de amigos.

Esto indica que las relaciones de amistad no siempre están sujetas a la estratificación poblacional o a la similaridad de habilidades o lugares donde frecuentan. Sin embargo, las funciones específicas de estos genes no están bien definidas, se cree quen drd2 esta involucrado con la preponderancia al alcoholismo y cyp2a6 con la sociabilidad. Por eso, es bastante común ver a una persona que le gusta el trago, tener amigos que también les gusta el trago, ya que pueden tener un genotipo de drd2 similar. También se cree que puede haber una ventaja al tener amigos con genes similares, a pesar que no nos reproduzcamos con ellos, porque puede mejorar nuestra aptitud biológica (fitness) . Por ejemplo, si tenemos amigos sanos y con mayor resistencia a las enfermedades, nosotros también estaremos sanos, además potenciaremos esta resistencia porque el agente infeccioso no encontrará un hospedero débil donde desarrollarse dentro de nuestro entorno social. 

Pero también recordemos que nuestro comportamiento, y por lo tanto, nuestra socialidad están bajo la influencia de muchos genes, así que usar los SNPs sólo en dos genes no es un resultado significativo, ya que estab relación pudo haber sido una coincidencia, a pesar que para reducir el efecto del azar Fowler et al. quitaron de los datos a aquellas personas que tenían relaciones de parentesco, para evitar que su similaridad genotípica debido a que forman parte de la misma familia interfiera en los resultados.

Aún así, primero deben determinarse que genes están involucrados directamente en nuestra sociabilidad y relación de amistad con otras personas y después ver y agrupar las mutaciones y determinar si existe alguna relación de similaridad o diferencia dentro de los grupos de amigos. Sin embargo, también creo que esto depende mucho de la influencia social, ya que hay poblaciones donde son más cerrados socialmente que otras, y es muy difícil entrar a sus círculos sociales o hacerse amigos de ellos si no somos fenotípicamente iguales a ellos. Pero, ¿la influencia social dependerá de si tenemos o no determinados alelos?

Referencia:

Fowler, J., Settle, J. E. & Christakis, N. A. Proc. Natl Acad. Sci doi:10.1073/pnas.1011687108 (2011).

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Escribir sobre tus preocupaciones antes de un examen puede mejorar la nota que saques

Este estudio fue publicado el viernes pasado en Science, el cual me pareció bastante extraño y diferente a los artículos que suelen ser publicados en esta revista. Básicamente trata de que si uno invierte 10 minutos antes de un examen para escribir sus miedos y preocupaciones, podrá mejorar su rendimiento obteniendo una mejor calificación. Pero, antes de comentarlo en el blog, quise poner a prueba esta teoría en un examen muy importante que iba a tener el sábado pasado; sin embargo, por cosas del destino, no hubo examen y no lo pude hacer.

Creo que a muchos nos ha pasado que cuanto más presionados estamos antes de dar un examen importante, sentimos que peor lo damos o que la ansiedad es tan fuerte que cometemos más errores o que simplemente nos bloqueamos (“frikeamos”). Ejemplos de este tipo de exámenes son el final de un curso muy complicado, el de un concurso de matemáticas, el de selección para una beca, o el clásico examen de admisión para la universidad.

Este bloqueo suele ocurrir cuando los incentivos de dar un buen examen son altos o las consecuencias de dar un mal examen son graves, provocando una enorme preocupación en la persona. Muchos estudios han demostrado que cuando un estudiante se siente ansioso, se preocupa mucho por como saldrá en el examen. Las preocupaciones compiten con la memoria a corto plazo por la atención de la memoria de trabajo, el cual es un sistema envuelto en el control y regulación de una cantidad limitada de información relevante que será inmediatamente utilizada. Entonces, si esta capacidad de la memoria de trabajo es perturbada por las preocupaciones, su desempeño será comprometido.

Un estudio previo ya había demostrado que cuando una persona escribe por varias semanas sobre alguna experiencia emotiva o traumática, que no lo deja estar tranquilo, sus niveles de ansiedad y depresión se reducían considerablemente, sintiéndose mucho mejor, psicológicamente. Así que Gerardo Ramirez y Sian L. Beilock de la Universidad de Chicago razonaron que si las preocupaciones bajaban el rendimiento de un estudiante al dar un examen, tal vez, si se les daba un tiempo para escribir sus emociones, su desempeño podría mejorar.

Para probar esta hipótesis, Ramirez & Beilock diseñaron dos estudios diferentes. En el primer estudio, un grupo de estudiantes fue sometido a un pre-examen de matemáticas y les dijeron que simplemente lo den lo mejor posible. Para el segundo examen, los investigadores generaron un escenario de gran presión. Para ello agruparon a los estudiantes en pares y les dijeron que había un fuerte incentivo monetario para aquellas parejas donde los dos estudiantes alcanzaban el puntaje máximo. Para aumentar la presión y la ansiedad en los estudiantes, les dijeron que su compañero ya había conseguido el máximo puntaje, así que todo dependía de que ellos también lo consiguieran.

Luego, diez minutos antes de dar el examen, a un grupo de estudiantes se les dio un sobre con algunas instrucciones mientras que al otro grupo no se les dio nada. Al grupo que se les dio el sobre con instrucciones se les pidió que escribieran acerca de las cosas que estaban sintiendo o pensando en ese momento, mientras que el otro grupo se les mantuvo quietos hasta el inicio de la prueba.

Para sorpresa de los investigadores —tal como habían hipotetizado— aquellos estudiantes que escribieron sus pensamientos mejoraron su desempeño en el examen con respecto al grupo que se les mantuvo tranquilos esperando el inicio del examen. Pero, no se sabía si era sólo el hecho de escribir el que mejoraba el desempeño en el examen, o era escribir sobre algún tipo de emoción o pensamiento el responsable de esta mejora (Figura izquierda).

Así que a este experimento le agregaron una segunda condición en otro laboratorio. En este caso, a un grupo de estudiantes se les pidió que escribieran sobre algún evento emocional que no tenía nada que ver con el examen, a otro grupo se le pidió que escribieran sobre lo que estaban sintiendo en ese momento acerca del examen y al grupo control se los mantuvo tranquilos durante esos 10 minutos. Los resultados mostraron que eran los estudiantes que escribieron acerca de sus emociones los que mejoraron su desempeño en el examen, mientras que los que escribieron sobre un evento no relacionado con el examen o los que no hicieron nada, bajaron su desempeño (Figura derecha).

Al analizar las cosas que escribieron el grupo que mejoró su desempeño observaron que expresaban emociones negativas y de miedo, por ejemplo: “Tengo miedo, voy a cometer un error”. Entonces, es posible que escribiendo nuestros miedos y preocupaciones antes de dar el examen, nos permiten reducir o liberar la ansiedad, mejorando el desempeño de la memoria de trabajo.

Entonces, si esta teoría es cierta, aquellos estudiantes que eran más ansiosos mostrarían una gran mejoría con respecto a aquellos estudiantes capaces de controlar sus niveles de ansiedad. Para esto, los investigadores diseñaron dos experimentos más, esta vez a largo plazo tomando estudiantes de una escuela secundaria.

Primero, se les hizo un test de ansiedad para dividirlos en dos grupos: los más ansiosos y los menos ansiosos. Luego, se registró sus notas obtenidas en sus tres primeros exámenes y antes del examen final, a un grupo —tanto de los ansiosos como de los no ansiosos— se les pidió que escribieran sus emociones y pensamientos acerca del examen y al otro grupo se les pidió que escribieran sobre un tema irrelevante o que no tenga nada que ver con el examen, tal como en el segundo experimento. Luego de 10 minutos, se procedió a tomarles el examen.

Como era de esperarse, los estudiantes más ansiosos que habían escrito sus emociones mejoraron notablemente su desempeño en el examen final del curso, mientras que aquellos estudiantes con bajos niveles de ansiedad no mostraron diferencias significativas entre aquellos que habían escrito sobre sus emociones y sentimientos con respecto a los que habían escrito algo no relacionado con el examen.

De esta manera, Ramirez & Beilock demostraron que invertir un pequeño tiempo para escribir tus miedos y preocupaciones con respecto al examen que estás a punto de dar, puede mejorar tu desempeño y podrás obtener un mejor resultado, siempre y cuando tus niveles de ansiedad y nerviosismo sean tan altos debido a la relevancia del examen. Así que prueben este método antes de dar su próximo examen y me cuentan como los fue.

OJO, esto no significa que si no estudias para tu examen y 10 minutos antes escribes: “Tengo miedo de salir jalado por que no estudié” te vas a librar y vas a tener una buena nota, cuidadito no más con echar la culpa al artículo por tu jalado en el examen.

Referencia:

Ramirez, G., & Beilock, S. (2011). Writing About Testing Worries Boosts Exam Performance in the Classroom Science, 331 (6014), 211-213 DOI: 10.1126/science.1199427

Imagen: Flickr @jrn320f09.

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Un microARN envuelto en el control del cáncer de próstata

Cuando uno llega a la edad de 40 debe empezar a preocuparse por la salud y funcionamiento de su próstata, y es que el cáncer de próstata es el segundo más frecuente en los varones de nuestro país. De sólo ponerme a pensar en los síntomas, tal como diría el Dr. Chapatin, “ya me dio cosas”. El problema es que las primeras etapas del desarrollo de cáncer de próstata son asintomáticos, y recién se siente las dificultades, dolor y sangrado al orinar cuando está ya avanzado, llegando a ser mortal. Los tratamientos van desde la quimio y radioterapia, hasta la remoción de la próstata mediante una cirugía.

Sin embargo, científicos del Departamento de Carcinogénesis Molecular de la Universidad de Texas, liderados por el Dr. Can Liu, encontraron que un microARN puede inhibir la diseminación del cáncer de próstata a través de la supresión de una proteína comúnmente encontrada en la superficie de las células madre cancerosas. Su trabajo fue publicado hoy en la revista Nature Medicine.

Para recordar un poco, los microARNs (miARN) son pequeñas secuencias de ARN que varían entre 21 y 25 nucleótidos y son capaces de inhibir la expresión de muchos genes a nivel del ARN mensajero. Muchos estudios han revelado que los miARNS funcionan como supresores tumorales y reguladores de oncogenes, ya que mutaciones o fallas en su expresión están relacionados con el desarrollo de varios tipos de cánceres humanos.

Por otro lado, las Células Madre Cancerosas (CMC) —también conocidas como Celulas Iniciadoras de Tumor— debido a su capacidad de autoregenerarse, recrean la heterogeneidad celular de los tumores parentales y son más resistentes que los otros tipos de células cancerosas a los tratamientos con agentes terapéuticos, son las principales responsables de las recurrencias de los tumores y de la metástasis (diseminación de las células cancerosas hacia otros tejidos). Estas capacidades son más frecuentes en las CMC que tienen una proteína específica de superficie de membrana llamada CD44.

Así que Liu et al. hicieron un análisis de los miARNs que se expresaban tanto en las CMC con CD44 (CD44⁺) y en las CMC sin CD44 (CD44^-), presentes en ratones modelos con cáncer de próstata, y encontraron que los niveles de expresión de un miARN llamado miR-34a en CD44⁺ era menor al 3% que los niveles de expresión en CD44^-. Esto quiere decir que miR-34a regula la expresión de la proteína de superficie CD44 y cuando los niveles de miR-34a son menores el cáncer de próstata será más agresivo. Estos resultados obtenidos de animales modelos fueron corroborados mediante el análisis de 18 muestras de pacientes con cáncer de próstata. Los niveles de expresión de los miR-34a en las CD44⁺ fueron sólo entre el ~25-70% de los niveles en las CD44^-.

b) Nivel de expresión de miR-34a en 4 muestras de animales modelos y c) Nivel de expresión de miR-34a en muestras de 18 pacientes con cáncer de próstata.

La expresión de miR-34a esta regulado por la p53, uno de los principales factores de transcripción de la célula que regula su buen funcionamiento a varios niveles (división celular, reparación del ADN, entrada en senescencia, apoptosis, etc.). Entonces, miR-34a debe estar envuelto en alguno de estos procesos. Cuando los investigadores insertaron miR-34a a ratones con cáncer de próstata, el tamaño de sus tumores se redujo a menos de la mitad que el tamaño de los tumores de los ratones que no recibieron el tratamiento con miR-34a. Por el contrario, cuando se insertó un represor de miR-34a a una CD44^- los tumores generados fueron más grandes que en las CD44^- control. Estos resultados son bastante alentadores porque demuestran la función de miR-34a en el desarrollo de los tumores y la eficacia de un tratamiento usando miARNs.

Por otro lado, muchas de las características de las CMC como son la capacidad de autoregeneración, crecimiento clonal y formación de esferas celulares, fueron suprimidas cuando se incrementó la expresión de miR-34a en las líneas celulares del cáncer de próstata.

Cuando se hizo un tratamiento con miR-34a sintético y fue administrado vía intravenosa a ratones con cáncer de próstata, se redujo el peso de un tipo de tumor en un 50%. Además, la diseminación de las células cancerosas a otros tejidos como los pulmones fue reducida y la supervivencia de los animales aumentó considerablemente.

Finalmente, otro tipo de tratamiento fue probado usando un tipo de ARN llamado ARN de pequeña horquilla (shRNA) que se une al ARN mensajero de CD44, formando una especie de bucle que inhibe su expresión. Este tratamiento también funcionó reduciendo la diseminación de la célula cancerosa y el tamaño de los tumores, al igual que el uso de los miR-34a.

Sin dudas es un gran avance para desarrollar un tratamiento mas eficaz y menos invasivo para el tratamiento del cáncer de próstata. Hay muchas compañías que están desarrollado agentes terapéuticos basados en moléculas de ARN y de seguro, dentro de algunos años, podremos verlos en el mercado.

Referencia:

Liu, C., Kelnar, K., Liu, B., Chen, X., Calhoun-Davis, T., Li, H., Patrawala, L., Yan, H., Jeter, C., Honorio, S., Wiggins, J., Bader, A., Fagin, R., Brown, D., & Tang, D. (2011). The microRNA miR-34a inhibits prostate cancer stem cells and metastasis by directly repressing CD44 Nature Medicine DOI: 10.1038/nm.2284

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iBioSeminars, te trae lo mejor de la biología a tu computadora

Este es uno de los mejores recursos para estudiantes y egresados de biología que he podido ver, mucho mejor que la iniciativa del Open Course Ware (OCW) de algunas universidades estadounidenses como el MIT, UC Berkeley, entre otras. Ya que, a diferencia de los OCW, los seminarios de iBioSeminars están diseñados para ser un complemento a tus clases de la universidad.

A cuantos no nos gustaría recibir una clase de un renombrado científico internacional. Muchas veces cuando son invitados a dar conferencias en un país, por alguna razón como el horario o los costos, no podemos aprovecharlas. Con iBioSeminars lo podrás hacer en cualquier momento, aun así no tengas internet en tu casa, ya que puedes descargar los videos y guardarlos donde quieras. Gracias a esto, los seminarios podrían ser aprovechados de una mejor manera, separando algún salón una vez por semana, y mostrando dos o más videos por cada sesión.

Por otro lado, muchas veces nos quedamos con las ganas de saber un poco más, o nos quedamos dormidos porque simplemente la clase del profesor es muy aburrida. Que alguien sea un brillante científico o investigador no te garantiza que sea un buen docente. Un profesor puede saber mucho sobre el tema, pero si no sabe expresarse y hacer llegar ese conocimiento a sus estudiantes, la clase será una pérdida de tiempo. Es que es la verdad, para ser un buen docente hay que tener vocación para la enseñanza, algo que no muchos lo tienen. Gracias a iBioSeminars, el estudiante, el docente o la universidad que lo aproveche, podrá superar ese inconveniente y mejorar la calidad de la enseñanza.

Los seminarios son así… Bueno, debido a la gran cantidad de temas que podemos encontrar, desde células madre hasta enfermedades infecciosas, pasando por técnicas usadas en las investigaciones, tardé mucho en encontrar uno adecuado para el post. Para este caso, les puse uno sobre las técnicas de secuenciamiento de ADN, algo que tocamos en el blog muy a menudo:

Tal vez, a muchos no les gustará la idea de que todos los seminarios estén en inglés; pero, si estudias biología, o cualquier carrera en las ciencias naturales o ingenierías (física, química, agronomía, geología, sistemas, etc.), sabrás que el inglés es un requisito fundamental en el desarrollo profesional. Las investigaciones más recientes y de mayor impacto son redactadas en inglés, cualquiera sea el país de origen del autor de la investigación.

Pero, no te preocupes, si tu inglés aún no es lo suficientemente bueno como para seguir toda una conversación, puedes activar el Closed Caption, y ver la transcripción del audio. Además, hay un grupo de colaboradores, que se están dando el trabajo de traducir y subtitular algunos de los seminarios. Aquí un ejemplo (http://bit.ly/fWtq1o). También, pronto tendremos un par de seminarios en español realizados por el Dr. Carlos Bustamante, uno de los científicos más brillantes que ha tenido nuestro país.

iBioSeminars no termina sólo con los videos, también tiene una serie de herramientas que pueden ser aprovechados para mejorar la calidad de la educación, entre ellas, una lista de lecturas recomendadas por cada tema, preguntas para ver si ha sido entendido el tema del seminario, recomendaciones para que expliques el tema a un amigo de manera resumida y rápida, etc.

Sin dudas, iBioSeminars es una herramienta que debe ser aprovechada por todos los que estudiamos o ya dejamos de hacerlo. Basta con escuchar un seminario por día, los cuales duran en promedio no más de 30 minutos, para mantenernos actualizados sobre un determinado tema. También puedes usarlo como entrenamiento si piensas continuar tus estudios en el extranjero.

Canal en YouTube: http://www.youtube.com/user/ibioseminars

Facebook: http://www.facebook.com/group.php?v=wall&ref=ts&gid=54323501063

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Usa a Darwin como medida de fama de un científico

Ya en diciembre se había publicado, en la versión online de Science, un análisis profundo de los libros digitales, los cuales comprenden cerca del 4% —unos 5'195,769— de todos los libros alguna vez publicados. En este estudio, matemáticos de Harvard liderados por Jean-Baptiste Michel y Erez Lieberman Aiden, usaron métodos cuantitativos para explorar los patrones lingüísticos e históricos de las 500 mil millones de palabras presentes en los libros digitalizados de Google Books que fueron publicados entre los años 1800 y 2000. A esta data generada fue llamada como culturómica, un análogo a la genómica y las otras "ómicas".

Fue así que John Bohannon (The Gonzo Scientist) se alió con Adrian Veres, uno de los co-autores de aquel estudio y que estaba trabajando en la fama científica basada en los datos de la culturómica para elaborar un Salón de la Fama de la Ciencia, que a diferencia de los salones de la fama tradicionales, este no será elaborado en base a los criterios de un pequeño grupo de expertos quienes hacen de jueces para determinar si un científico debe o no ser considerado apto para formar parte de este selecto grupo.

Según comenta Bohannon, este nuevo salón de la fama será más objetivo ya que se basará en la cantidad de veces que aparece el nombre de una persona en los libros a través de los años. La gran ventaja de este enfoque para elaborar un salón de la fama de la ciencia es que mide también la influencia que tiene el científico o sus trabajos en la sociedad. Por ejemplo, la forma más rigurosa de medir el impacto que genera un científico es a través de las citas generadas por su trabajo, la cual depende de la cantidad de publicaciones que ha realizado y del factor de impacto de las revistas donde ha publicado y donde es citado. Como pueden ver, este impacto es sólo para el científico o para los expertos en una determinada área de la ciencia, pero, si su trabajo es comentado en diferentes medios de comunicación y llega a ser citado en libros, la huella que dejará en la sociedad es mayor.

Para empezar, hay una interfaz en Google Labs, donde puedes analizar los datos en bruto de la culturómica. Esta interfaz te puede ayudar a cuantificar el impacto de tu científico favorito en base a las veces que aparece su nombre en los libros digitalizados. Simplemente lo que debes hacer es digitar el nombre de un científico y seleccionar un rango de años (desde 1800 hasta el 2008) —para que la búsqueda sea sólo en los libros publicados en ese rango— y finalmente le das ENTER. Te aparecerá una gráfica de Años Vs Frecuencia que aparece su nombre en las páginas de todos los libros publicados durante esos años. (ADVERTENCIA: puede ser adictivo). Por ejemplo, yo puse Craig Venter (el que secuenció el primer genoma, el genoma humano y creo el primer genoma sintético), luego puse que busque en los libros publicados desde 1970 y le di ENTER, me salió la siguiente gráfica:

Como pueden ver, el pico máximo se da después del 2003, que es el año donde publicó en Science el primer borrador del genoma humano. Pero, los valores de porcentaje son sumamente bajos, y es obvio porque imagínense la cantidad de libros publicados y digitalizados cada año y el número páginas que existirán en todos ellos juntos. Aún así su nombre aparece en el 0.000004% de las páginas totales de aquel año. Como los valores son tan pequeños se requiere de algún tipo de unidad de medida que sea de fácil interpretación y que permita saber cuan famoso es un científico en base a estos valores. Aquí entra en escena nuestro amigo Charles Darwin.

Darwin es sin dudas un chico famoso. Una búsqueda avanzada en los libros presentes en Google Books entre los años 1839 hasta el 2000, revela que el nombre completo de Darwin aparece al menos una vez en el 2% de todos los libros alguna vez publicados en inglés y sigue en aumento. Por ejemplo, en el 2000, su nombre apareció en el 4% de los libros publicados en inglés ese año. Entonces, como Darwin es bastante famoso, Bohannon y Veres crearon una unidad llamada "Darwin" para calcular la fama de cualquier científico. Esta unidad está definida como la frecuencia promedio anual que "Charles Darwin" aparece dentro de los libros escritos en inglés entre 1839 y el 2000. Como esta unidad de fama es bastante grande, la forma mas conveniente de expresarla es a través de los "miliDarwins" (mD), o sea, la milésima parte de dicha frecuencia anual.

Usando los valores de mD, Bohannon y Veres crearon su primera versión del Salón de la Fama de la Ciencia, el cual es bastante interactivo, para ello Veres diseño un algoritmo que permitía detectar a las personas que eran científicos a partir de la base de datos de Wikipedia. Luego, el siguiente paso fue calcular el valor exacto de fama en base a los nombres completos de los científicos, para así descartar aquellos nombres que son usados para identificar ecuaciones, constantes, fórmulas, metodologías, etc.

La distribución de la fama se rige bajo una ley de potencias, esto quiere decir que el 1% de los científicos con mayor fama como A. Einstein (878mD), M. Curie (189mD) o F. Galton (289mD), son órdenes de magnitud más famosos que la mayoría de científicos que están en el otro 99%. Los requerimientos mínimos para que un científico sea considerado por el algoritmo diseñado por Veres es que su nombre este presente en al menos 40 libros y que tenga una biografía bien estructurada en Wikipedia, esto le da casi de manera automática una fama de 3mD.

Sin embargo, hay grandes científicos que tienen una fama de 1mD, como es el caso del genetista chino Tak Mak, quien junto a sus colegas clonaron los genes de los receptores de las células T humanas en 1984, el cual es considerado como "el santo grial de la inmunología". Este ejemplo nos muestra que aún hay detalles por ajustar.

Este Primer Salón de la Fama de la Ciencia (SHoF: Science Hall of Fame) muestra que los ganadores del Premio Nobel no dominan la SHoF, es más, el 80% de ellos tienen famas menores a 10mD, esto quiere decir que de la lista de los científicos más famosos, los ganadores del Nobel se encuentran ampliamente distribuídos, por un lado tenemos a A. Einstein con 878mD y por el otro a Édouard Guillaume —ganador del Nobel de física en 1920— con 1mD de fama. Con esto concluyen que ganar un Nobel te garantiza que tu nombre aparecerá en los libros lo suficiente como para que te asegures un mínimo de fama.

Otra falla que por ahora tiene este método es que son los representantes de las ciencias sociales lo que tienen mayor fama que los científicos de otras áreas de la ciencia. Esto se debe a que los involucrados con las ciencias sociales (psicólogos, sociólogos o lingüistas) tienden a escribir más libros, aumentanto su fama a diferencia de los químicos o físicos. Además, todavía hay una controversia en si debe ser considerada o no a la sociología como ciencia. Es por esta razón, que el ranking de fama esta ampliamente dominado por los representantes de las ciencias sociales. Debemos bajar hasta los 109mD de fama para encontrar a algún representante vivo de las ciencias naturales, en este caso al biólogo Barry Commoner de 93 años, quien fuera el pionero de los movimientos ecologistas y ambientales.

Por otro lado, hay otros casos como el del matemático Bertrand Rusell, quien tiene una fama de 1500mD (más que el mismo Darwin), quien escribió el libro Principia Mathematica quien es famoso no por hacer matemática sino por sus críticas sociales. Las citas o el número de publicaciones científicas tampoco te garantizan una buena fama. Por ejemplo, el físico Edward Witten, quien es considerado como el científico más citado de todos los tiempos tiene una fama de sólo 8mD, o el matemático Paul Erdos, un prolífico colaborador de todos los matemáticos del mundo, quien ha publicado más de 1400 artículos (como autor principal y co-autor) pero sólo tiene una fama de 3.5mD.

Si quieres ser famoso, escribe un libro que llegue a ser muy popular. En este caso, el mejor ejemplo es el de un profesor de bioquímica de la Universidad de Boston llamado Isaac Asimov (183mD), quien se hizo muy famoso gracias a sus libros de ciencia ficción. También tenemos como buenos ejemplos a reconocidos divulgadores científicos como el físico Carl Sagan (152mD) o el biólogo Richard Dawkins (90mD).

Lo más gracioso es que muchos científicos se vuelven famosos no precisamente por hacer ciencia sino por estar involucrados en ciertos escándalos y controversias, por ejemplo el matemático Ted Kaczynski (5 mD) y el físico Klaus Fuchs (84 mD) por estar involucrado en un caso de espionaje nuclear del proyecto Manhattan. Así que si quieres ser famoso, es recomendable escribir algo que sea bastante controversial, el mismo Darwin (1000mD) es un claro ejemplo de esto, ya que su Teoría de la Evolución removió a toda la comunidad científica de la época y lo sigue haciendo hasta nuestros días.

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Las tormentas eléctricas producen partículas de antimateria

Esta noticia ha sido ampliamente cubierta por los principales medios de comunicación científica (Wired Science, Science Now, New Scientist, etc…). Resulta que no sólo el centro de las galaxias, los agujeros negros o las supernovas producen potentes rayos gamma de alta energía. Científicos del telescopio espacial Fermi de la NASA han detectado, por primera vez, destellos de rayos gamma asociados a la antimateria que es generada en las tormentas eléctricas.

Todos los días hay tormentas eléctricas en alguna parte del mundo y cada día se detectan unos 500 destellos de rayos gamma terrestres (DRGT) como producto de la aceleración de los electrones, que a velocidades cercanas a la de la luz, impactan con los átomos de la atmósfera liberando rayos gamma de alta energía. Estos DRGT son expulsados fuera del planeta y son detectados por el telescopio espacial Fermi, que orbita a unos 550Km de altura. Los DRGT ya eran conocidos desde los años 90's, pero aún siguen sin ser completamente explicados.

En el año 2009, el telescopio Fermi detectó rayos gamma con una energía de 511Kev (kiloelectrón voltios), los cuales tienen un origen característico único: la aniquilación de un electrón con un positron (también conocido como antielectrón). Los positrones son un tipo de partícula de antimateria que al encontrarse con su contraparte de materia —el electrón— se aniquilan liberando energía en forma de dos rayos gamma de 511Kev que viajan en direcciones opuestas.

Al analizar por un largo tiempo estos rayos gamma característicos, Michael S. Briggs de la Universidad de Alabama y sus colaboradores, concluyeron que no se requieren de condiciones especiales para generar antimateria. La hipótesis que plantean es que los rayos gamma de alta energía liberado en las tormentas eléctricas chocan con el núcleo de otros átomos de la atmósfera, liberando un electrón y un positrón que serán despedidos hacia el espacio exterior, aniquilándose ni bien uno se encuentre con el otro. Este video les dará una mejor explicación:

Sin embargo, la propia formación de positrones no es algo asombroso ni fuera de lo común. En la Tierra los producimos y aplicamos a diario en la medicina nuclear. El radioisótopo emisor de positrones más usado es el Flúor-18, el cual es unido a una molécula de glucosa y luego insertado a un paciente para así poder ver el funcionamiento de sus órganos y tejidos en tiempo real. La técnica se llama Tomografía por Emisión de Positrones (PET, en inglés). Este equipo detecta sólo los rayos gamma que tengan 511Kev de energía y que impacten el detector al mismo tiempo en dos regiones opuestas, de esta manera, se transforma la señal con una computadora para dar imágenes asombrosas y en tiempo real del funcionamiento de órganos como el cerebro. El Perú ya tiene una empresa privada que hace este tipo de tomografías y próximamente instalarán otro para el sector salud.

En fin, lo más resaltante de este descubrimiento fue que conocemos algo más sobre los misteriosos DRGT y que la presencia de partículas de antimateria en nuestro entorno es bastante común a pesar que no la podamos ver ni percibir. Además, como los electrones y positrones tienen carga, al ser despedidos fuera de la atmósfera interaccionan con el campo magnético de la Tierra permitiendo su detección en regiones distantes de donde se están dando las tormentas eléctricas.

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Se identifica un gen que ayuda a las plantas a usar menos agua y soportar las sequías

Vivimos en un mundo en el cual el agua es un bien cada vez más escaso. La agricultura —que es la actividad humana que más agua utiliza— es consciente de este problema y tiene como principal objetivo desarrollar cultivares que requieran cada vez menos agua y sean más resistentes a los ambientes secos. Científicos de la Universidad de Purdue, han encontrado una mutación en un gen que permite a la planta modelo, Arabidopsis thaliana, soportar bajos niveles de agua sin perder biomasa. Este trabajo fue publicado en la revista Plant Cell.

Las plantas, naturalmente, abren y cierran sus estomas, los cuales son unos poros por donde entra el CO₂ para ser fijado y transformado en nutrientes gracias a la fotosíntesis. Sin embargo, al abrir sus estomas, la planta también pierde agua debido a la transpiración. Por ejemplo, las plantas que viven en zonas desérticas han evolucionado un mecanismo que les permite evitar la pérdida del valioso líquido. Durante el día, los estomas permanecen cerrados para evitar la pérdida de agua por el fuerte calor y la sequedad del ambiente, sin embargo, la energía producida por la luz del sol es almacenada para ser usada durante la noche, que es cuando abren sus estomas para permitir el paso del CO₂ con una poca pérdida de agua, debido a las bajas temperaturas.

Entonces, para diseñar una planta que sea resistente a los ambientes secos o requieran de poca cantidad de agua para crecer, ¿deberíamos mantener cerrados sus estomas? Sí, pero al hacer esto, la planta no podrá asimilar CO₂ y limitará la eficiencia de su fotosíntesis y, por lo tanto, su crecimiento. En otras palabras, habrá una pérdida de biomasa, lo que significa una menor productividad.

Los investigadores de la Universidad de Purdue, liderados por Chal Yul Yoo, encontraron una mutación en Arabidopsis thaliana que reducía su número de estomas. Así que a un menor número de estomas, la pérdida de agua por transpiración será menor. Sin embargo, lo más interesante del descubrimiento fue que, a pesar de tener menos estomas, su capacidad para asimilar el CO₂ no fue afectada ya que fue similar al de las plantas silvestres.

Un análisis molecular identificó al gen gtl1 (GT-2 LIKE 1), el cual es un factor de transcripción encargado de regular la expresión de determinados genes. Al presentarse este gen mutado, la asimilación de CO₂ no se veía afectada pero la pérdida de agua se redujo en in 20%. Para determinar la asimilación de CO₂ pusieron a las plantas dentro de una cámara cerrada con una cantidad conocida de CO₂. Después de un periodo de tiempo se cuantificó la cantidad de CO₂ que quedó en la cámara usando un analizador de gases infrarrojo. Lo mismo hicieron para determinar la cantidad de agua liberada, para esto cuantificaron —usando el mismo equipo del experimento anterior — el vapor de agua había en la cámara después de un determinado tiempo.

Además, las plantas con las mutaciones en el gen gtl1 tuvieron un mayor porcentaje de supervivencia (Figura E y F) y una mayor facilidad de recuperación después de haber sido sometidos a muy bajas concentraciones de agua en el suelo (Figura D).

Luego, quisieron determinar que genes eran afectados por este factor de transcripción mutante. Para esto, identificaron los 20 genes conocidos que controlan el desarrollo de los estomas. Los investigadores observaron que era el gen sdd1 (STOMATAL DENSITY AND DISTRIBUTION 1) el que estaba altamente expresado en los mutantes. Este gen, como su nombre lo dice, es el responsable de regular el número de estomas en las hojas. Al parecer el gen sdd1 está regulado por GTL1, y como en los mutantes este factor de transcripción no funciona, sdd1 podrá expresarse libremente., reduciendo el número de estomas.

Este estudio demuestra que pueden desarrollarse cultivares que requieran menor cantidad de agua sin afectar su rendimiento y productividad, así que el siguiente paso es buscar e identificar genes homólogos a gtl1 en plantas cultivadas y ver si los mutantes también responden de la misma manera.

Referencia:

Yoo, C., Pence, H., Jin, J., Miura, K., Gosney, M., Hasegawa, P., & Mickelbart, M. (2010). The Arabidopsis GTL1 Transcription Factor Regulates Water Use Efficiency and Drought Tolerance by Modulating Stomatal Density via Transrepression of SDD1 THE PLANT CELL ONLINE DOI: 10.1105/tpc.110.078691

Imagen: Flickr @cmdphotos.

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