Microbiota en un piso de estudiantes

¿Qué encontramos en un piso de estudiantes? ¿O en todas las casas?

Los pisos de estudiantes siempre se han caracterizado como sitios con abundante microbiota, debido a la falta de limpieza y de organización entre los habitantes del mismo. Antes de comenzar, por propia experiencia, diré que no todos son así... pero que en la gran mayoría de mis ocasiones compartiendo piso han sido un poco caos. A nadie le gusta ponerse a limpiar porque sí. 

Pero, ¿qué es eso de la microbiota? ¿y cómo podemos poner en una misma frase microbiota y piso de estudiantes? Bien, la microbiota hace referencia a un grupo de microorganismos que están presentes en un determinado sitio. Tenemos la microbiota intestinal (nuestros amigos microorganismos habitando en el aparato digestivo), la microbiota de la boca (los que viven entre nuestros dientes rodeados de saliva) y también podemos hablar de la microbiota de un piso de estudiantes, es decir, los microorganismos que habitan en un piso de estudiantes.

La microbiota de un piso de estudiantes no dista en gran medida de la microbiota de un piso cualquiera. Al final no dejan de ser microorganismos que encontramos en el ambiente. Auqnue si que hay que puntualizar que la ausencia de limpieza, puede favorecer que estos amigos estén más presentes de lo que nos gustaría.

Podemos encontrarlos en ambientes más húmedos como los estropajos o el fregadero, puesto que estas condiciones favoreceren el crecimiento de unos determinados microorganismos. De hecho, Iñaki López Goñi analizó el microbioma del estropajo de cocina con la conclusión de que es el lugar de toda la casa donde más microorganismos podemos encontrar. Entre ellos, tendríamos a nuestras gran conocidas Escherichia coli o Salmonella, pero acompañadas de vez en cuando por Campylobacter, Acinetobacter o la que más podemos encontrar en el estropajo, Moraxella osloensis. Sin embargo, la cocina también está habitada por otro tipo de microorganismos, los hongos,  como Penicillium digitatum, el famoso hongo que les aparece a las naranjas cuando se echan a perder. Y si, Penicillium digitatum es primo hermano del famoso hongo con el que se descubrió la penicilina, Penicillium notatum. 

Así, a pesar de que los pisos de estudiantes son mayores nidos para estos microorganismos, podemos encontrarlos en casi cualquier sitio. Por ello, me propuse intentar descubrir algunos de los microorganismos que había en mi propia casa. Aunque el mini-estudio que hice tiene sus puntos flacos (pues solo utilice un medio de crecimiento y hay ciertos microorganismos que pueden estar pero no ser capaces de crecer), podemos hacernos una idea de algunos microorganismos que están rodando por mi casa. 

A modo de resumen, cogí varias placas Petri con un medio muy rico en nutrientes que solemos utilizar en el laboratorio para crecer levaduras, pero que debido a su gran cantidad de nutrientes, otros tipos de microorganismos también pueden crecer. Distribuí las placas por sitios aleatorios de mi casa, como la basura (1), el frutero (2), el salón (3) y el baño (4); las abrí durante dos minutos y después, las cerré y deje que los microorganismos empezasen a crecer. Aquí os muestro varias fotos tras 7 días de incubación. 

Las flechas negras nos indican colonias pequeñas de microorganismos, que por su morfología podrian ser bacterias; y las flechas azules indican otro tipo de microorganismo totalmente diferente, son hongos. Solamente con estas imágenes no se pueden identificar, necesitaríamos de herramientas genéticas como la PCR o mediante sus características fenotípicas (cómo son en diferentes condiciones o qué tipo de enzimas tienen).

Esto nos abre nuevos conceptos como colonia de microorganismos o técnicas como la PCR. Las colonias de microorgnaismos hacen referencia a esos pequeños círculos que podéis ver en las imágenes, donde cayó una célula y comenzó a dividirse hasta formar una gran familia (una colonia). Dentro de una colonia, hay millones de células del mismo microorganismo. La PCR (Polymerase Chain Reaction) es una técnica que nos permite duplicar, triplicar, o mejor dicho, replicar un trozo de ADN hasta que tenemos una gran cantidad de copias de ese trozo de ADN. Os dejo un vídeo donde se explica de una forma super sencilla. Y finalmente, la caracterización fenotípica se podría hacer de varias maneras, pero una de ellas es mediante las tiras API, una serie de pocillos donde usando reacciones químicas y el color de las mísmas, podemos conocer el perfil bioquímico del microorganismo, y por tanto, podríamos identificar diferentes tipos de microorganismos. 

A modo de conclusión, me gustaría acabar con una frase de Jurassic Park, que viene bastante al tema: 

"La vida se abre camino"

Y es que, aunque pensemos en las condiciones más adversas (de temperatura, de pH, de compuestos químicos, etc..) siempre habrá un microorganismo que ha sido capaz de colonizar y adaptarse a esa condición.

La peste negra

 La peste negra y sus consecuencias en la Europa del Renacimiento

La peste negra fue la pandemia más devastadora de la historia de la humanidad. Afectó a Europa y Asia durante el Siglo XIV y alcanzó su punto máximo entre 1347 y 1353. No sé puede definir exactamente el número de muertos pero, se estiman entre 80 y 200 millones de personas. De hecho, el brote afectó al 30-50% de la población de Europa, que tardó en recuperarse más de 200 años.

Esta pandemia se originó en Asia y llegaría a Europa a través de las rutas comerciales, a través de ratas infectadas con el microorganismos patógeno, Yersinia pestis. El agente infeccioso se descubrió muchos años más tarde de ese gran brote, en 1894, por Alexandre Yersin y Kitasato Shibasaburo, quienes estaban estudiando una enfermedad que había vuelto a asolar a la población humana; en este caso, en Hong Kong. La peste negra es una zoonosis, es decir, las personas se infectaban de animales, en este caso, ratas infectadas con Yersinia pestis. Os dejo un post anterior donde podéis tener más información sobre las zoonosis.

La enfermedad, como ya he dicho, se tranmsitía por las ratas infectadas con pulgas. Eran las pulgas las que contenían las bacterias. Sin embargo, también se podía transmitir por vía aérea (peste neumónica). Esta fue la responsable de la gran propagación de la enfermedad y de la gran letalidad, pues el período de incubación era más corto y se producía una diseminación de Yersinia pestis a todos los órganos a través de la sangre. Esto unido al desarrollo de la medicina y la salubridad de la época, fue un caldo de cultivo para el desarrollo de la enfermedad.

El triunfo de la Muerte de Pieter Brueghel el Viejo. Fuente.

La aparición de la peste negra y su consecuente mortalidad provocó la fuerte disminución de la población de Europa, África y Asia. Esta reducción en la población tardó en recuperarse unos 200 años. De hecho, hubo zonas que se quedaron totalmente despobladas. Esto supuso un cambio en la economía, pues, los campesinos emigraron a otras zonas para evitar la enfermedad y por tanto, una disminución también de la producción agraria y de la mano de obra. La aparición de la peste negra desembocó en un receso en la economía de la época. Sin embargo, muchos historiadores dicen que fue la peste negra el determinante para el final de la Edad Media y el comienzo del Renacimiento. La baja cantidad en mano de obra y la crisis dió paso a la creatividad e innovación.

Además de las consecuencias económicas, la peste negra también condujo, como tantas otras epidemias a mejorar el sistema de salubridad pública para reducir el riesgo de contagio. Entre ellas, cabe destacar la mejora en la recogida de basuras y aguas fecales o la construcción de cementerios fuera de las zonas urbanas.

Las pandemias del mundo. Fuente.

Bibliografía

Enciclopedia de la Historia 

La pesta negra

Visión crítica sobre la inteligencia artificial

¿Cuál es mi visión sobre la inteligencia artificial?

Cuando pensamos en inteligencia artificial, pensamos en hacer que una máquina posea una inteligencia similar a la inteligencia humana; y esa idea me resulta a parte iguales, grandiosa pero a la vez me asusta. Grandiosa porque gracias a la inteligencia artificial se pueden desarrollar y avanzar en una gran cantidad de proyectos, coches que se conduzan solos, ciencia de datos, análisis de imágenes para detectar enfermedades, entre otras. Pero al mismo tiempo, me asusta el uso que se pueda hacer de ella sin un control o reglas que nos permitan regularla. Me imagino un futuro similar al de las películas de Yo, Robot o Terminator.  

Uno de los grandes avances relacionados con la inteligencia artificial y que me pilla muy cercano, es el análisis de una gran cantida de datos. Poder analizar millones y millones de datos ha permitido el avance en la rama de la biología hacia estudios globales de genes (genómica), de proteínas (proteomica) o de metabolitos (metabolomica). Hace unos años entramos en la Era de las Ómicas, estos estudios que nos permiten conocer el funcionamiento de todos los genes, proteínas o metabolitos de una muestra. Y, lo que es aún mejor, nos permiten comparaciones para poder ver qué es lo que falla, por ejemplo, en una enfermedad. Todo esto fue posible gracias a un primer proyecto, el Proyecto Genoma Humano, donde se analizó una gran cantidad de información procedente de la secuenciación de los casi 24.000 genes que tenemos los seres huamnos. Pero, además de analizar qué gen era cuál, hubo que ordenar toda esa información para utilizarla en los estudios que comenté antes. Con el desarrollo de esta tecnología, actualmente, se ha establecido una nueva rama de la biología, la bioinformática (que dicho sea de paso, es una rama que actualemnte está muy demandada) que no solo nos ayuda a identificar genes sino que ha supuesto el avance en el desarrollo de vacunas, medicamentos, caracterización de ambientes, estudios sobre la implicación de microorganismos en enfermedades o en la salud humana, etc. 

Fuente

Además de esta aplicación tan clara de mi ámbito laboral; el uso de la inteligencia artifical ha supuesto el avance en otras ramas como la conducción automática, redes sociales, robótica y un largo etcétera. Sin embargo, y a pesar de la gran cantidad de ventajas que nos ofrece para hacernos a vida más fácil o permitir el desarrollo y el avance de numerosas ciencias, también presenta ciertos riesgos. Ahí viene mi hincapié en el desarrollo de reglas para poder controlar esta ciencia. Por un lado, porque al gestionar esa gran cantidad de datos, podemos caer en la pérdida de privacidad y de libertad de las personas a través de datos humanos; ciberataques o un mal uso militar de robots. Como ya comenté, quizás en un futuro podamos acabar el situaciones como las que han aparecido varias veces en las películas de ciencia ficción, donde las máquinas o robots se descontrolaban y sobrepasaban las reglas humanas.

Pero, como todo lo relacionado con nuevas ciencias, si se establecen unas condiciones de trabajo y se limita el uso de la mísma, no debería plantear ningún problema para la sociedad; sino más bien lo contrario. 

Bibliografía

El futuro de la IA

Proyecto Genoma Humano

 

Deep learning

 Aprendizaje profundo o deep learning

Dentro de la Inteligencia Artifical, una de las herramientas más utilizadas por su gran versatilidad y potencia es la denominada aprendizaje profundo o deep learning. A modo de definición, el deep learning intenta simular el sistema nervioso humano, es decir, tener una serie de redes neuronales que le permitan aprender por sí mismo y conectar información. Si aplicamos el sistema nervioso a un máquina, el deep learning serían una serie de algoritmos que aprenden por sí mismos a partir de los datos que tiene. Esta tecnología ha sido muy util para avances en el campo del reconocimiento de voz, reconocimiento de imágenes o la traducción. 

Fuente.

A pesar de que es una tecnología que se ha puesto muy de moda desde hace algunos años, hay ciertos científicos que señalan la existencia de ciertas limitaciones así como la necesidad de combinarlo con otras técnicas de inteligencia artificial para poder alcanzar todo su potencial. Voy a comentar algunas de las limitaciones, que, a mi opinión son las más importantes:

1.  El deep learning necesita de una gran cantidad de datos. Para poder aprender términos abstractos, se necesita un entrenamiento con millones de ejemplos y por tanto, datos. ¿Qué ocurre cuando no están disponibles esos datos? El deep learning puede no ser la mejor solución ante ese problema determinado.

2.  El deep learning no es capaz de inferir. Una gran cualidad humana es que podemos inferir cierta información a pesar de que no esté directamente referenciada. Podemos saber la intención de un personaje a tavés de su diálogo, por ejemplo. Sin embargo, el deep learning comienza a tener problemas cuando la información no es 100% explícita.

3. El deep learning no funciona bien en sistema inestables, es decir, no es capaz de trabajar en ambientes que son menos precibles, aunque si lo es en entornos con reglas determinadas. 

4. El deep learning puede ser fácilmente engañado, por lo que no hay que fiarse totalmente de sus soluciones o predicciones. 

5. El deep learning actual es muy superficial, pues no comprende totalmente los conceptos al haber sido entrenados en determinadas situaciones. 

Bibliografía

Las limitaciones del aprendizaje profundo

Deep learning 

 

 

 

Zoonosis

 ¿Qué son las zoonosis?

La zoonosis es una enfermedad infecciosa que ha pasado de un animal a un humano. Dentro de los patógenos que provocan la enfermedad, tenemos bacterias, virus, parásitos,... Se puede propagar de forma directa pero también de forma indirecta a través de alimentos, agua o medio ambiente. 

Existen muchos tipos de zoonosis, de hecho, la Organización Mundial de la Salud estima que ya se conocen unos 200 tipo diferentes de zoonosis. Las zoonosis incluyen en un gran porcentaje enfermedades nuevas en los humanos; pero algunas de ellas se pueden prevenir fácilmente mediante la vacunación. 

Una de las enfermedades que, a día de hoy tenemos bastante controlada, pero que ha matado a unos 25 millones de personas en todo el mundo, es el SIDA (Síndrome de la Inmunodeficiencia Adquirida) que se produce por el virus VIH (Virus de la Inmunodeficiencia Humana). Aunque su origen es un poco díficil de estimar, es un ejemplo claro de origen zoonótico, pues el VIH se originó de un virus similar en simios (VIS, Virus de la Inmunodeficiencia en Simios), según investigadores de la Universidad de Oxford. Y digo origen, porque actualmente no es una zoonosis, no se transmite a través de un animal; sino, que el virus se transmite a partir de una persona infectada. 

Aún no se conoce con exactitud como la enfermedad cruzó la barrera entre las especies. La teoría que más extendida está es la de que se contrajo a partir de personas que cazaron o comieron chimpancés afectados alrededor de 1930. Es importante recalcar que este virus ha evolucionado tanto que ahora, son dos virus diferentes, VIH y VIS, exclusivos de sus respectivas especies. Esta enfermedad es considerada como una pandemia global. Actualmente se sigue estudiando para desarrollar una vacuna, aunque la esperanza de vida de las personas infectadas ha aumentado gracias al uso de fármacos antirretrovirales que ralentizan la reproducción del virus. En 2021, salieron a luz unos resultados bastante prometedores en el desarrollo de una vacuna, quizás, pronto podamos decir que existe una vacuna que impide la transmisión del VIH. 

Dibujo virus VIH. Fuente.

Como otro ejemplo de zoonosis tenemos a la salmonelosis, unas de las enfermedades de transmisión alimetntaria más extendida. Esta enfermedad se produce a través de una bacteria (Salmonella), que es un bacilo gramnegativo que pertenece a la familia Enterobacteriaceae. Es importante saber que puede estar en muchos sitios y, además, puede sobrevivir durante varias semanas en un ambiente seco o varios meses en agua. Nos podemos contagiar al comer alimentos que estén infectados (generalmente aves como gallinas o pollo), como huevos o la propia carne de los animales. Para tratar el desarrollo de esta enfermedad se siguen diversos protocolos. Los controles de seguridad aliementaria para establecer si un producto alimentario es adecuado para su consumo son los más utilizados. Sin embargo, también siguen otro tipo de estrategias como la vacunación de la aves para aumentar la resistencias de estas mísmas a la Salmonella y para reducir su excreción. 

Bacilo. Fuente.

Bibliografía

Organización Mundial de la Salud

National Greographic

Algoritmo A*

 El Algoritmo A*

Como todo en la vida, hay que empezar por el principio, y más cuando son temas tan complicados como la inteligencia artificial. ¿Qué es el algoritmo A* (A estrella)? Es un algoritmo que se utiliza en ciencias de la computación (en informática) para buscar la conexión posible y más eficiente entre dos puntos. Es decir, busca el camino que genere menos coste entre dos puntos, el origen y el destino. Este algoritmo se presentó por primera vez en 1968, si, este algoritmo lleva ayudandonos desde hace más de 50 años.

Foto de Alina Grubnyak. Fuente: Unsplash

Una vez sabemos qué es el algoritmo A*, la siguiente pregunta que nos hacemos es cómo funciona el Algoritmo A*. Esto es un poco más complicado de explicar pero lo primero que tenemos que tener en cuenta es que es un algoritmo heurístico, es decir, se basa en reglas que permiten escoger las ramas del espacio que nos llevan hacia una solución aceptable del problema. En palabras más claras: se basa en deducciones. Por ejemplo, hay nubes, va a llover. Pero no siempre es cierto. Por ello, un algorirmo heurístico nos puede llevar a una solución óptima (la lluvia) pero también errónea o no encontrar solución (no lluvia). Aquí os dejo un enlace donde se ve cómo funciona este algoritmo de forma simplificada con imágenes y un vídeo donde se ve cómo el algoritmo A* se ha utilizado en videojuegos:

Sin embargo, y a pesar de que es un algoritmo muy utilizado, presenta algunos problemas. El más principal de todo es que guarda información sobre todos los caminos generados. Si nos enfrentamos a un gran problema, puede que haya tal cantidad de información que no tendríamos memoria suficiente. Y por otro lado, es que este algoritmo funciona bien en terrenos fijos pero no tan bien cuando hay objetos móviles o el terreno puede cambiar. No tendríamos suficiente memoria o tiempo de procesamiento para ese tipo de problemas. 

Test de Turing

 ¿Eres una máquina? El test de Turing nos dará la respuesta

Para empezar a hablar sobre el test de Turing, quizás, estaría bien saber quién fue Alan Turing. Es considerado como uno de los padres de la ciencia de la computación y el precursor de la informática moderna. Es muy conocido por la máquina Enigma (de hecho, hay una película que trata sobre ello), una máquina que se utilizó durante la Segunda Guerra Mundial para descifrar los códigos nazis. 

Pero hoy estamos aquí para hablar del test de Turing, de Alan Turing. Y sí, está relacionado con las máquinas. En una frase, el test de Turing nos dice si una máquina es capaz de tener un comportamiento similar al de un humano y por tanto, indestinguible para nosotros. En un principio, se le llamo juego de la imitación pero más tarde se mejoró y consiste en lo siguiente: 

Imaginad que tenemos 3 invitados a nuestro test: A, B y C. A y B, los cuales pueden ser seres humanos o máquinas, van a ser entrevistados por C, un ser humano que va a encargar de hacer preguntas a ambos; donde las respuestas van a ser a través de un monitor. Es decir, sólo queremos saber si la máquina es capaz de contestar lo mismo que el ser humano. Además, le vamos a dar un poca de ventaja al invitado C y le diremos que uno de los dos, A o B, es una máquina. Este test ayudará al invitado C a descubrir quién, A o B, es una máquina. Si nuestra máquina invitada pasa la prueba, quiere decir, que ha contestado de forma similar a cómo lo haría un ser humano. 

Test de Turing. Fuente.

Algo que es similar y que nos encontramos habitualmente cuando estamos navegando por la red son los captcha. Estas pantallitas que nos dicen que tenemos que confirmar que no somos un robot. Para aquellos que quieran saber si son capaces de contestar cómo lo haría un ser humano os dejo este test, donde podréis ver si sois capaces de diferenciar la respuesta de un robot a la de una persona. 

Bibliografía

Prueba de Turing 

¿Eres un robot? Aprueba el Test de Turing.