La investigadora del CONICET en la Universidad de Palermo Guadalupe de la Iglesia encontró que la población de gamers en Argentina se distribuye de manera pareja según género y que el promedio de edad es de más de 30 años. Además, asegura que “es un gran mito” que la práctica en sí misma haga mal.
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El investigador Guillermo Cecchi presentará los resultados de sus estudios en la Reunión Anual de la Sociedad Argentina de Investigación en Neurociencias (SAN), que se realiza del 25 al 27 de octubre en Buenos Aires. Entre otras patologías, estudia cómo usar la tecnología existente para la detección temprana de esquizofrenia. “Podemos usar modelos de lenguaje para entender cómo se expresa un paciente con esquizofrenia temprana o que está en riesgo”, asegura.
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Liderado por científicos argentinos, un artículo publicado en la revista Nature Food presenta un metamodelo desarrollado a través de aprendizaje automático (machine learning) y análisis de datos a gran escala, gracias al cual se pudieron elaborar mapas mundiales de alta resolución, que muestran cuales son los potenciales de rendimiento de maíz, trigo y arroz en zonas de las que hasta ahora no se tenía información.
Read MoreUn equipo interdisciplinario liderado por científicos argentinos utilizó un novedoso método de deep learning no supervisado para analizar más de 50.000 imágenes tridimensionales de resonancias magnéticas del corazón e integrarla con información genética disponible. Publicado como portada en la edición de este mes de la revista Nature Machine Intelligence, líder en temas de computación, el estudio da un gran paso hacia la medicina de precisión porque allana el camino al desarrollo de terapias e intervenciones dirigidas a personas con riesgo de enfermedad cardíaca.
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En un artículo publicado en Frontiers in Immunology, científicos cordobeses presentan la nueva herramienta, curada y estandarizada, que permitirá una identificación computacional más eficiente de antígenos generados por células tumorales según su capacidad de disparar o no una respuesta inmune. Puede ser utilizada tanto por investigadores como por empresas que trabajen en el desarrollo de vacunas contra el cáncer.
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Un grupo de investigadores argentinos plantean que el “aprendizaje por transferencia” puede ser la solución para que los sistemas de IA, que funcionan muy bien para interpretar textos, puedan analizar los diversos patrones de secuencias biológicas para establecer relaciones entre ellos y las funciones que cumplen. La meta es desarrollar herramientas computacionales que, a futuro, permitan acelerar el descubrimiento de nuevos tratamientos contra el cáncer, vacunas, o adaptar plantas para que sean inmunes a ciertas plagas.
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Gracias a un subsidio de los Institutos Nacionales de Salud (NIH) de los Estados Unidos, científicos argentinos avanzan en la construcción del primer microscopio de lámina de luz de un solo objetivo de la región. Pensado, diseñado y programado por ellos mismos, la nueva herramienta que se construye en la Fundación Instituto Leloir permitirá observar en tiempo real cambios en las neuronas “reloj” de ejemplares de Drosophila melanogaster, especie que comparte mecanismos biológicos con los seres humanos.
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Desde su laboratorio en la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), el estadounidense Daniel Aharoni dirige el desarrollo del proyecto “Miniscope”, una plataforma de microscopía fluorescente en miniatura de código abierto que permite registrar y analizar la actividad neuronal en pequeños roedores que se comportan libremente.
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¿Qué pasa si los algoritmos de IA para uso médico se entrenan con datos de poblaciones muy distintas a la argentina y reproducen sesgos o maneras de pensar de quienes los diseñan? Expertos locales alertan sobre el riesgo y plantean estrategias para minimizarlo.
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Desarrollada por investigadores de la Fundación Instituto Leloir (FIL), DisPhaseDB está dirigida a la comunidad científica y médica, con el fin de orientarlos en un “mar de datos dispersos” e impulsar estudios que descifren los mecanismos moleculares detrás de diversas patologías. Integra 10 bases de datos ya existentes y agrega información sobre mutaciones en unas proteínas especiales llamadas de separación de fase líquido-líquido, un nuevo y prometedor campo de investigación.
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La aplicación “Mi reloj interno” permite realizar un autodiagnóstico según edad, género y costumbres horarias y acceder así a recomendaciones para cambiar hábitos y mejorar la higiene del sueño y los ritmos circadianos que son clave para la salud. Se puede descargar desde Google Play (también próximamente por Apple Store) y fue elaborada por investigadoras del CONICET y de otras instituciones.
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La herramienta, desarrollada por investigadores de la Universidad Nacional de Córdoba, permite evaluar posible contacto estrecho con casos positivos. Y podría tener utilidad por ser adaptable a futuras epidemias o pandemias asociadas a otros patógenos.
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