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Insuficiencia cardiaca: la inervación simpática participa en el incremento de la resistencia vascular

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  • Una nueva investigación, liderada desde la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) en colaboración con Universidad de Sao Paulo (USP), aporta por primera vez detalles de las alteraciones funcionales a nivel vascular de la inervación simpática en insuficiencia cardiaca. Los resultados se publican en el American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology.

Universidad Autónoma de Madrid.- La insuficiencia cardiaca es causante de una gran cantidad de muertes anuales en el mundo. Con el fin de restaurar parcialmente la función cardiaca en esta patología, se desencadena una activación neurohumoral refleja, incrementando de manera paralela la resistencia vascular periférica.

Es ampliamente conocido que el incremento del tono vascular en insuficiencia cardiaca está asociado con alteraciones en la función endotelial, y en el tono miogénico vascular. A pesar de todos los avances en el conocimiento de la fisiopatología de la insuficiencia cardiaca, este síndrome continúa siendo un dilema clínico, suponiendo un gran desembolso económico para los sistemas sanitarios públicos.

Ahora, una investigación publicada en el American Journal of Physiology-Heart and Circulatory Physiology, esclarece la relevancia de la inervación simpática perivascular en el aumento de la resistencia vascular observada en esta patología.

El trabajo, realizado en un modelo animal de insuficiencia cardiaca, presenta por primera vez un análisis pormenorizado de las alteraciones funcionales a nivel vascular de la inervación simpática en insuficiencia cardiaca.

Los investigadores profundizan en la participación de las distintas rutas de señalización implicadas en la síntesis, recaptación y liberación de noradrenalina por parte de la inervación perivascular mesentérica.

“Los resultados obtenidos muestran la existencia de un incremento en la neurotransmisión simpática vascular en insuficiencia cardiaca, debido a un aumento tanto en la síntesis como en la liberación de noradrenalina, neurotransmisor simpático, en arteria mesentérica superior”, afirman los autores.

“Asimismo —añaden—, es importante recalcar la existencia de un incremento en la recaptación de noradrenalina y de una disminución en la liberación del co-transmisor purinérgico ATP, que podrían actuar como mecanismos de compensación”.

En suma, de acuerdo con el estudio, este incremento en la neurotransmisión simpática puede desempeñar un papel relevante en el incremento de la resistencia vascular observada en insuficiencia cardiaca.

“Estos hallazgos añaden una pieza más sobre la fisiopatología de este síndrome multifactorial, mostrando la complejidad y especificidad de las alteraciones vasculares desarrolladas en insuficiencia cardiaca”, concluyen los autores.

El trabajo fue realizado por el grupo del Dr. Javier Blanco Rivero —profesor e investigador de la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), miembro del Instituto de Investigación Hospital la Paz y del Centro de Investigación Biomédica en Red de Enfermedades Cardiovasculares—, en colaboración con la Dra. Luciana Venturini Rossoni, investigadora del Instituto de Ciencias Biomédicas de la Universidad de Sao Paulo.

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Arranca el XV Foro de Empleo Jurídico 2021 en la Universidad Autónoma de Madrid

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foro empleabilidad jurídica Universidad Autónoma de Madrid 2021

  • El foro de Empleo Jurídico tendrá lugar en la semana del 18 al 22 de octubre de forma híbrida, ‘online’ y en la Facultad de Derecho de la Universidda Autónoma de Madrid

  • Los días 18 y 19 de octubre abrirán los ‘stands’ virtuales de los despachos y entidades del sector jurídico participantes y durante toda la semana se realizarán presentaciones y talleres de interés 

UAMDurante toda esta semana, del 18 al 22 de octubre, la Universidad Autónoma de Madrid UAM celebra el XV Foro de Empleo Jurídico 2021, organizado por la Oficina de Prácticas Externas y Empleabilidad dependiente del Vicerrectorado de Estudiantes y Empleabilidad de la UAM.

Los días 18 y 19 de octubre estarán abiertos los stands virtuales de los despachos y entidades del sector jurídico participantes y se realizarán durante toda la semana presentaciones y talleres de interés tanto para empleadores como para estudiantes.

Las actividades formativas, presentaciones y mesas redondas, que se celebrarán tanto online como presenciales, tendrán diferentes horarios que se pueden consultar en la agenda publicada en esta página. Su acceso es libre y gratuito, pero las actividades están exclusivamente dirigidas a los miembros de la UAM: estudiantes matriculados actualmente y miembros AlumniUAM.

Para asistir al evento, visitar sus stands, facilitar el CV, acceder a sus ofertas, chatear con sus responsables de RRHH, etcétera,  es necesario registrarse en este link

  • Para acceder al Foro y asistir a las actividades preparadas por despachos y entidades es necesario registrarse en este enlace
  • Puede acreditarse la asistencia en el  Sello de Empleabilidad mediante la inscripción en las actividades programadas.

Consulta toda la información disponible en la web del Foro de Empleo Jurídico 2021

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Diseñan una inteligencia artificial capaz de reconstruir estados cuánticos 

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  • Una colaboración internacional, en la que participa la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) junto a instituciones de Suecia y Japón, ha desarrollado uno de los algoritmos de tomografía cuántica más rápidos y eficientes hasta la fecha. Los resultados, publicados en Physical Review Letters, expanden las posibilidades de la Inteligencia Artificial (IA) para desarrollar tecnologías cuánticas. 

  • Una red neuronal puede aprender a reconstruir un estado cuántico completo a partir de un conjunto de medidas.

Universidad Autónoma de Madrid Una colaboración formada por la Universidad Autónoma de Madrid (UAM), la Universidad Tecnológica Chalmers (Suecia) y el instituto de investigación RIKEN (Japón), ha desarrollado un algoritmo de inteligencia artificial capaz de reconstruir —a partir de un conjunto limitado de medidas— toda la información sobre un estado cuántico, problema que se conoce como tomografía cuántica.

El trabajo, publicado en Physical Review Letters, supone un gran avance en la comprensión de cómo los sistemas de inteligencia artificial (IA) pueden ayudar al desarrollo de las tecnologías cuánticas del futuro.

Cualquier objeto en el mundo cuántico está completamente descrito por su estado cuántico. La capacidad de manipular y controlar estos estados es clave para el desarrollo de tecnologías cuánticas en campos como la computación, las comunicaciones o la metrología. Es por esto que, para la física actual, resulta crucial conocer los estados cuánticos que se generan en un laboratorio. 

“El único modo de obtener esta información —explican los autores— es a través de medidas, las cuales, por lo general, destruyen dicho estado y arrojan solo una información parcial sobre el mismo. Repetir este proceso muchísimas veces y obtener ingentes cantidades de medidas es la única manera de hacer un análisis estadístico que permita inferir el estado que se genera realmente en el experimento.” 

“La tomografía cuántica —detallan— es una especie de proceso detectivesco muy desafiante. Esto se debe a que, en el tipo de sistemas necesarios para aplicaciones tecnológicas de la física cuántica, la complejidad de los estados, el número de medidas necesarias y la dificultad de los cálculos se vuelven muy grandes”.

Inteligencia artificial generativa  

En su trabajo, los investigadores diseñaron una inteligencia artificial capaz de afrontar esta tarea. El diseño se basa en redes neuronales, es decir, en modelos simplificados de los mecanismos de conexiones neuronales del cerebro.

 En este caso, los autores emplearon dos redes neuronales que compiten entre ellas y aprenden en el proceso, lo que se conoce como redes neuronales generativas adversarias (GANs). La capacidad creativa de las redes GAN es ampliamente utilizada en la industria actual, para tareas como la restauración y modificación de fotos o la generación fotorrealista de imágenes.

“El resultado de este trabajo es uno de los algoritmos de tomografía cuántica más rápidos y eficientes diseñado hasta la fecha. Una vez entrenada, requiere menos medidas y cálculos que los necesarios mediante métodos estándar”, concluyen los autores.

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