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Primer tratamiento farmacológico para revertir aneurismas de aorta

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  • Investigadores de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y el Hospital 12 de Octubre han descrito un modulador farmacológico basado en vitamina B3 que revierte aneurismas aórticos de origen genético. Los resultados se publican en la revista Circulation.

El laboratorio de Immunometabolismo e Inflamacion de la Universidad Autónoma de Madrid (UAM) y el Hospital 12 de Octubre, dirigido por la Dra. María Mittelbrunn, viene desde hace años investigando la posibilidad de encontrar medicamentos eficaces para tratar los aneurismas aórticos, una grave enfermedad que produce entre el 1 y el 2% de las muertes en España.

Ahora, en un trabajo publicado en Circulation, este equipo ha descrito por primera vez un tratamiento farmacológico capaz de restablecer el metabolismo vascular y prevenir la evolución letal de aneurismas de origen genético en ratones.

“El tratamiento, que puede incluso revertir aneurismas ya formados, podrá trasladarse rápidamente a pacientes afectados por aneurismas aórticos, pues ya se ha demostrado que se trata de un tratamiento seguro y está aprobado para usarse en pacientes”, resalta Mittelbrunn.

“De esta manera —agrega la investigadora— podremos evitar el uso de las intervenciones quirúrgicas invasivas y prevenir la muerte súbita de muchos pacientes con aneurismas aórticos”.

Modulador basado en vitamina B3

Combinando técnicas de secuenciación masiva, análisis de muestras de pacientes y la generación de modelos de animales de experimentación, los investigadores identificaron cambios metabólicos en la pared de la aorta fundamentales para el desarrollo del aneurisma.

Para determinar si estas alteraciones eran la causa de los aneurismas aórticos, se generaron animales de experimentación en los que se provocaron mediante manipulación genética los mismos cambios metabólicos en la pared aórtica. “Estos ratones desde edad temprana presentaron alteraciones cardiovasculares, específicamente un debilitamiento de la pared arterial, aneurismas y disecciones aórticas letales”, detalla Jorge Oller, primer firmante del estudio.

Gracias a estas evidencias, el quipo postuló la hipótesis de que podrían revertir los aneurismas si eran capaces de frenar los defectos en el metabolismo de las células vasculares. En una segunda parte del estudio, probaron un tratamiento para revertir los cambios metabólicos y de esta manera los aneurismas aórticos.

Así fue como identificaron un modulador farmacológico basado en la Niacina (vitamina B3), el cual no solo revierte los cambios genéticos y metabólicos en las células procedentes de aneurismas aórticos de pacientes, sino que, además, produce una reversión total de los aneurismas y del daño de la pared de la arteria aorta.

“Estos resultados demuestran que el papel del metabolismo vascular es crucial, tanto para mantener la función normal de la aorta como en el desarrollo de la enfermedad del aneurisma”, concluye Oller.

El aneurisma de aorta

El aneurisma de aorta consiste en un debilitamiento y dilatación de la principal arteria del cuerpo humano. Un aneurisma aórtico pude provocar la ruptura aortica causando una hemorragia interna y la muerte del paciente.

En algunos casos, estos aneurismas tienen un origen hereditario. Es el caso del síndrome de Marfan, una enfermedad genética rara que cursa con aneurismas aórticos, y que en la actualidad afecta en España alrededor de 10.000 personas.

Además del síndrome de Marfan, existen otros trastornos genéticos asociados al tejido conjuntivo cuya principal complicación es el gran riesgo de desarrollar aneurismas de la aorta; como son Síndrome de Loeys-Dietz, Síndrome de Ehlers-Danlos, Cutix laxa y los Aneurismas Familiares no Sindrómicos.

Hasta la fecha, no existen fármacos efectivos para esta grave enfermedad cardiovascular. La única solución clínica para prevenir la ruptura de la aorta y la muerte del paciente es una intervención quirúrgica muy agresiva, que se indica solo cuando el riesgo de rotura aórtica es mayor que el de la propia cirugía.

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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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