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jueves, 14 de noviembre de 2019

CIENCIA y SALUD | El cerebro de los músicos envejece mejor

Siempre se ha dicho que tocar algún instrumento es bueno para un niño, que si es símbolo de inteligencia, que si despierta la mente, que si tal… La verdad es que mi señora madre intentó que yo mismo tocara algún tipo de instrumento, pero como soy un cabezota aquí estamos, que no se me da bien ni tocar la flauta. Pero bueno, siguiendo con lo dicho, y dejando el tema inteligencia aparte, lo que si se ha descubierto es que el cerebro de los músicos llega mejor a la vejez. Es decir, que aprender a tocar un instrumento y seguir practicando es beneficioso a largo plazo.
Así se desprende de un estudio publicado en la edición de julio de 2012 de Frontiers in Human Neuroscience, el cual dice que la practica con un instrumento musical puede reducir los efectos del deterioro mental asociado al envejecimiento. Según la investigación llevada a cabo, los adultos mayores que habían aprendido a tocar algún instrumento musical en la infancia y que continuaron tocando al menos 10 años, superaban a los no músicos en pruebas de memoria y de capacidad cognitiva.
Y no solo había beneficios en estas pruebas, sino que también se reveló que la actividad musical en la vejez puede mejorar las capacidades para pensar o neutralizar impactos negativos de la edad o la falta de educación. Eso sí, la investigación solo proporciona datos de personas que tocaban instrumentos en la infancia, no se sabe si estos beneficios a nivel mental se darían en personas que empezaran a tocar en la edad adulta directamente.
Pero la duda es, ¿por qué sucede esto? Bueno, según este estudio en la infancia nuestro cerebro aún está en desarrollo (y, según otro artículo del que os hablé, podría seguir madurando hasta los 24 años). Por eso, el aprendizaje de un instrumento musical y su practica continuada durante 10 años o más pueden sentar las bases para los beneficios a largo plazo, según explica Brenda Hanna-Pladdy, profesora de neurología, radiología y ciencias de la imagen de la Universidad Emory, en Atlanta, y autora principal del este estudio.

Para el estudio se hizo una encuesta sobre el estilo de vida y diferentes pruebas neuropsicológicas a 70 músicos y no músicos de entre 59 y 80 años. Como ya
habréis adivinado, los músicos obtuvieron mejor nota en las pruebas de agudeza mental, juicio visual-espacial, memoria verbal y destreza motora.
Como curiosidad, parece ser que Hanna-Pladdy es flautista, y su interés por un estudio sobre la educación musical viene a raíz de la facilidad para cuantificar los años que una persona dedica al estudio de un instrumento o las horas de práctica dedicada durante esos años, en comparación con la dificultad de cuantificar el tiempo dedicado a otras actividades como leer, hacer crucigramas o jugar a videojuegos (aunque conozco varias personas que seguro que saben cuantas horas se pasan delante de una videoconsola diariamente…). Como dice Hanna-Pladdy, la música requiere años de práctica y es un ejercicio cognitivo complicado.
De todas formas, como señala Cheryl Grady, la científico senior del Instituto de Investigación Rotman en el Centro Baycrest de Toronto, no se sabe realmente como funciona el sistema causa-efecto para que suceda esto respecto al cerebro de un músico. Ella cree que estos resultados se deben a la estimulación continua del cerebro, a la práctica continuada. Sinceramente, yo pienso lo mismo, pero lo dicho, se sabe que hay una asociación entre actividad musical y una mente “fuerte”, pero no hay ninguna prueba causa-efecto. Puede que en los próximos años sepamos algo nuevo al respecto.

jueves, 26 de septiembre de 2019

INNOVACIÓN: Logran convertir proteínas en música y viceversa, por Ana Hernando

Recreación artística de la estructura de una molécula de proteína en un pasaje musical, como hace el sistema del MIT. / Christine Daniloff, MIT

Un equipo de investigadores del MIT ha desarrollado un sistema para convertir las estructuras moleculares de las proteínas en sonidos que se asemejan a pasajes musicales mediante inteligencia artificial. Luego, invirtiendo el proceso, ha introducido algunas variaciones en la música y la ha tranformado de nuevo en proteínas nunca antes vistas en la naturaleza.

Científicos del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) han llevado a cabo una curiosa investigación que ha logrado convertir las estructuras moleculares de las proteínas, los bloques básicos de construcción de todos los seres vivos, en sonidos audibles que se asemejan a pasajes musicales. Los resultados del estudio, del que es coautor el ingeniero químico español Francisco Martín-Martínez, se han publicado esta semana en la revista ACS Nano.

Además, el método utilizado por los investigadores, basado en inteligencia artificial, les permite invertir el proceso e introducir algunas variaciones en la música para convertirla en nuevas proteínas que no existen en la naturaleza.

Según comenta el Martín-Martínez a Sinc, “el método proporciona una forma sistemática de traducir la secuencia de aminoácidos de una proteína en una secuencia musical, utilizando las propiedades físicas de las moléculas para determinar los sonidos”.

Aunque estos sonidos se han transpuesto para situarlos en el rango audible para los humanos, “los tonos y sus relaciones se basan en las frecuencias vibratorias reales de cada molécula de aminoácidos en sí, calculadas usando teorías de química cuántica”, explica.

Han traducido la secuencia de aminoácidos de una proteína en una secuencia musical, utilizando las propiedades físicas de las moléculas



El sistema ha logrado traducir los 20 tipos de aminoácidos, los bloques que se unen en cadenas para formar todas las proteínas, en una escala de 20 tonos. La larga secuencia de aminoácidos de cualquier proteína se convierte así en una secuencia de notas.

Mientras que esta escala puede resultar poco familiar para las personas acostumbradas a la música occidental, los oyentes pueden reconocer fácilmente las relaciones y diferencias después de familiarizarse con los sonidos.

MarKus Buehler, líder del trabajo en el MIT, dice que después de escuchar las melodías resultantes, ahora es capaz de distinguir ciertas secuencias de aminoácidos que corresponden a proteínas con funciones estructurales específicas. “Es una lámina beta”, podría decir, o “es una hélice alfa”.

Idioma propio


La idea, dicen los autores, es conseguir una mejor comprensión de las proteínas y su amplia gama de variaciones. Estas biomoléculas constituyen el material estructural de la piel, los huesos y los músculos, pero también son enzimas, sustancias químicas de señalización, interruptores moleculares y una multitud de otros materiales funcionales que conforman la maquinaria de todos los seres vivos. Pero sus estructuras, incluyendo el modo en que se doblan en las formas que determinan sus funciones, son extremadamente complicadas.

“Tienen su propio idioma y desconocemos cómo funciona. ¿Qué hace que una proteína de la seda sea una proteína de la seda o qué patrones reflejan las funciones que se encuentran en una enzima? No sabemos el código”, resalta Buehler.

Los autores indican que al traducir ese lenguaje esperan obtener nuevos conocimientos sobre las relaciones y diferencias entre las distintas familias de proteínas y sus variaciones, y usar esto como una forma de explorar los posibles ajustes y modificaciones de su estructura y función”. Al igual que ocurre con la música, la estructura de las proteínas es jerárquica, con diferentes niveles de estructura a diferentes escalas de tiempo o duración.

El equipo ha utilizado un sistema de inteligencia artificial para estudiar el catálogo de melodías producidas por una amplia variedad de proteínas diferentes. Los científicos hicieron que el sistema de IA introdujera ligeros cambios en la secuencia musical o creara secuencias completamente nuevas, y luego tradujeron los sonidos de nuevo a proteínas que corresponden a las versiones modificadas o de nuevo diseño.

La idea es conseguir una mejor comprensión de las proteínas y su amplia gama de variaciones



Con este proceso, fueron capaces de crear variaciones de las proteínas existentes, por ejemplo de una que se encuentra en la seda de araña, uno de los materiales más fuertes de la naturaleza, haciendo así nuevas proteínas que no se parecen a ninguna producida por la evolución.

“La inteligencia artificial ha aprendido el lenguaje de cómo se diseñan las proteínas", y puede codificarlo para crear variaciones de las versiones existentes, o diseños de proteínas completamente nuevos, dice Buehler. Dado que hay billones de combinaciones potenciales, cuando se trata de crear nuevas proteínas no se podría hacer desde cero, por eso hemos recurrido a estas tecnologías", agrega.

‘Componer’ nuevas proteínas


El método empleado para convertir proteínas en música y al revés todavía no permite ningún tipo de modificaciones dirigidas. Cualquier cambio en las propiedades como la resistencia mecánica, la elasticidad o la reactividad química será esencialmente aleatorio. “Todavía hay que hacer el experimento”, dice el director del estudio. Cuando se produce una nueva variante de la proteína, “no hay forma de predecir lo que hará”.

El equipo también creó composiciones musicales desarrolladas a partir de los sonidos de los aminoácidos, que definen esta nueva escala musical de 20 tonos. Las piezas de arte que compusieron están hechas enteramente con los sonidos generados por los aminoácidos.

“No hemos utilizado instrumentos sintéticos o naturales, lo que demuestra que esta nueva fuente de sonidos puede ser usada como una plataforma creativa”, dice Buehler.

En todos los ejemplos, se han empleado motivos musicales derivados tanto de proteínas existentes de forma natural como de proteínas generadas por la IA, y todos los sonidos, incluidos algunos que se asemejan a un bajo o a una caja de resonancia, también se generan a partir de los sonidos de los aminoácidos.

Los investigadores han creado una app gratuita para Android, llamada Amino Acid Synthesizer, para reproducir los sonidos de los aminoácidos y grabar secuencias de proteínas como composiciones musicales.

Las piezas musicales construidas consisten en los sonidos generados por los aminoácidos

( Fuente: SINC )