Podcast CB SyR 386: simulante lunar LZS-1, inteligencia artificial en medicina personalizada y el BOAT GRB 221009A

Por Francisco R. Villatoro, el 21 octubre, 2022. Categoría(s): Astrofísica • Ciencia • Física • Informática • Medicina • Noticias • Physics • Podcast Coffee Break: Señal y Ruido • Recomendación • Science ✎ 5

He participado en el episodio 386 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVooxiTunes], titulado “Ep386: Simulante Lunar LZS-1; IA y Medicina Individualizada; El Mayor Estallido de Rayos Gamma», 20 oct 2022. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. En el episodio de hoy: Agradecimientos (min 5:00); Simulando la Luna en Lanzarote: Entrevista Fernando Alberquilla (20:00); Una red neuronal para predecir respuestas individualizadas a tratamientos médicos (1:04:30); El estallido de rayos gamma más energético jamás registrado (1:32:00); Señales de los oyentes (2:22:00). Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso. CB:SyR es una actividad del Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife. Museos de Tenerife apoya el valor científico y divulgativo de CB:SyR sin asumir como propios los comentarios de los participantes».

Ir a descargar el episodio 386.

Como muestra el vídeo, en el Museo de la Ciencia y el Cosmos de Tenerife se encuentra su director, Héctor Socas Navarro @HSocasNavarro (@pCoffeeBreak), y por videoconferencia Fernando Alberquilla @alberquilla96 (durante la primera hora), Ignacio Crespo @SdeStendhal (durante la primera media hora), José Edelstein @JoseEdelstein, y Francis Villatoro @eMuleNews, incorporándose más tarde Sara Robisco Cavite @SaraRC83Gastón Giribet @GastonGiribet.

Gracias a todas las oyentes. Héctor inicia el programa agradeciendo que hayamos ganado el premio al Mejor Podcast del Público 2022 de ASESPOD. Recogió el premio Ignacio Crespo que se lo hará llegar a Héctor. Votaron 2780 personas desde 36 países, con un total de 3345 votos válidos; Coffee Break: Señal y Ruido ganó con 1459 votos. Muchas gracias a todas las personas que han hecho posible este premio con sus votos. Gracias a todas.

Nos cuenta Héctor que se ha publicado una propuesta para la búsqueda de simulantes lunares en Lanzarote (Islas Canarias, España). Los simulantes son rocas y materiales similares al regolito de alguna región de la Luna. Uno de los autores es Jesús Martínez-Frías y la última autora es la Doctora Lunar, sí, así se apellida la catedrática Charo (Rosario) Lunar Hernández. En concreto el simulante LZS-1 se ha encontrado en los basaltos del geositio Peñas de Tao en Lanzarote; se han encontrado 3 kg de simulantes lunares, rocas basálticas que se han caracterizado como tales con técnicas mineralógicas y geoquímicas; la conclusión es que son similares a muestras recogidas por la misión Apolo 14.

El nuevo trabajo reivindica Peñas de Tao en Lanzarote como un buen origen para simulantes lunares de alta calidad para proyectos como el Green Moon Project (LCMF, 13 feb 2021; Eureka, 13 mar 2017). Ca. El artículo es Fernando Alberquilla, Jesús Martínez-Frías, …, Rosario Lunar, «LZS-1, Lanzarote (Canary Island, Spain) lunar (Apollo 14) basaltic soil simulant,» Scientific Reports 12: 16470 (01 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20960-8; más información en Fernando Alberquilla, «Peñas de Tao geosite: an open door to the recent volcanic history of Lanzarote and a step towards the Moon,» International Journal of Earth Sciences 111: 589-590 (27 Nov 2021), doi: https://doi.org/10.1007/s00531-021-02121-w; Fernando Alberquilla, Jesús Martinez-Frias, «The Jaroso Ravine: a key geosite for understanding Martian astrobiological geomarkers,» International Journal of Earth Sciences 111: 2265-2266 (26 Jul 2022), doi: https://doi.org/10.1007/s00531-022-02215-z.

Héctor adelanta Señales de los Oyentes para aprovechar la presencia de Fernando. Cebra​ pregunta: «¿Hace falta limpiar de biocontaminantes el [simulante del] regolito?» Contesta Fernando que no siempre es necesario. Nos comenta que trabaja en el Green Moon Project, que pretende cultivar plantas en el regolito lunar; ellos sí tienen que eliminar biocontaminantes para que el simulante lunar sea lo más parecido posible al regolito lunar.

Diego Nicolás Bruzzone pregunta: «En la Luna no hay erosión que redondee los filos de fractura de los guijarros. Hasta el polvo fino es filoso por lo que sé. ¿Esto se puede simular también?» Contesta Fernando que en otros simulantes (como JSC-1 del Johnson Space Center) se tiene en cuenta la morfología de los granos, pero que en su trabajo no ha sido necesario; su estudio se centra en usar el simulante lunar como un recurso.

Sergio Llorente​ pregunta: «¿Hay una distribución de tamaño [de] grano objetivo en el regolito Lunar?» Contesta Fernando que en su trabajo no lo tienen en cuenta, ya que no hay ningún estándar sobre esta distribución de tamaño de grano para toda la Luna (ni siquiera para la región explorada por Apolo 14). En parte porque las muestras de regolito traídas por las misiones Apolo no son suficientes para inferir dicha distribución estándar. Futuras misiones lunares tendrán que determinarla.

Nos cuenta Sara que se ha usado un autoencoder (autocodificador) para predecir la respuesta a tratamientos personalizados a partir del cribado de compuestos en la línea celular. Lo normal es que el número de pacientes sea demasiado escaso como para entrenar un modelo de aprendizaje automático con objeto de predecir la respuesta clínica; por ello, los resultados no suelen ser fiables debido a la heterogeneidad de los datos y al cambio de distribución. El nuevo autoenconder COADE-AE (COntext-Aware DEconfounding AutoEncoder) puede extraer señales biológicas enmascaradas en el contexto y por factores de confusión, incluso para un único paciente, el objetivo de la medicina personalizada.

Usando esta figura, Sara nos cuenta qué es un autoencoder, una doble red de neuronas artificiales, con un encoder (codificador) y un decoder (descodificador); en la nueva red también hay un clasificador para eliminar el efecto de confusión del contexto. Los resultados se obtienen combinando los resultados del decodificador y del clasificador, de este modo también se evitan sesgos. Todas estas redes neuronales son multicapa, aunque solo con dos capas: para todos los encoders con 512 y 256 neuronas por capa, para el decoder con 256 y 512, y para el clasificador (la única red que se entrena según nos cuenta Sara) de 64 y 32.

Se ha estudiado la respuesta individualizada a 59 medicamentos en 9808 pacientes con cáncer y los resultados se ajustan bien a las observaciones. CODE-AE tiene potencial en el diseño de terapias personalizadas y en el descubrimiento de biomarcadores para la respuesta a fármacos. Se han probado tres variantes CODE-AE-BASE (código base), CODE-AE-MMD (minimiza la MMD, Maximum mean Discrepancy) y CODE-AE-ADV (mimiza la ADV, ADVersarial loss). El artículo es Di He, Qiao Liu, …, Lei Xie, «A context-aware deconfounding autoencoder for robust prediction of personalized clinical drug response from cell-line compound screening,» Nature Machine Intelligence (17 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.1038/s42256-022-00541-0.

Nos cuenta Gastón que se ha observado el mayor GRB jamás visto (el BOAT, Brightest Of All Time), GRB 221009A, con fotones de hasta 18 TeV. Muchos telescopios espaciales y terrestres lo observaron el 9 de octubre en la constelación de Sagitta, aunque el estallido ocurrió hace unos 2400 millones de años luz (z = 0.151). Por lo que parece IcCube no ha detectado neutrinos de este GRB, pero Carpet-2 (Baksan Neutrino Observatory) parece haber observado una cascada atmosférica causada por un fotón de 251 TeV que podría provenir de este GRB (se confirmará en un futuro artículo).

No hay ningún artículo científico que discuta la observación (se publicará en un futuro no muy lejano); por ello Gastón destaca que no podemos estar seguros de que las características de este GRB cercano sean las indicadas por los sistemas automáticos de alerta (cuya calibración para detección temprana es diferente de su calibración final para hacer ciencia, según comenta Héctor). Aún así, se han publicado en arXiv siete (Gastón dice que cuatro) artículos teóricos que tratan de entender las características de este GRB, sobre todo teniendo en cuenta que el medio puede haber influir en las observaciones; así los teóricos están tratando de usarlo para observar un hipotético halo de axiones o partículas de tipo axión alrededor de la fuente. Obviamente, todavía es muy pronto para extraer conclusiones y considerar que este GRB sea suficiente para realizar con rigor dichos análisis. De hecho, ya hay explicaciones sin física exótica para todas las características de este GRB excepcional.

Más información en Tereza Pultarova, «Most powerful gamma-ray burst ever seen could help reveal how black holes are born,» Space.com, 28 Oct 2022; Francis Reddy, «NASA’s Swift, Fermi Missions Detect Exceptional Cosmic Blast,» NASA, 13 Oct 2022; NOIRLab, «Record-breaking gamma-ray burst possibly most powerful explosion ever recorded,» Phys.org, 15 Oct 2022; entre muchas otras.

Los papers en arXiv que menciona Gastón son Giorgio Galanti, Marco Roncadelli, Fabrizio Tavecchio, «Explanation of the very-high-energy emission from GRB221009A,» arXiv:2210.05659 [astro-ph.HE] (11 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.05659; Hao Li, Bo-Qiang Ma, «Lorentz invariance violation induced threshold anomaly versus very-high energy cosmic photon emission from GRB 221009A,» arXiv:2210.06338 [astro-ph.HE] (12 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.06338; Ali Baktash, Dieter Horns, Manuel Meyer, «Interpretation of multi-TeV photons from GRB221009A,» arXiv:2210.07172 [astro-ph.HE] (13 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.07172; Weikang Lin, Tsutomu T. Yanagida, «Electroweak axion in light of GRB221009A,» arXiv:2210.08841 [hep-ph] (17 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.08841; S.V. Troitsky, «Parameters of axion-like particles required to explain high-energy photons from GRB 221009A,» arXiv:2210.09250 [astro-ph.HE] (17 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.09250; Shota Nakagawa, Fuminobu Takahashi, …, Wen Yin, «Axion dark matter from first-order phase transition, and very high energy photons from GRB 221009A,» arXiv:2210.10022 [hep-ph] (18 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.10022; Jia Ren, Yun Wang, Lu-Lu Zhang, «Very High Energy Afterglow Emission of GRB~221009A: Lessons Learned from the Brightest Long Gamma-ray Burst in a Wind Environment,» arXiv:2210.10673 [astro-ph.HE] (19 Oct 2022), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2210.10673; y habrá muchos más en los próximos días.

Y pasamos a Señales de los Oyentes. Diego Nicolás Bruzzone pregunta: «¿El burst es direccional, verdad? ¿Si lo vemos es porque nos apunta? ¿Siendo similar a un púlsar, pero sin rotación?» Gastón contesta que el origen es un chorro relativista en una explosión de supernova. Así que se trata de un fenómeno direccional, sobre todo para las más energéticos (como el BOAT), por eso no lo observamos con todas las supernovas.

Cristina Hernandez García​ pregunta: «¿No hay peligro que Betelgeuse se convierta en agujero negro al estallar? y ¿Eta Carinae?» Contesta Héctor que tanto Betelgeuse como Eta Carina acabarán en una explosión de supernova que dará lugar a la formación de un agujero negro (Betelgeuse tiene unas 20 masas solares y Eta Carinae unas 100 masas solares). Pero tanto Betelgeuse como Eta Carinae no explotarán hasta dentro de unos cientos de miles de años.

Eugenio García Zurdo pregunta: «No acabo de entender la relatividad: si tenemos una barra de un hipotético sólido perfecto con una distancia entre una punta y otra de un minuto luz y empujamos la barra en un extremo…» Gastón contesta que no existen los solidos perfectamente rígidos en teoría de la relatividad, la rigidez es relativa. Héctor comenta que se formará una onda en la barra que se moverá a la velocidad del sonido por ella y que tardará mucho tiempo en llegar al otro extremo; de hecho la velocidad del sonido no solo es finita sino que es mucho más pequeña que la velocidad de la luz. Para ilustrarlo propongo que los oyentes disfruten del ejemplo slinky en caída libre (LCMF, 31 ago 2012; LCMF 12 oct 2011).

Gastón realiza un comentario de interés teórico: si la velocidad del sonido al cuadrado es el cociente de la presión entre la densidad, que esté limitada por la velocidad de la luz en el vacío implica que hay una presión máxima. En rigor la presión máxima está asociada al propio espacio-tiempo y está dada por la presión de Planck 4.6 × 10113 Pa; de hecho, también hay una densidad máxima, la densidad de Planck 5.2 × 1096 kg/m³.

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¡Qué disfrutes del podcast!



5 Comentarios

  1. Gracias por otro genial programa, y por haceros eco del resultado preliminar del GRB.

    Si se me permite la chapa, quizás a algún oyente / lector le interese por qué Héctor comenta que la calibración de los instrumentos puede necesitar una revisión extensa a posteriori después de la alerta. Para entender eso, primero hay que responder a otra pregunta que se plantea durante el podcast: ¿Cómo funcionan Fermi y Swift? Porque, efectivamente, la astronomía de rayos gamma es muy distinta de lo que habitualmente pensamos que es apuntar un «telescopio». Y cada instrumento reconstruye «lo que ve» de forma distinta.

    El satélite Swift tiene tres instrumentos: UVOT (UltraViolet/Optical Telescope), XRT (X-Ray Telescope) y BAT (Burst Alert Telescope).
    – UVOT es un telescopio óptico Ritchey-Chrétien «normal»
    – XRT es un telescopio de rayos X blandos (0.1-10 keV) tipo Wolter. Estos telescopios captan rayos X no muy energéticos y sí son capaces de focalizarlos, pero en vez de reflejarse en espejos casi perpendicularmente, lo hacen incidiendo casi tangencialmente en una serie de espejos especiales de forma paraboloide e hiperboloide. Pero al final los centra en una CCD igual.
    – BAT ya es otra cosa. Detecta rayos X duros y lo que podríamos llamar rayos gamma muy blandos (15-150 keV). Aquí ya empezamos a ver que capta los fotones en un plano focal, pero no con una CCD, sino con un detector CdZnTe, y permite reconstruir la dirección aproximada con una máscara, lo que comenta Héctor durante el programa.

    ¿Pero, y Fermi? Este tiene dos instrumentos: GBM (Gamma-Ray Burst Monitor) y LAT (Large Area Telescope).
    – GBM detecta rayos gamma de baja energía (0.15-30 MeV), y de hecho es un conjunto de 14 centelleadores (más parecidos a los de los famosos satélites Vela, pero de 12 de NaI y 2 de BGO). Estos están conectados a fotomultiplicadores, que permiten reconocer destellos muy débiles. Todos juntos cubren todo el cielo, pero individualmente tienen un campo de visión limitado, de forma que viendo qué detector se activa, uno puede saber la dirección aproximada de un evento con más energía, pero de forma menos precisa que con Swift.
    – LAT ya se centra en los rayos gamma de alta energía (0.03 a más de 100 GeV). Pero casi podríamos estar hablando de un trozo de CMS o ATLAS (detectores de partículas del CERN) en órbita. Hay unas capas de tungsteno que convierten los rayos gamma en pares electrón-positrón, cuya trayectoria se mapea con detectores de silicio (con simulaciones MonteCarlo se reconstruye la dirección original), y luego su energía total se mide en un calorímetro.

    No puedo hablar por los instrumentos en Swift, pero Fermi no se construyó pensando en un GRB tan brillante. Como comentan Manuel Meyer y colaboradores en https://arxiv.org/pdf/2210.07172.pdf, el flujo de fotones era tan grande que en algunos momentos saturó algunos fotomultiplicadores. Y para LAT, de normal uno tendría que compensar por efectos de segundo orden (e.g. «efecto ojo de pez» https://fermi.gsfc.nasa.gov/ssc/data/analysis/documentation/Cicerone/Cicerone_LAT_IRFs/IRF_PSF.html), pero en este caso, incluso tenemos eventos con dos fotones a la vez en el detector (pile-up), hecho no contemplado en la calibración estándar del instrumento, dificultando la reconstrucción del par electrón-positrón (https://gcn.gsfc.nasa.gov/gcn3/32760.gcn3).

    Así pues, tranquilidad, cuando todo esté en orden y todos los efectos estén bajo control, ya saldrá el artículo que corresponda con resultados mejor acotados.

  2. Francis saludos, enhorabuena por los merecidos reconocimientos.
    En el directo pregunté si dos partículas entrelazadas son distinguibles de dos partículas no entrelazadas que por azar (durante un tiempo) muestran la misma correlación que las entrelazadas.

    Contestas que dos partículas «no entrelazadas» no pueden mostrar por azar la misma correlación que dos partículas «entrelazadas».

    Entiendo que eso es correcto, ¿pero algo impide que durante un tiempo dos partículas no entrelazadas muestren la misma correlación que dos partículas entrelazadas?

    Durante ese tiempo no habría problema en que ambas tengan la misma función de onda, si muestran la misma correlación la evolución del sistema puede conocerse igual , el problema es si en algún momento dejan de mostrar la misma correlación y ya no puedo corregir nada en un tiempo razonable.

    1. Pedro, quizás no me expliqué correctamente. Chequear el entrelazamiento entre dos partículas no es posible; nunca puedes saber si una correlación observada es real o ficticia entre los resultados de medidas dos partículas. Solo puedes comprobar si en hay entrelazamiento entre las partículas de un conjunto de muchas parejas de partículas idénticamente preparadas; entonces puedes comprobar que las correlaciones entre las observaciones de diferentes pares de partículas son las que corresponden a pares entrelazados. Pero solo para una pareja de dos partículas no se puede saber si están o no entrelazadas, pues la respuesta observadas a un único experimento pueden ser debidas al azar.

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