Te recomiendo disfrutar del episodio 489 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVoox A, iVoox B; ApplePodcast A, ApplePodcast B], titulado “SDO y SoHO; Protocélulas; Multimodal Universe; Acoplamiento Molecular”, 05 dic 2024. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. Cara A: Avería seria en el Joint Science Operations Center de SDO e IRIS (9:00). 29 años de SOHO (19:00). La odisea de SOHO (20:25). Cara B: La odisea de SOHO (parte 2) (00:10). Formación espontánea (no biótica) de protocélulas (19:16). Promo de AICAD (57:16). Multimodal Universe, un gran banco de datos astrofísicos para entrenar IA (59:16). El éxito argentino en el CASP16 en el docking de fármacos con 2Vinardo (1:13:46). Señales de los oyentes (1:27:46). Imagen de portada realizada por Héctor Socas. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso».

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Como muestra el vídeo participamos por videoconferencia Héctor Socas Navarro @HSocasNavarro / @HSocasNavarro@bird (@pCoffeeBreak / @pCoffeeBreak.bsky), Sara Robisco Cavite @SaraRC83 / @ViajandoConCiencia.bsky, Juan Carlos Gil Montoro @Ooxine (@ApuntesCiencia / @ApuntesCiencia.bsky / @ApuntesCiencia@astrodon), y Francis Villatoro @eMuleNews / @eMuleNews.bsky / @eMuleNews@mathstodon. Por cierto, agradezco a Manu Pombrol @ManuPombrol el diseño de mi fondo para Zoom; muchas gracias, Manu.

Tras la presentación, Héctor nos comenta una noticia mala y noticia buena. La mala es la avería seria en el Joint Science Operations Center de SDO e IRIS (JSOC Emergency Resources). El telescopio SDO (Solar Dynamics Observatory) de la NASA fue lanzado el 11 de febrero de 2010 para estudiar el Sol; la misión original era durante unos cinco años pero se ha extendido la misión por diez años. Se están evaluando los daños en el centro de procesamiento de SDO. Se saben que son importantes y que la reparación no se completará hasta 2025. El sistema de adquisición y distribución de datos no puede procesar datos nuevos desde el 26 de noviembre de 2024; pero se espera que no se pierdan dichos datos, que estarán disponibles en 2025.

La buena es que SOHO (Solar and Heliospheric Observatory) ha cumplido 29 años (fue lanzado el 2 de diciembre de 1995) en el punto de Lagrange L1 Tierra-Sol. Héctor recuerda que la misión original era de dos años, así que ha sido un grandioso éxito. Juan Carlos comenta que empezó a trabajar en GMV en septiembre de 1995, estando «relacionado su primer hito con el lanzamiento de SOHO, que disfrutó desde la sala de control de ISO en el centro de seguimiento de Villafranca del Castillo (hoy ESAC)». Sara nos recomienda «SOHO, los 25 años en órbita de todo un pionero,» ESA, 03 Dic 2020. Héctor comenta que cuando se lanzó SOHO estaba investigando en el grupo de heliosismología del IAC, que colaboró en un instrumento de SOHO.

Héctor nos cuenta con todo detalle la odisea de SOHO, cuando se perdió el contacto el 25 de junio de 1998, durante un período planificado de calibraciones, maniobras y reconfiguraciones de la nave espacial. La causa fueron una serie de errores en tierra (no hubo ningún fallo en la propia sonda), una serie de errores operacionales, entre ellos un control inadecuado del estado de la sonda y una decisión errónea que desactivó parte del sistema de detección de fallos autónomo a bordo. Más información en «SOHO Mission Interruption Joint NASA/ESA,» Investigation Board Final Report, 31 Aug 1998; F. C. Vandenbussche, «SOHO’s Recovery –An Unprecedented Success Story,» ESA Bulletin 97 (Mar 1999) [PDF]; Leonard David, «Saving SOHO,» Aerospace America (May 1999) [PDF]; y «BLOGS: Recovery Updates after loss of gyros (21 December 1998 – 2 February 1999),» SOHO, 02 Feb 1999.

Juan Carlos nos cuenta un artículo en Nature Chemistry sobre la formación espontánea (no biótica) de protocélulas. La membrana externa de las células es una bicapa lipídica compuesta por fosfolípidos (que tienen dos «colas» hidrofóbicas conectadas a una «cabeza» polare), cuya biosíntesis requiere un proceso enzimático en varios pasos que usa varias proteínas solubles (que suelen ser proteínas de membrana). Por tanto, es muy improbable que las protocélulas tuvieran membranas de fosfolípidos en la Tierra prebiótica. Lo más probable es que las primeras membranas estuvieran formadas por ácidos grasos (lípidos de cadena sencilla, una «cabeza» con una sola «cola»), que se sabe que se generan en condiciones prebióticas plausibles y se han encontrado en ciertos meteoritos; pero su síntesis no enzimática da lugar a cadenas cortas, con menos de diez carbonos. Sin embargo, las membranas formadas por ácidos grados suelen ser inestables (en especial cuando están formadas por cadenas de alquilo con menos de 8 carbonos). Se han propuesto varias soluciones a esta dificultad.

Nos cuenta Juan Carlos que en un artículo previo se descubrió que el aminoácido cisteína funcionalizado con un ácido graso puede reaccionar de forma espontánea con dos tioésteres de cadena corta (8 carbonos) para formar lípidos diacilados (como una «cabeza» con dos «colas», aunque distintas entre sí). El nuevo artículo propone que la cisteína sin funcionalizar también puede reaccionar de forma espontánea con dos tioésteres de cadena corta (8 carbonos) para formar lípidos diacilados (con una «cabeza» con dos «colas» que ahora son iguales); estos lípidos diacilados pueden generar vesículas de membrana (que se muestran en varios vídeos de la información suplementaria del artículo). Además, este tipo de sustancias y este tipo de reacciones de diacilación podrían ocurrir de forma espontánea en el entorno de la Tierra prebiótica, luego las membranas resultantes podrían ser similares a las de las protocélulas. Esta reacción es rápida en agua incluso a concentraciones bajas de los reactivos.

En los experimentos se ha logrado encapsular moléculas fluorescentes dentro de las vesículas. Estas «protocélulas» sintetizadas en laboratorio son compatibles con las ribozimas funcionales, lo que sugiere que el mecanismo observado podría haber actuado durante la evolución temprana de las células. Un problema de esta propuesta es que requiere condiciones muy amables, como un charco en superficie; este mecanismo no puede darse en fumarolas hidrotermales, el entorno en el que se cree que habitaba LUCA. Como siempre este tipo de artículos nos ofrecen más nuevas preguntas que respuestas. Habrá que estar al tanto de cómo se avanza en esta línea de investigación. El artículo es Christy J. Cho, Taeyang An, …, Neal K. Devaraj, «Protocells by spontaneous reaction of cysteine with short-chain thioesters,» Nature Chemistry (30 Oct 2024), doi: https://doi.org/10.1038/s41557-024-01666-y.

Héctor agradece el patrocinio de AICAD Business School (https://www.aicad.es). Aicad es la empresa de Inma Vega y Ermel, oyentes del programa y cientófilos. Nos anuncia la semana de la inteligencia artificial (IA Week 2025) desde el 20 al 23 enero 2025 (inscripciones en https://www.aicad.es/events/ia-week-2025). También ofertan un máster de IA (para nuestros oyentes habrá un descuento, solo tienen que decirlo al inscribirse).

Sara nos presenta Multimodal Universe, un gran banco de datos astrofísicos para entrenar inteligencias artificiales (IA) y algoritmos de aprendizaje automático. Contiene cientos de millones de observaciones astronómicas, 100 TB (terabytes) de imágenes multicanal e hiperespectrales, espectros, series temporales multivariadas, así como mediciones científicas asociadas y metadatos. Se incluyen unos 140 millones de imágenes de galaxias, unos 225 millones de espectros de estrellas y unos 4.5 millones de series temporales de objetos astronómicos, entre otros datos. El artículo, publicado en arXiv, ilustra diferentes tareas de referencia que ilustran los métodos de aprendizaje automático en astrofísica. Este conjunto de datos masivo permitirá el desarrollo de grandes modelos multimodales orientados a aplicaciones científicas. Todos los códigos están disponibles en GitHub (https://github.com/MultimodalUniverse/MultimodalUniverse).

El Instituto de Astrofísica de Canarias (IAC) ha contribuido a la creación de Multimodal Universe, formando parte del equipo investigador. La clave de Multimodal Universe es que combina datos de múltiples estudios astronómicos para facilitar el aprendizaje supervisado multimodal. Para facilitar la tarea, los datos se publican en formatos optimizados para la investigación en IA. Se espera que conduzca a un cambio de paradigma en la aplicación de la IA a la astronomía y a la ciencia, en general. Más información en Marc Huertas, Eirini Angeloudi, «El Instituto de Astrofísica de Canarias contribuye a la creación de una enorme base de datos astronómicos diseñada para entrenar la IA de nueva generación», IAC, 02 dic 2024. El artículo es The Multimodal Universe Collaboration, «The Multimodal Universe: Enabling Large-Scale Machine Learning with 100TB of Astronomical Scientific Data,» arXiv:2412.02527 [astro-ph.IM] (03 Dec 2024), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.02527.

Me toca comentar el éxito argentino en el CASP16 del docking de fármacos con 2Vinardo, que nos ha contado Rodrigo Quiroga @RQuiroga777 en un hilo de la red social X. Su software 2Vinardo para predecir estructuras de complejos moleculares entre proteínas y fármacos fue el mejor en su categoría, entre los 34 grupos de todo el mundo que participaron de la competencia internacional CASP16 (Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction) celebrado entre mayo y agosto de 2024. CASP se celebra cada dos años desde 1994; fue noticia en 2020 (CASP14) por los increíbles resultados de Alphafold de Google DeepMind (premio Nobel de Química 2024). En la edición 2024, CASP16 incluyó por segunda vez un ejercicio de predicción de interacción entre proteínas y ligandos (pequeñas moléculas orgánicas, o proto-fármacos), el llamado docking molecular; esta parte del concurso constó de unos 350 retos (targets). AlphaFold3 no participó en CASP16, pues comercializa sus servicios de docking vía la empresa Isomorphic Labs (Londres).

El pequeño equipo argentino, formado por Rodrigo Quiroga y Marcos Villarreal (Ciencias Químicas, Universidad Nacional de Córdoba; investigadores CONICET), participó en una pequeña sección, reto L1000, del concurso CASP16, junto a 34 grupos de todo el mundo. Había que predecir la estructura de 17 diferentes ligandos en interacción con la proteína quimasa (proteasa de mastocitos o proteasa del músculo esquelético), una enzima de interés farmacológico dado que su inhibición podría permitir tratar enfermedades inflamatorias, de coagulación y cardíacas. Su software 2Vinardo resultó el método que predijo estructuras más similares a las experimentales. En las figura, las predicciones de 2Vinardo para los ligandos L1001, L1005, L1010 y L1017 se muestra en violeta, junto a la observación experimental en verde.

Todo un orgullo para la ciencia argentina, en un momento de total desfinanciamiento de la ciencia. El presupuesto del equipo argentino ronda 600 dólares anuales, cuando ha competido con equipos con más de 500 mil dólares anuales. Por eso me ha llamado la atención, que cual quijotes de la ciencia, este pequeño equipo argentina haya liderado una competición a nivel mundial (aunque haya sido en una pequeña categoría).

El algoritmo 2Vinardo es heredero de Vinardo (Vina RaDii Optimized) es un software para la estimación de la puntuación para el acoplamiento proteína-ligando, que se basa en Autodock Vina (un famoso código abierto); igual que Vina, Vinardo es una opción de puntuaje del código Smina, que resuelve el problema del docking molecular (también de código abierto). 2Vinardo usa una función de puntuación empírica (el llamado método tradicional, porque no está basado en IA), que produce resultados muy rápidos (menos de 1 segundo en promedio en un PC de escritorio); los modernos métodos basados en IA suelen tardar entre 30 segundos y 3 minutos por cada par proteína-ligando, usando hardware especializado (GPUs de última generación). La velocidad de 2Vinardo es su gran ventaja para realizar cribados virtuales (virtual screening) con millones de ligandos para encontrar compuestos que puedan inhibir una enzima de interés biomédico. La otra ventaja de los métodos tradicionales es la fácil interpretación de sus predicciones (las IA son cajas negras y no se sabe el porqué predicen lo que predicen). La función de puntuación de 2Vinardo es un método novedoso que combina las ventajas de las funciones de puntuación «tradicionales” y los métodos de optimización de parámetros utilizadas en el “aprendizaje profundo” o «inteligencia artificial». A contramano de las últimas tendencias, las funciones de puntuación empíricas (tradicionales) aún demuestran tener similares o mejores resultados que los mejores métodos basados en inteligencia artificial.

Para puntuar el acoplamiento Vinardo usa una función empírica con diferentes términos. Vina usa tres términos no lineales (dos funciones gaussianas atractivas y una función parabólica repulsiva para la interacción de Lennard–Jones) y dos términos lineales a trozos, uno entre pares de átomos hidrófugos y otro entre átomos con enlaces de hidrógeno. Vinardo añade algunos términos adicionales, inspirados en los usados por Smina para docking, lo que permite que Vinardo supere a Vina en muchos casos. La puntuación es una estimación de la energía de afinidad química para diferentes configuraciones del acoplamiento; Smina resuelve un problema de optimización (determinar los mínimos de la energía de afinidad a partir de la puntuación). Hay que recordar que hay cinco métodos de puntuación: (1) basados en la física (dinámica molecular o métodos de Montecarlo), (2) basados en potenciales efectivos inspirados por el principio de Boltzmann, (3) basados en términos empíricos o heurísticos (que faciliten la interpretación), (4) basados en descriptores cualitativos, y (5) métodos híbridos que combinan los otros. Vinardo es un método empírico, que es rápido y que permite una interpretación «física» de los resultados.

Más información sobre Vinardo en Rodrigo Quiroga, Marcos A. Villarreal, «Vinardo: A Scoring Function Based on Autodock Vina Improves Scoring, Docking, and Virtual Screening,» PLoS ONE 11: e0155183 (12 May 2016), doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0155183; y un artículo de revisión sobre las funciones de puntuación (scoring function), Rodrigo Quiroga, Marcos Villarreal, «Developing Generalizable Scoring Functions for Molecular Docking: Challenges and Perspectives,» Current Medicinal Chemistry (30 Oct 2024), doi: https://doi.org/10.2174/0109298673334469241017053508, y Gabriela Bitencourt-Ferreira, Marcos A. Villarreal, …, Walter F. de Azevedo Junior, «Exploring Scoring Function Space: Developing Computational Models for Drug Discovery,» Current Medicinal Chemistry 31: 2361-2377 (01 May 2024), doi: https://doi.org/10.2174/0929867330666230321103731.

Y pasamos a Señales de los Oyentes. Cristina Hernández García pregunta: «¿La arcilla cataliza esas vesículas? ¿LUCA podría ser el primero en ADN fijando el código actual por ser el suyo y tener ventaja? ¿Los satélites serían extremófilos?» Contesta Juan Carlos que así es, por eso en el artículo estudian los silicatos; siendo muy abundantes en nuestro planeta, se ha especulado con que fuesen el primer andamiaje para atraer y concentrar las moléculas mientras reaccionan. Por otro lado, LUCA no fue la primera célula, solo fue la que sobrevivió y acabó como la abuela de todas las actuales; muchas otras especies con las que hubo transmisión horizontal de genes. Sobre los satélites como extremófilos Juan Carlos y Sara comentan que su circuitería no es sigue el estándar normal, sino se suele llamar el estándar militar (porque aguantan condiciones extremas, tanto de mucho frío o de mucho calor, y además tienen una protección contra la radiación cósmica, el llamado radiation hardening).

Cristina Hernández García pregunta: «¿Cómo se considera pausa entrópica a la vida si se autoconsume a sí misma constantemente?» Juan Carlos aclara que usó el término pausa entrópica para referirse a una suspensión temporal de la [segunda ley de la termodinámica para la] entropía. Dice que se puede definir la vida como una bolsa de entropía paralizada, es decir, capaz de generar estructuras complejas, pero a costa de consumir energía del entorno. Un organismo es un sistema abierto fuera del equilibrio termodinámico, mientras que el concepto de entropía se aplica a sistemas cerrados en equilibrio. La magnitud termodinámica clave en un organismo vivo es la energía libre de Gibbs, que siempre disminuye, en lugar de la entropía, que no es necesario que siempre crezca. Apostillo que la entropía crece en el sistema completo, organismo más entorno.

Thomas Villa ​​pregunta: «¿Qué piensan de la conjetura de Susskind (Leonard, no el de «El Perfume» [Patrick]) sobre EPR=Complejidad? ¿Qué diferencia hay entre complejidad y entropia, y entre complejidad [e] información cuántica?» Contesto que se trata de una boutade de Susskind en el contexto de la paradoja del firewall (muro de fuego) de Almheiri, Marolf, Polchinski y Sully (2012). Una posible solución para este problema cuerdista (que quizás ni siquiera exista como problema) es que el firewall no se produce porque su formación requiere una complejidad computacional demasiado alta. La complejidad en este contexto es el número de «puertas lógicas» para pasar de un estado del campo gravitacional cuántico sin firewall a otro estado con firewall, donde el concepto de «puerta lógica» se refiere a una operación unitaria «elemental». En ausencia de una gravitación cuántica (más allá de las ideas cuerdistas y holográficas), no hay definición rigurosa posible. Toda esta boutade se apoya en la conjetura de que la entropía de los agujeros negros cuenta su número de estados gravitacionales cuánticos discretos y que se pueden definir operadores cuánticos abstractos que actúan sobre dichos estados como puertas lógicas. La información cuántica es el logaritmo del número de cúbits, la complejidad cuántica es el número de puertas lógicas y la entropía es el número de estados cuánticos; la relación entre estos conceptos es que todos orbitan la especulación de que un agujero negro es un sistema cuántico con un número finito de estados cuánticos de una (futura) teoría gravitacional cuántica, en la que no pueden existir objetos continuos con infinitos grados de libertad. En este contexto, la teoría de cuerdas es el pegamento que relaciona estos conceptos; aunque solo permite calcular la entropía de agujeros negros extremales, que coincide con la de Bekenstein–Hawking, estas ideas llevan a corregir dicha entropía con términos logarítmicos para agujeros negros no extremales.

Javier Benavides​​ pregunta: «¿De dónde sale tantísima energía en las reconexiones magnéticas del Sol?» Contesta Héctor que sale del campo magnético. Una reconexión es un cambio en la configuración del campo magnético. En el Sol el campo magnético es muy intenso y está muy retorcido, la causa última de esas reconexiones. La energía magnética depende de su intensidad y de un parámetro llamado helicidad (la proyección de la vorticidad sobre la velocidad), que nos dice cuán retorcido está el campo. La energía magnética es enorme, basta recordar que una mancha solar es más grande que todo el planeta Tierra y que su campo magnético es similar al de las grúas que levantan coches en las chatarras. Como ratifica Juan Carlos, una estrella no es sospechosa de no tener energía. Héctor apostilla que le pueden faltar muchas cosas a una estrella, pero precisamente energía no es una de ellas. 

Thomas Villa ​​pregunta: «He leído que hay ciertos análisis que dicen que si quitas tres outliers los datos de DESI [apoyarían] el modelo «vainilla» LambdaCDM… ¿en qué quedamos?» Héctor dice que ignora dichos análisis, pero realiza un comentario genérico: en ciencia, quitar puntos que son supuestos outliers es un ejemplo de cherry picking, que permite demostrar o refutar cualquier cosa. Comento que se refiere al artículo de Domenico Sapone, Savvas Nesseris, «Outliers in DESI BAO: robustness and cosmological implications,» arXiv:2412.01740 [astro-ph.CO] (02 Dec 2024), doi: https://doi.org/10.48550/arXiv.2412.01740. Debo confesar que yo no me lo había leído, solo había ojeado el resumen y me pareció innecesario leer su contenido. Como comento en el podcast, se usan los datos anómalos (outliers) que José Alberto Rubiños destacó en abril en los datos BAO de DESI, para z = 0.295, 0.51 y 0.71 (el más anómalo es este último). Se realiza un análisis bayesiano que permite excluirlos, concluyendo para el modelo cosmológico w₀w_aLCDM que w₀ = −1.050 ± 0.128 y w_a = 0.208 ± 0.546, que son compatibles con w₀ = −1 y w_a = 0, es decir, el modelo LCDM. Los datos DESI DR1 de abril (DESI 2024 VI, https://arxiv.org/abs/2404.03002) apuntaban a w₀ = −0.55^+0.39_−0.21 y w_a < −1.32, ambos al 68 % CL, y los nuevos datos DESI DR1 de noviembre (DESI 2024 VII, https://arxiv.org/abs/2411.12022) apuntan a una desviación algo menor (ilustrada en la figura), que depende del conjunto de supernovas (Pantheon+, Union3 y DES-SN5YR) con el que se combinen los datos de DESI. Y, sobre todo, hay que destacar que los datos de DESI DR1 apoyan le modelo LCDM (como comentó la semana pasada Héctor, «confirman a Einstein»).

Cebra pregunta: «La forma en que crecen los cristales de hielo, por ejemplo, puede tener conexión biológica con lo que hablaba Juan Carlos?» Contesta Juan Carlos que los cristales de hielo también pueden servir de andamio para que se asienten las moléculas y favorecer su reacción. Destaca la llamada concentración por congelación (o crioconcentración): al congelarse el agua «sucia», las moléculas disueltas se concentran en ciertas gotas («bolsillos de agua») incrustadas en el hielo; en dichos lugares es más fácil que ocurran reacciones químicas.

Antonio Flores pregunta: «¿Han jugado al Foldit? ¿Es todavía una solución?» Héctor recuerda que https://fold.it/ es un juego basado en el plegamiento de proteínas de la Universidad de Washington. Yo comento que este tipo de iniciativas de ciencia ciudadana requieren una alta jugabilidad para atraer a muchos jugadores y poder ser realmente útiles.

¡Que disfrutes del podcast!