Cuando los químicos orgánicos identifican un compuesto químico útil, nuevos fármacos, por ejemplo, depende de los ingenieros químicos determinar cómo producirlos en masa.

Podría haber 100 secuencias diferentes de reacciones que producen el mismo producto final. Pero algunos de ellos utilizan reactivos más baratos y temperaturas más bajas que otros, y quizás lo más importante, algunos son mucho más fáciles de ejecutar de forma continua, con los técnicos de vez en cuando rellenar los reactivos en diferentes cámaras de reacción.

Históricamente, la determinación de la manera más eficiente y rentable de producir una molécula dada ha sido tanto arte como ciencia. Pero los investigadores del MIT están tratando de poner este proceso en una base empírica más segura, con un sistema informático que está entrenado en miles de ejemplos de reacciones experimentales en los fármacos y que aprende a predecir cuáles serán las principales reacciones.

El trabajo de los investigadores aparece en la revista de la American Chemical Society, Central Science. Al igual que todos los sistemas de aprendizaje de las máquinas, los suyos presentan sus resultados en términos de probabilidades. En las pruebas, el sistema fue capaz de predecir las reacciones de varios fármacos, el producto principal de una reacción fue el 72 por ciento del tiempo; 87 por ciento del tiempo, clasificó el producto principal entre sus tres resultados más probables.

«Hay claramente mucho entendimiento acerca de las reacciones en los fármacos de hoy», dice Klavs Jensen, el profesor Warren K. Lewis de Ingeniería Química en MIT y uno de los cuatro autores principales del artículo, «pero es una habilidad altamente desarrollada, adquirida para mirar una molécula y decidir cómo se va a sintetizar a partir de los materiales que usamos como punto de partida.»

Con el nuevo trabajo, dice Jensen, «la visión es que usted será capaz de ir mediante un determinado sistema y decir, ‘Quiero hacer esta molécula.’ El software le dirá la ruta que debe hacer, y la máquina lo hará«.

Con un 72 por ciento de probabilidades de identificar el principal producto de una reacción, el sistema aún no está listo para anclar el tipo de síntesis química completamente automatizada que Jensen prevé. Pero podría ayudar a los ingenieros químicos a converger más rápidamente en la mejor secuencia de reacciones, y posiblemente sugerir secuencias que de otra manera no podrían haber investigado facilitando así las contraindicaciones en los fármacos.

Actuando a lo loco

Una sola molécula orgánica puede constar de decenas e incluso cientos de átomos. Pero una reacción entre dos moléculas de este tipo podría implicar sólo dos o tres átomos, que rompen sus enlaces químicos existentes y forman otros nuevos. Miles de reacciones entre cientos de reactivos diferentes a menudo se reducen a una única reacción compartida entre el mismo par de «sitios de reacción» cosa que puede complicarse en los fármacos.

Una molécula orgánica grande, sin embargo, podría tener múltiples sitios de reacción, y cuando se encuentra con otra molécula orgánica grande, solo una de las varias reacciones posibles entre ellos realmente tendrá lugar. Esto es lo que hace que la predicción automática de la reacción sea tan delicada. Esto muestra lo complicado que resulta fabricar los fármacos específicos para combatir una enfermedad

En el pasado, los químicos han construido modelos informáticos que caracterizan las reacciones en términos de interacciones en los sitios de reacción. Pero con frecuencia requieren la enumeración de las excepciones, que tienen que ser investigadas independientemente y codificadas a mano. El modelo podría declarar, por ejemplo, que si la molécula A tiene el sitio de reacción X y la molécula B tiene el sitio de reacción Y, entonces X e Y reaccionarán para formar el grupo Z, a menos que la molécula A también tenga sitios de reacción P, Q, R, S, T, U o V.

No es raro que un único modelo requiera más de una docena de excepciones enumeradas. Y descubrir estas excepciones en la literatura científica y sumarlas a los modelos es una laboriosa tarea que ha limitado la utilidad de los modelos.

Uno de los principales objetivos del nuevo sistema de investigadores del MIT es eludir este arduo proceso. Coley y sus colaboradores comenzaron con 15.000 reacciones empíricamente observadas reportadas en las solicitudes de patente de los Estados Unidos. Sin embargo, debido a que el sistema de aprendizaje de máquina tenía que aprender qué reacciones no ocurrirían, así como aquellas que sí lo harían, los ejemplos de reacciones exitosas no eran suficientes para la fabricación de fármacos.

Ejemplos negativos

Por lo tanto, para cada par de moléculas en una de las reacciones enumeradas, Coley también generó una batería de productos adicionales posibles, basados ​​en los sitios de reacción de las moléculas. A continuación, aumentó las descripciones de las reacciones, junto con sus listas artificialmente ampliadas de productos posibles, a un sistema de inteligencia artificial conocido como una red neuronal, que se encargó de ordenar los posibles productos en orden de probabilidad.

A partir de esta formación, la red esencialmente aprendió una jerarquía de reacciones, qué interacciones, en qué sitios de reacción tienden a tener precedencia, sobre cuáles otra, sin la laboriosa anotación humana.

Otras características de una molécula pueden afectar su reactividad. Los átomos en un sitio de reacción dado pueden, por ejemplo, tener diferentes distribuciones de carga, dependiendo de qué otros átomos estén a su alrededor. Y la forma física de una molécula puede hacer que un sitio de reacción de difícil acceso. Así, el modelo de los investigadores del MIT también incluye medidas numéricas de ambas características.

Según Richard Robinson, investigador de tecnologías químicas de la compañía farmacéutica Novartis, el sistema de investigadores del MIT «ofrece un enfoque diferente al aprendizaje de máquinas en el campo de la síntesis dirigida, que en el futuro podría transformar la práctica del diseño experimental en moléculas dirigidas.» Así se podría crear fármacos más seguros.

En el pasado, los sistemas de lectura mental habían sido capaces de adivinar qué número de un solo dígito podría estar pensando una persona, pero los pensamientos más profundos han estado más allá del alcance de la tecnología. Ahora, un equipo de la Universidad Carnegie Mellon (CMU) ha desarrollado una nueva manera de leer con precisión conceptos más complejos en un escaneo cerebral, e incluso juntar frases completas.

Incluso la frase más básica se carga con más información de la que uno podría darse cuenta: cada palabra representa un nuevo concepto, y su ubicación y relación entre sí puede cambiar drásticamente el significado del todo. El equipo de CMU encontró que los «bloques de construcción» que la mente usa para construir pensamientos están compuestos de conceptos, en lugar de basarse en las propias palabras. Esto sugiere que el cerebro procesa los conceptos de una manera universal, independientemente del idioma y la cultura de una persona.

«Uno de los grandes avances del cerebro humano fue la capacidad de combinar conceptos individuales en pensamientos complejos, pensar no solo en ‘plátanos’, sino ‘me gusta comer plátanos por la noche con mis amigos‘», dice Marcel Just, líder Investigador en el estudio. «Finalmente hemos desarrollado una manera de ver los pensamientos de esa complejidad mediante fMRI. El descubrimiento de esta correspondencia entre los pensamientos y los patrones de activación cerebral nos dice de qué se construyen los pensamientos«.

El estudio probó cómo el cerebro codifica pensamientos complejos, y cómo un escáner de fMRI, con una pequeña ayuda de algoritmos de aprendizaje máquina, puede decodificarlos. Los investigadores juntaron 240 «eventos complejos», que son frases como «El testigo gritó durante el juicio». Estos eventos se componían de 42 bloques de construcción diferentes, o componentes significativos como la persona, la configuración, el tamaño, la interacción social y la acción física.

Cada uno de estos diferentes tipos de información se procesan en diferentes partes del cerebro, por lo que el sistema CMU puede elegir la categoría general de lo que está en la mente de una persona. Para probar su destreza, los investigadores hicieron que siete participantes leyeran las frases, registrando los patrones de activación cerebral que les acompañaban. Después de entrenar el algoritmo en 239 de las frases y los escáneres coincidentes, fue capaz de componer la última oración basándose únicamente en los datos del cerebro.

El equipo realizó esa prueba 240 veces, dejando de lado sistemáticamente cada una de las frases a su vez, y encontró que el algoritmo era capaz de predecir la sentencia faltante de un patrón de activación cerebral con un 87 por ciento de precisión. Al ir por el otro lado, los investigadores podrían alimentar el programa con una frase y escupiría un patrón preciso de activación del cerebro.

«Nuestro método supera la propiedad desafortunada de fMRI para difuminar las señales que emanan de eventos cerebrales que ocurren juntos en el tiempo, como la lectura de dos palabras sucesivas en una frase», dice Just. «Este avance hace posible por primera vez para decodificar pensamientos que contienen varios conceptos. Es lo que la mayoría de los pensamientos humanos se componen de un próximo paso podría ser la decodificación del tipo general de tema que una persona está pensando, como la geología o skateboarding. Estamos en camino de hacer un mapa de todos los tipos de conocimiento en el cerebro.»

Este estudio conduce a una explicación teórica y computacional inicial de la representación neural del contenido proposicional de las oraciones que describen el evento y que describen el estado. La principal contribución es el mapeo predictivo bidireccional entre las propiedades neurosemánticas de los conceptos y las firmas neurales que caracterizan cómo el cerebro representa eventos y estados descritos por frases simples.

La novedad del enfoque radica principalmente en el mapeo que incorpora las propiedades neuronales de los conceptos y las oraciones, los roles que juegan los conceptos en una proposición y la identificación de una firma neural de final de oración de la semántica de todos los conceptos componentes de la proposición. Los hallazgos indican lo siguiente:

1. La representación neural de un evento o proposición que describe el estado implica subsistemas cerebrales especializados en la representación de la información semántica particular que puede ser caracterizada por un conjunto de características semánticas plausibles neuronalmente.
2. Es posible predecir de manera fiable la actividad cerebral un nivel de oración a partir de este conjunto de bases neurales especializadas y el conocimiento de las propiedades semánticas de las palabras componentes de una oración y sus interrelaciones.
3. También es posible decodificar las propiedades semánticas de los conceptos en una oración a partir de los patrones de activación observados.
4. La representación neural del significado de los acontecimientos y de los estados en gran parte común a través de los individuos.

Human Project busca: 10.000 neoyorquinos interesados en ayudar a progresar a la ciencia compartiendo una importante cantidad de información personal, desde ubicaciones de teléfonos celulares y tarjetas de crédito hasta muestras de sangre y eventos que cambian la vida. Durante 20 años.

Los investigadores se están preparando para comenzar a reclutar participantes de toda la ciudad el próximo año para un estudio muy amplio llamado «The Human Project«. Su objetivo es canalizar diferentes corrientes de datos en un río de conocimientos sobre la salud, el envejecimiento, la educación y muchos otros aspectos de la vida humana.

Eso es en lo que estamos todos: poniendo el cuadro holístico juntos«, dice el director del proyecto, el Dr. Paul Glimcher, un profesor de ciencias neuronales, economía y psicología de la Universidad de Nueva York.

Ha habido otros estudios de salud mediante los «big data» y los Institutos Nacionales de Salud que planean comenzar el reclutamiento a gran escala tan pronto como para este otoño, un proyecto de un millón de personas que pretende fomentar el tratamiento individualizado.

Pero The Human Project con un presupuesto de 15 millones de dólares al año está abriendo camino con el alcance de los datos individuales que planea recopilar simultáneamente, dice el Dr. Vasant Dhar, editor en jefe de la revista Big Data, que publicó un artículo sobre el proyecto en 2015.

«Es muy ambicioso», dice el profesor de sistemas de información de la Universidad de Nueva York.

Se invitará a los participantes a unirse; y los investigadores están aprovechando la ciencia de la encuesta para crear un grupo demográficamente representativo.

Comenzarán con pruebas de todo, desde la sangre hasta la genética y el coeficiente intelectual. Se les pedirá acceso a los registros médicos, financieros y educativos, así como datos de teléfonos celulares como la ubicación, los números que llaman y los mensajes de texto. También se les dará seguidores de actividad, escalas especiales y encuestas a través de teléfonos inteligentes. Las pruebas de sangre y orina de seguimiento – y una muestra fecal en el hogar – se solicitarán cada tres años. Los participantes reciben 500 dólares por familia para matricularse.

Los investigadores esperan que los resultados centren la interacción entre la salud, el comportamiento y las circunstancias, potencialmente arrojando nueva luz sobre las condiciones que van desde el asma a la enfermedad de Alzheimer.

Su entusiasmo viene con la responsabilidad de salvaguardar el ahorro digital de toda una vida.

Las protecciones incluyen varios filtros de encriptación y firewalls. Los investigadores externos no podrán ver ningún dato en bruto, solo los subconjuntos anónimos que se limitan a la información que necesitan. No llevarán nada más que sus análisis, a mano, ya que las computadoras que analizan no están conectadas a Internet, dijo Glimcher.

Lee Tien, abogado de personal del grupo de derechos digitales Electronic Frontier Foundation, acredita a los investigadores The Human Project que tomen la seguridad en serio. Pero se pregunta si las autoridades podrían tratar de obtener información sobre las investigaciones, aunque Glimcher sostiene que los investigadores podrían protegerla de cualquier otra cosa que no sea sondas de terrorismo importantes.

Glimcher sabe que The Human Project aspira audazmente. De hecho, su lista de preguntas frecuentes incluye: «¿Es esto posible? ¿Estás loco?»

Señala uno de los esfuerzos de investigación más destacados de la medicina: el Framingham Heart Study, empezado en 1948. Alrededor de 15.000 residentes de Framingham, Massachusetts, han sido examinados a lo largo de los años. La iniciativa ha alimentado más de 1.200 estudios y reveló que la presión arterial, el colesterol y el tabaquismo estaban relacionados con el riesgo de enfermedad cardíaca.

«Si pudiéramos ser vistos como los que han contribuido al cuidado de la salud y el bienestar y la educación estadounidenses en los Estados Unidos de la manera en que Framingham lo hizo, pero ampliado cien veces por las herramientas de los datos de hoy, qué logro tan fantástico sería» Glimcher dice.

Nancy Spinale sabe lo que se necesita para ser parte de un logro como ese.

Sus padres se unieron al estudio Framingham en 1948, ella en 1971 y su marido y cuatro hijos desde entonces. Ahora con 75 años y viviendo en Cape Cod, el maestro jubilado todavía se somete a un examen de seguimiento de una hora de duración y entrevista cada dos de años.

Sus seres queridos han obtenido información personalmente útil de los exámenes. Y tiene el orgullo de ver salir más estudios, con información que podría ayudar a la salud de todos.

Cuando todo el mundo daba por sentado en la tarde de ayer que el ransomware que se había expandido por varios países era de la familia Petya, en KasperskyLab negaron la mayor y afirmaron que se trataba de una variante a la que bautizaron después como NotPetya y, por último, como ExPetr.

Los investigadores de la empresa de antivirus rusa han publicado en un comunicado subido a Twitter pasadas las diez de la noche de ayer que, si bien varias cadenas de caracteres son exactamente parecidas a Petya, su funcionalidad es «completamente diferente».

Ello les llevó a afirmar que estamos ante un nuevo tipo de ransomware «nunca visto» hasta ahora.

En un comunicado, Kaspersky aseguró que estábamos ante un ‘ransomware’ completamente diferente

En la tarde de ayer, el CCN-CERN emitió una alerta por una campaña de ransomware que afectaba a Windows. Como tal se dedicaba a cifrar «el sistema operativo o disco» y manifestaban que su propagación es similar a WannaCry, porque una vez infectado un equipo puede propagarse por el resto de sistemas que estén conectados a una misma red.

Una vez infectados los archivos de un determinado equipo, sale el preceptivo cartel donde se exige un pago para el descifrado de los archivos secuestrados. En esta ocasión se exigió un rescate de 300 dólares.

Junto a esto, el CCN-CERT facilitó en esa alerta el enlace a dos informes donde se especifican los pasos para desinfectar y recuperar los archivos. En cualquier caso, este organismo recomienda conservar los archivos cifrados por si finalmente se pueden recuperar.

Hasta media tarde empresas de seguridad y expertos creían tener bien fichado este tipo de software malicioso mediante el cual se exige rescate. Como ya se ha dicho, lo habían clasificado como miembro de la familia Petya o Petrwrap.

Pasadas las seis y media de la tarde más o menos, la empresa de software antivirus rusa rompía todos los esquemas en un comunicado subido a su cuenta de Twitter. Tras análisis «preliminares» lo que creían que era una versión más de Petya no era tal, como ya se ha dicho al principio de esta información.

Lo definían como «un ataque complejo» que implicaba varios vectores. En ese momento hablaban de hasta 2000 usuarios atacados y afirmaban que se había extendido por varios países, siendo Rusia y Ucrania los más afectados, algo que han matenido también en el comunicado que subieron a Twitter unas horas después.

Cuidado con las cifras de países más afectados: depende del antivirus

Polonia, Italia, Reino Unido, Francia, Alemania, Estados Unidos «y otros» entre los afectados, enumera Kaspersky.

Entre esos «otros» está España aunque Josep Albors, responsable del laboratorio de ESET España, matiza que nuestro país no era el más afectado, de hecho, escribió en un tuit que ni siquiera se encontraba entre los diez primeros, aunque había «algunas empresas afectadas».

Los últimos datos desgranados por este investigador sacados de los datos de telemetría de ESET, revelaron que Ucrania era el país más afectado «con mucha diferencia sobre el segundo» que según los cálculos de ESET no es Rusia sino Italia. Detrás vendrían Israel y Serbia.

España ni siquiera está entre los diez países más afectados por esta oleada

Llegados a este punto Albors puntualizó que estos datos no se deben tomar como un dogma de fe, ya que como explicó a merca2 «dependen de la implementación de cada casa antivirus en sus respectivos países».

O lo que es lo mismo, Kaspersky, como hemos señalado, indicó que Rusia es el segundo país con mayor número de ataques detectados, lo que es normal si tenemos en cuenta que es una empresa con «mucha presencia en su tierra natal», es decir, en este país euroasiático.

En el curso de sus investigaciones, Albors afirmó a través de Twitter que el uso de la herramienta PsExec que utiliza este ransomware para expandirse por la red una vez que ha entrado por medio de EternalBlue le parecía «curioso pero lógico».

Hay una herramienta «desarrollada por un grupo interno de Microsoft» que puede usarse con fines maliciosos, señala un experto

La razón de esta percepción, explicó en declaraciones a merca2, se debe a que PsExec «está desarrollada por un grupo interno de Microsoft» y se usa normalmente como sustituto de Telnet. PsExec «viene muy bien para comunicar sistemas».

Su uso con fines maliciosos «no es extraño, ya que se ha visto en otras utilidades», como TeamViewer, para «tomar el control de sistemas». Lo que le parece curioso en este sentido es que hayan optado por utilizar una de Microsoft en lugar de desarrollar una propia. «Optimización de recursos», apunta con ironía.

¿Qué atacante envía un ‘email’ envenenado cuando tiene EternalBlue?

Kaspersky España publicó un post en su blog corporativo donde afirmaba que incluso había investigadores que en un principio pensaban que se encontraban ante una variante de WannaCry, algo que la compañía daba por absolutamente descartado.

Aunque sí es cierto que, al igual que en la campaña del pasado 12 de mayo, ExPetr utiliza según Kaspersky una versión modificada del exploit EternalBlue que fue sustraído a un grupo asociado a la NSA llamado Equation Group.

El conocido grupo Shadow Brokers lo publicó «tras ver que nadie pagaba por esos exploits que ellos sacaron a subasta», recuerda Albors. Quienquiera que esté detrás de ExPetr también empleó además otra modificación de EternalRomance, de acuerdo con el análisis de Kaspersky.

Al igual que en su día WannaCry, este ‘ransomware’ también utiliza una modificación de EternalBlue

¿Por qué ese uso recurrente de EternalBlue? No es precisamente por la optimización de recursos como apuntaba irónicamente Albors respecto a PsExec.

«Está claro», explica Albors que ello se debe a que «permite infectar sistemas vulnerables sin tener que depender de que el usuario ejecute un archivo» o haga clic en un enlace. Basta con un sistema vulnerable con el puerto 445 accesible.

Gracias a EternalBlue es posible, opina este experto de ESET, que los atacantes lo tuvieran fácil para infectar máquinas que todavía no hubieran sido adecuadamente parcheadas sin tener que utilizar como vector compromer el servicio MeDoc que al parecer usan varias empresas para actualizar programas, como sí ocurrió en Ucrania.

La mayoría de los adultos podemos recordar rápidamente y sin esfuerzo hasta 100.000 palabras usadas regularmente cuando nos las piden, pero la forma en que el cerebro logra esto ha inquietado a los científicos desde hace mucho tiempo.

Cuando miras una imagen de una taza, las neuronas que almacenan en tu memoria lo que es una taza empiezan a funcionar. Pero no es un proceso puntual; existen una serie de neuronas que codifican ideas relacionadas y artículos – tazón, café, cuchara, plato, desayuno – se activan también. Cómo tu cerebro discierne y distingue en este maremágnum de conceptos relacionados con la palabra que estás buscando realmente es una tarea cognitiva complicada y mal entendida. Un nuevo estudio dirigido por la neurocientífica de la Universidad Estatal de San Diego, Stephanie Ries, de la Escuela de Lenguaje, Lenguaje y Ciencias de la Audición, profundizó en esta pregunta midiendo la actividad cortical del cerebro y descubrió que las franjas anchas y superpuestas del cerebro funcionan en paralelo para recuperar la palabra correcta de la memoria.

Pero, ¿cómo puede encontrar el cerebro una aguja en un pajar, es decir, la palabra adecuada? Trabajos previos han revelado que el cerebro organiza las ideas y las palabras en grupos semánticamente relacionados. Al intentar recordar una palabra específica, el cerebro activa los grupos de neuronas, reduciendo significativamente el tamaño del pajar.

Para averiguar qué sucede después en ese proceso, Ries y sus colegas pidieron ayuda a un grupo de personas con un único perfil para prestar su capacidad intelectual al problema: pacientes sometidos a cirugía cerebral para reducir sus ataques epilépticos. Antes de la cirugía, los neurocirujanos supervisan su actividad cerebral para determinar qué región del cerebro está provocando convulsiones en los pacientes, lo que requiere que los pacientes usen una rejilla con docenas de electrodos colocados directamente encima del córtex, la capa más rugosa del cerebro.

Mientras que los pacientes estaban conectados a esta redecilla en un hospital y a la espera de que se produjera un ataque, Ries preguntó si estarían dispuestos a participar en su investigación. La grabación de señales cerebrales directamente desde la superficie cortical permite a los neurocientíficos, como Ries, una observación sin precedentes exactamente cuándo y dónde las neuronas se comunican entre sí durante las tareas.

«Durante ese período, tengo tiempo de hacer la investigación cognitiva que es imposible de hacer de otra manera,» comentó ella. «Es una extraordinaria oportunidad«.

Para el estudio reciente, nueve pacientes aceptaron participar. En  sesiones de 15 minutos, ella y su equipo mostrarán a los pacientes un artículo en una pantalla de computadora – instrumentos musicales, vehículos, casas – y luego les pedirán que lo nombren lo más rápidamente posible; todo ello mientras rastrean su actividad cerebral.

Así midieron los procesos neuronales separados que se encuentran relacionados con la primera activación de clúster conceptual del elemento para, a continuación, seleccionar la palabra adecuada. Sorprendentemente, descubrieron que los dos procesos realmente suceden al mismo tiempo y activan una red mucho más amplia de regiones cerebrales de lo que se sospechaba anteriormente. Como era de esperar, se activaron dos regiones conocidas por estar implicadas en el procesamiento del lenguaje, el giro frontal inferior izquierdo y la corteza temporal posterior. Pero también lo hicieron otras regiones tradicionalmente no vinculadas al lenguaje, incluyendo la circunvolución frontal mediana y media, informaron los investigadores en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias.

«Este trabajo demuestra que proceso de creación de la palabra en el cerebro no está en absoluto tan localizada como pensábamos anteriormente», dijo Ries. «No es una división clara del trabajo entre las regiones del cerebro, es un proceso mucho más complejo«.

Aprender exactamente cómo el cerebro cumple estas tareas podría un día ayudar a los patólogos del habla-lenguaje a diseñar estrategias para tratar trastornos que impiden a las personas acceder fácilmente a su vocabulario.

«El recordar palabras suele ser fácil en la mayoría de las personas, pero se compromete de forma rutinaria en pacientes que sufren de anomia o dificultad para recordar las palabras», dijo Ries. «La anomia es la dolencia más común en pacientes con afasia inducida por un accidente cerebrovascular, pero también es común en las enfermedades neurodegenerativas y en el envejecimiento normal, por lo que es fundamental entender cómo funciona este proceso para entender cómo ayudar a mejorarlo».

Un equipo internacional de investigadores ha reconstruido el rostro y el cerebro de una momia egipcia de 3.500 años de antigüedad, revelando una técnica de embalsamamiento único.

Los restos pertenecen a Nebiri, un dignatario egipcio que vivió bajo el reinado del faraón de la XVIII dinastía Thutmoses III (1479-1425 a.C.), constituido por una cabeza bien preservada y jarras canópicas que contienen los órganos internos.

La momia de Nebiri se hizo famosa hace dos años cuando le diagnosticaron el caso más antiguo de insuficiencia cardíaca crónica.

«Tenía entre 45 y 60 años cuando murió», afirmó Raffaella Bianucci, bioantropóloga de la Sección de Medicina Legal de la Universidad de Turín. «Su tumba en el Valle de las Reinas fue saqueada en la antigüedad y su cuerpo deliberadamente destruido».

En 1904, el egiptólogo italiano Ernesto Schiaparelli encontró lo que quedaba de la momia, ahora realojada en el Museo Egipcio de Turín.

Ahora, después de su profanación, Nebiri ha vuelto a la vida a través de la medicina forense moderna. Utilizando la tomografía computarizada y técnicas de reconstrucción facial, los investigadores produjeron una impresionante aproximación facial.

Nebiri aparece como un hombre con una nariz prominente, mandíbula ancha, cejas rectas y labios moderadamente gruesos.

«La reconstrucción es agradable, pero esto no es solo arte para los ojos«, dijo Philippe Charlier, patólogo forense y físico antropólogo de la Universidad de París 5. «Es un serio trabajo forense basado en las últimas técnicas de reconstrucción facial y tejidos blandos sobre la superposición del cráneo. Más allá de la belleza, hay una realidad anatómica.

Los datos químicos preliminares presentados en el Congreso Mundial de las Momias celebrado en Río de Janeiro en 2013 mostraron que los vendajes de lino habían sido tratados con una mezcla compleja de grasa animal y aceite vegetal, una planta balsámica o aromática, resina de coníferas y resina de Pistacia calentada. Las tomografías computarizadas recientes revelaron que las vendas se insertaron cuidadosamente en casi todas partes de la cabeza, en la nariz, los oídos, los ojos y la boca.

La cabeza momificada de Nebiri es el resultado de un «embalaje perfecto«, explicaron Bianucci, Charlier y sus colegas en un artículo publicado en la revista Forensic Science, Medicine and Pathology.

Un embalaje adicional se introdujo en la boca para rellenar las mejillas.

«El meticuloso envase creó una barrera para proteger al cuerpo de la colonización de insectos, al mismo tiempo que tenía un propósito cosmético, permitiendo que las características faciales y el cuello mantuvieran su apariencia original«, dijo Bianucci.

Intrigantemente, las tomografías computarizadas mostraron un pequeño agujero en una estructura ósea parecida a un panal conocido como la placa cribriforme, que separa la cavidad nasal del cerebro. Sin embargo, el cerebro no fue sacado.

«Dado el meticuloso tratamiento de la cabeza, se puede especular que la perforación de la placa cribriforme no se realizó para extraer el cerebro, sino para insertar el lino envolvente», aclararon los investigadores.

De hecho, todavía se pueden observar fragmentos de tiras de lino dentro del tejido cerebral deshidratado.

Utilizando los datos de la tomografía computarizada, los investigadores pudieron realizar una reconstrucción de la superficie del cerebro en 3D, lo que les permitió reconstruir tejidos blandos destruidos o modificados por alteraciones post mortem.

«No se detectaron anomalías anatómicas», dijo Bianucci.

El tratamiento elaborado de la cabeza es como el embalsamamiento encontrado en la pareja no real Yuya y Thuya, observaron los investigadores. El análisis de ADN realizado en 2010 identificó a la pareja como los bisabuelos de Tutankamón.

«Fuimos capaces de añadir fuerza al argumento de que Nebiri pertenecía a la alta élite de Egipto«, dijo el primer autor del estudio, Robert Loynes, del Centro KNH de Egiptología Biomédica de la Universidad de Manchester en Inglaterra.

Loynes señaló que la cabeza es un raro ejemplo de un tratamiento funerario de alto rango de un individuo no-real de principios de la XVIII dinastía.

«Es un hallazgo único que precede a los desarrollos vistos en los reyes, reinas y parientes de la XVIII a la XX dinastía», dijo Loynes.

Dario Piombino-Mascali, antropólogo de la Universidad de Messina en Sicilia, que el próximo mes comenzará una campo de verano sobre momias en Sicilia (dando a los estudiantes la experiencia de campo investigando momias), encontró sorprendente que la cabeza sola pudiera revelar tanto sobre la momificación.

«Utilizando una combinación de técnicas no invasivas, los investigadores han podido encontrar un tratamiento particular del cerebro, que no requiere su eliminación«, dijo Piombino-Mascali, quien no está involucrado en el estudio.

En la encrucijada de la antropología forense y la osteo-arqueología, la investigación abre nuevas posibilidades para el estudio de las momias.

«La reconstrucción del cerebro se produjo a partir del archivo Dicom dde tomografía computarizada y, por lo tanto, podría ser reproducido en cualquier otra momia que habiera sido escaneada por tomografía computarizada», dijo Loynes.

En ciencia ficción, no pocos personajes realzan su cuerpo con alguna forma de maquinaria. Tony Stark, también conocido como Iron Man, lleva un dispositivo electromagnético dentro de su pecho que lo mantiene vivo y alimenta sus trajes de metal. Cuando Luke Skywalker de Star Wars perdió la mano en una batalla con el sable de láser, rápidamente la reemplazó con una mano mecánica que funcionaba igual que el original, y también se parecía a ella. Y en la película de 2015 «Mad Max: Fury Road», Imperator Furiosa luce un brazo metálico de aspecto peligroso que parece haber sido montado a partir de herramientas eléctricas, y que utiliza para consolidar su reputación de luchadora despiadada.

Incluso en el mundo real, la tecnología permite la reconstrucción mecánica y la modificación del cuerpo humano, desde extremidades protésicas y marcapasos hasta interfaces cerebro-computadora e implantes anticonceptivos. Hemos pasado de la simple silicona a los más sofisticados implantes nanotecnológicos.

Pero ¿hay límites para las «mejoras» tecnológicas a nuestro cuerpo, y en qué punto simplemente dejamos de ser humanos, y nos convertimos en…, algo más?

El uso de la tecnología para mejorar lo que el cuerpo puede hacer data de cuando los antepasados distantes de los seres humanos elaboraron las primeras herramientas con piedras, comentó Suveen Mathaudhu, profesor asistente del Departamento de Ingeniería Mecánica de la Universidad de California en Riverside, durante un coloquio el 16 de junio en el festival Future Con, donde la ciencia y la tecnología se entrelazan con la ciencia ficción.

Desde que los humanos creamos esas herramientas de piedra, usar la tecnología para mejorar nuestras habilidades naturales, además de mejorar nuestra calidad de vida, también ha planteado preocupaciones éticas en el camino sobre cómo la gente podría ser afectada negativamente al confiar demasiado en las mejoras mecánicas.

Construyendo un ser humano mejor

Las interfaces ciencia-ficción entre seres humanos y máquinas adoptan muchas formas: hay interacciones que archivan y reproducen experiencias de una manera que se conecta directamente con el cerebro para acceder a las emociones y los sentidos, y transportar a los usuarios a una realidad alternativa. Algunas mejoras ayudan a los usuarios a recuperar una función perdida, como un miembro perdido o dañado o una experiencia sensorial. Luego están las modificaciones que amplifican las habilidades, que son más tecnológicamente viables de lo que cabría esperar, dijo a la audiencia el miembro del panel Dan Cosley, director de programa de Ciencia e Informática e Ingeniería (CISE) de la National Science Foundation (NSF).

De hecho, los investigadores ya han desarrollado exosuits robóticos que ayudan a los usuarios llevar cargas pesadas generando energía mientras caminan largas distancias. Un inventor incluso diseñó un exosuit que le permitió flotar, sí, al igual que Iron Man.

En algunos casos, la tecnología ya en uso puede hacer cosas increíbles, pero los científicos todavía están investigando, y definiendo, sus capacidades y limitaciones, según afirmó Katherine Pratt, de la Universidad de Washington.

Los investigadores utilizan actualmente la resonancia magnética funcional (IRMf) para capturar imágenes de actividad neuronal en tiempo real. Pero un estudio con esta técnica en 2009 generó imágenes de fMRI mostrando actividad cerebral en un salmón muerto, se cuestionaron si los resultados de fMRI eran totalmente fiables, dijo Pratt.

Y luego está la cuestión de quién será el dueño y controlará los datos recopilados, y transmitidos, de mecanismos biológicamente integrados tales como marcapasos o desfibriladores, lo que plantea preocupaciones sobre la privacidad personal, agregó.

A medida que avanza la tecnología, los ingenieros e investigadores no deben perder de vista lo que la gente realmente necesita y desea mejorar, dijo Tim Brown, un investigador de doctorado de la Universidad de Washington en Neuroethics Thrust de CSNE.

Por ejemplo, en un reciente grupo de personas con lesiones de la médula espinal, los participantes dijeron que cuando se trataba de mejoras tecnológicas, preferían mejores sillas de ruedas a los exoesqueletos, dijo Brown.

De hecho, uno de los participantes del grupo de discusión dijo que literalmente tenía esqueletos en su armario, una colección difunta de exoesqueletos que había probado y descartado, de acuerdo con Brown, que estudia la ética de la tecnología neuronal y la ingeniería. Mientras que el diseño del exoesqueleto puede intrigar a los ingenieros, las sillas de ruedas son a menudo simplemente la solución más práctica para el uso diario, agregó.

Pero quizás la pregunta que más se plantea es la siguiente: ¿En qué momento los adelantos artificiales dejan de mejorar las habilidades humanas y empiezan a sobrepasar nuestra humanidad intrínseca?

Tal vez «humano» es simplemente un término demasiado binario, y la humanidad debería ser definida a través de un espectro, opina Cosley. Y desde una perspectiva sociológica, las conexiones, interacciones y relaciones forjadas entre individuos también informan lo que somos como especie, agregaron los panelistas. A la larga, estos factores menos tangibles pueden importar tanto o más que las estructuras y funciones biológicas básicas que pueden ser mejoradas o reemplazadas enteramente por máquinas, concluyó el grupo de investigadores.