Según un nuevo estudio, las conversaciones personalizadas con un chatbot de inteligencia artificial (IA) entrenado pueden reducir la creencia en teorías conspirativas, incluso en los individuos más obstinados. Estos hallazgos, que desafían la idea de que dichas creencias son impermeables al cambio, apuntan a una nueva herramienta para combatir la desinformación. “Se ha convertido casi en un lugar común que las personas que están ‘profundamente inmersas’ en creencias conspirativas son casi imposibles de alcanzar”, escriben los autores. “En contraste con esta visión pesimista, [mostramos] que una conversación relativamente breve con un modelo de IA generativa puede producir una disminución grande y duradera en las creencias conspirativas, incluso entre personas cuyas creencias están profundamente arraigadas”. Las teorías conspirativas, es decir, creencias de que alguna organización malévola secreta pero influyente es responsable de un evento o fenómeno, son notoriamente persistentes y representan una seria amenaza para las sociedades democráticas. Sin embargo, a pesar de su falta de plausibilidad, una gran fracción de la población mundial ha llegado a creer en ellas, incluyendo hasta el 50% de la población de Estados Unidos, según algunas estimaciones. La creencia persistente en teorías conspirativas a pesar de la clara evidencia en contra suele explicarse por procesos psicosociales que satisfacen necesidades psicológicas y por la motivación de mantener la identidad y la pertenencia grupal. Las intervenciones actuales para desmentir conspiraciones entre creyentes existentes son en gran medida ineficaces. Thomas Costello y sus colegas investigaron si los modelos extensos de lenguaje (LLM) como GPT-4 Turbo pueden refutar eficazmente teorías conspirativas utilizando su vasto acceso a la información y contraargumentos personalizados que responden directamente a la evidencia presentada por los creyentes. En una serie de experimentos en los que participaron 2190 creyentes en conspiraciones, los participantes interactuaron de manera personalizada con un LLM, compartiendo sus creencias conspirativas y la evidencia que consideraban que las apoyaba. A su vez, el LLM respondió refutando directamente estas afirmaciones a través de contraargumentos personalizados, basados en hechos y evidencia. Un verificador de hechos profesional contratado para evaluar la precisión de las afirmaciones hechas por GPT-4 Turbo informó que, de estas afirmaciones, el 99,2 % fueron calificadas como “verdaderas”, el 0,8 % como “engañosas” y ninguna como “falsa”; además, no se encontraron sesgos liberales o conservadores. Costello y sus colaboradores descubrieron que estos diálogos impulsados por IA redujeron las creencias erróneas de los participantes en un promedio del 20 %. Este efecto duró al menos 2 meses y se observó en diversas teorías conspirativas no relacionadas, así como en diferentes categorías demográficas. Según los autores, los hallazgos desafían la idea de que la evidencia y los argumentos son ineficaces una vez que alguien ha adoptado una teoría conspirativa. También cuestionan las teorías psicosociales que se centran en las necesidades psicológicas y motivaciones como los principales impulsores de las creencias conspirativas. "Para bien o para mal, la IA está destinada a cambiar profundamente nuestra cultura", escriben Bence Bago y Jean-François Bonnefon en una perspectiva relacionada. "Aunque ampliamente criticada como un multiplicador de desinformación, el estudio de Costello et al. demuestra una posible aplicación positiva del poder persuasivo de la IA generativa". Se puede visitar una versión del chatbot mencionado en este estudio en https://www.debunkbot.com/conspiracies.

Las prohibiciones estatales para la eliminación de residuos orgánicos comerciales han fracasado en gran medida a la hora de reducir los residuos en vertederos en el conjunto de Estados Unidos, donde un estado destaca como el único éxito, según un nuevo estudio. Solo Massachusetts logró una reducción significativa de los residuos en vertederos cuando implementó prohibiciones de residuos alimentarios. Los hallazgos subrayan la importancia de disponer de políticas bien diseñadas y aplicadas, donde Massachusetts ofrece un posible modelo para una gestión de residuos eficaz. “Nuestro estudio muestra que las prohibiciones de residuos alimentarios están lejos de garantizar el éxito”, señalan los autores, “pero existe el potencial de que funcionen cuando la infraestructura de compostaje es suficiente y las prohibiciones se hacen cumplir”. Los residuos alimentarios, responsables de casi la mitad de las emisiones de gases de efecto invernadero del sistema alimentario global, producen importantes emisiones de metano en los vertederos. Si bien no se pueden eliminar por completo los residuos y pérdidas alimentarias, sus emisiones sí pueden reducirse. Por ejemplo, el compostaje puede reducir las emisiones de metano entre un 38 y un 84 % en comparación con el vertido en vertederos. En Estados Unidos, 9 estados han promulgado prohibiciones para los residuos alimentarios. Aunque los legisladores han destacado su potencial para desviar entre un 10 y un 15 % de los residuos de los vertederos, la efectividad de estas prohibiciones sigue siendo en gran medida sin evaluar. Para medir el impacto de estas prohibiciones, Fiorentia Anglou y sus colegas analizaron datos de residuos de 36 estados de EE. UU. durante 24 años, centrándose en 27 estados con datos completos entre 2006 y 2018. Los investigadores compararon los primeros cinco en implementar prohibiciones estatales sobre residuos alimentarios (California, Connecticut, Massachusetts, Rhode Island y Vermont) con estados sin prohibiciones. Contrariamente a las expectativas, Anglou y sus colaboradores no encontraron una reducción significativa en la eliminación de residuos, excepto en Massachusetts. En California, Connecticut, Vermont y Rhode Island, los niveles de residuos permanecieron prácticamente sin cambios después de las prohibiciones. Sin embargo, Massachusetts logró una reducción del 13,2 % en los residuos. Además, los autores observaron una disminución del 25,7 % en las emisiones de metano por tonelada de residuos eliminados. El estudio atribuye el éxito de Massachusetts a la asequibilidad del cumplimiento gracias a instalaciones de compostaje accesibles, regulaciones simples y consistentes, y una mayor aplicación de las normas. Otros estados tuvieron dificultades con estos aspectos, lo que condujo a prohibiciones menos efectivas.

The American College of Cardiology (ACC), el ACC Dominican Republic Chapter y la Sociedad Dominicana de Cardiología serán los anfitriones de ACC Latin America 2024 del 19 al 21 de septiembre en Punta Cana, República Dominicana.

Investigadores de Mayo Clinic investigaron las bases moleculares del cáncer y descubrieron una nueva razón por la cual el receptor de antígeno quimérico (terapia con células CAR-T) no funciona en algunos pacientes. Este hallazgo estimuló nuevas estrategias que incorporan anticuerpos y edición genética para mejorar los resultados de este tratamiento innovador para los pacientes. Esta investigación del Dr. Saad Kenderian, consultor en hematología de Mayo Clinic, fue publicado en Nature Communications.

Un artículo del profesor de la UAB Joan-Ramon Daban analiza en profundidad los problemas físicos asociados al empaquetamiento del ADN, que a menudo se han dejado de lado en los modelos estructurales de los cromosomas. El estudio publicado en la revista Small Structures demuestra que la organización multilaminar del ADN, propuesta a partir de investigación experimental previa realizada en la UAB, es totalmente compatible con las propiedades estructurales y funcionales de los cromosomas. Esta organización puede explicarse a partir de interacciones débiles entre nucleosomas, que son los bloques repetitivos que pliegan la doble hélice de ADN.

• Un equipo científico del IRB Barcelona ha identificado cinco factores independientes que predicen la respuesta de pacientes de cáncer a los inhibidores de puntos de control inmunológico (CPIs). • El estudio, publicado en Nature Genetics, valida estos factores en más de 1.400 pacientes y diversos tipos de cáncer. • Estos hallazgos ofrecen un marco para mejorar la medicina personalizada del cáncer y sugieren que pacientes con algunos tipos de tumores, que generalmente no reciben inmunoterapia en la actualidad, también podrían beneficiarse de ella.

Con los datos recogidos de 142 pacientes graves de COVID-19 en la Amazonía brasileña, João Da Silva Filho y sus colegas han caracterizado las firmas clínicas de muerte temprana, muerte tardía y recuperación en los pacientes que pueden utilizarse para predecir las trayectorias de la enfermedad. Los investigadores sugieren que estos hallazgos podrían ayudar en el triaje de los pacientes de COVID-19 y desarrollar tratamientos personalizados. Da Silva Filho et al. integraron datos clínicos y de sangre periférica con análisis post mortem de tejidos pulmonares a nivel de una sola célula para asociar firmas clínicas y sanguíneas específicas con cambios pulmonares que impulsan la progresión de la enfermedad. Los autores encontraron firmas centrales distintas que diferenciaban entre casos de recuperación y enfermedad fatal, así como firmas diferenciadas para la muerte temprana (menos de 15 días después de la hospitalización) y la muerte tardía (más de 15 días después de la hospitalización). Los pacientes con muerte temprana se caracterizaron por una respuesta inmunitaria disfuncional, con inflamación vascular y coagulación mediadas por células mieloides. La firma de los pacientes con muerte tardía se asoció con fibrosis y apoptosis junto con un aumento tardío de las firmas inmunitarias de interferón y TH17. De acuerdo con los hallazgos, la recuperación se asoció con un mayor recuento de linfocitos, respuestas TH2 y respuestas inmunitarias antiinflamatorias. Su análisis de los tejidos pulmonares post mortem reveló patrones distintos de lesiones pulmonares relacionadas con la progresión de la enfermedad y una ubicación viral específica en los pulmones en la progresión hacia resultados fatales. Los autores señalan una advertencia importante en su estudio: todos los pacientes fueron admitidos en hospitales durante la primera ola de la pandemia, entre marzo y mayo de 2020. "No sabemos hasta qué punto nuestros hallazgos serían aplicables en el contexto de nuevas variantes y, más importante, en pacientes con un grado variable de inmunidad de fondo proporcionada por la vacunación o infecciones previas", escriben los investigadores.