Investigadores del Centro de Tecnología Biomédica de la Universidad Politécnica de Madrid han desarrollado una nueva generación de implantes de titanio con mayor biocompatibilidad. Utilizando un proceso innovador llamado R-THAB®, estos implantes permiten que moléculas biológicas se adhieran a su superficie, mejorando la integración con el hueso y reduciendo la inflamación. Los ensayos in vitro e in vivo han demostrado que este enfoque promueve la adhesión y especialización de células madre mesenquimatosas en células óseas, lo que es crucial para la estabilidad del implante a largo plazo. Este avance podría transformar las terapias de reemplazo de tejido óseo, ofreciendo a los pacientes soluciones más efectivas en el futuro.
Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y la Universidad de Lucerna han descubierto un conjunto de genes con potencial diagnóstico y terapéutico en oncología, conocido como el "Genoma Teranóstico". Este avance, publicado en Nature Communications, promete revolucionar la medicina de precisión al combinar tratamiento y diagnóstico en un enfoque innovador. Utilizando inteligencia artificial, se identificaron 257 genes relacionados con radiofármacos, lo que permite personalizar terapias para pacientes con cáncer. Este descubrimiento abre nuevas oportunidades para el desarrollo de tratamientos más efectivos y precisos contra diversas formas de cáncer.
Los algoritmos en redes sociales son fundamentales para definir la información que consumimos. Estos sistemas recopilan datos de interacción, almacenan y priorizan contenido según los intereses del usuario, lo que varía entre plataformas como Instagram, TikTok y LinkedIn. Alejandro Rodríguez, catedrático de la Universidad Politécnica de Madrid, explica que esta personalización puede crear filtros burbuja, limitando la exposición a perspectivas diversas. Además, se anticipa que las redes sociales integren inteligencia artificial para mejorar la calidad del contenido y reducir las fake news. La creciente preocupación por la neutralidad en plataformas como X (anteriormente Twitter) ha llevado a instituciones a reconsiderar su presencia en estas redes.
Un estudio de la Universidad Politécnica de Madrid revela que el aumento de sustituciones en los partidos de fútbol, permitido por la normativa que autoriza hasta cinco cambios, mejora significativamente el rendimiento físico de los jugadores. Analizando datos de 66 partidos en LaLiga SmartBank, se encontró que la rotación incrementó un 21,7%, permitiendo a los jugadores recorrer mayores distancias y realizar más sprints. Esta medida no solo optimiza el rendimiento individual y colectivo, sino que también hace el juego más dinámico y seguro. Los investigadores sugieren explorar más sobre cómo las posiciones en el campo afectan estos resultados.
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Investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid y el Hospital Gregorio Marañón han desarrollado NeuroVoz, el primer corpus en español diseñado para estudiar el habla de personas con párkinson. Este recurso abierto busca facilitar diagnósticos más rápidos y precisos mediante el análisis de biomarcadores vocales, abordando así uno de los principales retos en la detección precoz de esta enfermedad neurodegenerativa. Con grabaciones que comparan a pacientes diagnosticados y a individuos sanos, NeuroVoz promete avanzar en la investigación y desarrollo de herramientas diagnósticas innovadoras que mejoren la calidad de vida de los afectados por párkinson.
Un estudio internacional, con participación de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), revela que el estado cerebral de los bebés prematuros puede predecir su desarrollo futuro y la aparición de patologías. Investigadores han identificado patrones de conectividad cerebral diferentes en estos bebés, lo que sugiere que su actividad cerebral al nacer está relacionada con resultados en neurodesarrollo a los 18 meses. Este avance podría facilitar diagnósticos tempranos de trastornos como esquizofrenia, TDAH y autismo, y contribuir al desarrollo de intervenciones personalizadas.
Un nuevo método llamado Select.FC, desarrollado por la Universidad Politécnica de Madrid (UPM), permite evaluar con mayor precisión los daños por terremotos mediante curvas de fragilidad sísmica. Este enfoque innovador se complementa con una aplicación móvil que facilitará a los usuarios acceder a una base de datos completa para seleccionar las curvas más adecuadas según su contexto. La metodología fue validada a través de una encuesta global a expertos y busca mejorar la gestión del riesgo sísmico, optimizando recursos y priorizando acciones de mitigación en comunidades vulnerables. Esta herramienta es fundamental para reducir pérdidas humanas y materiales en desastres naturales.
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