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Éxito para el hombre en el espacio está en la hibernación de ardillas

Una investigación realizada por un biólogo de la Universidad de Montreal desentrañó cómo funciona el mecanismo de hibernación de una especie de ardillas, y que según su autor, podría ser clave para el éxito de los viajes espaciales de largo aliento.

El biólogo Matthew Regan explica que las ardillas de tierra de 13 franjas, una variedad común en América del Norte, son capaces de salir de su periodo de hibernación sin pérdida muscular.

Una ardilla cubierta de nieve en Ankara, Turquía (Getty Images). Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Desde la década de los ochenta, algunos biólogos teorizaron que esta capacidad es posible a partir de un proceso conocido como “rescate de nitrógeno ureico”, que consiste en la recuperación de nitrógeno excretado en la orina para la construcción de nuevas proteínas.

Regan se propuso a desentrañar los pormenores de esta teoría, y para ello realizó observaciones en varias ardillas en distintos puntos de su proceso de hibernación.

En un comunicado publicado por la Universidad de Montreal, Regan detalla que el nitrógeno es recuperado por las ardillas en la urea, un compuesto residual producto del metabolismo.

Para rastrear cómo es que las ardillas la reciclan el nitrógeno, Regan puso una especie de marcadores en los átomos de nitrógeno y carbono de la urea en un grupo control de ardillas.

Al observar el proceso, encontró que la descomposición y reciclaje de la urea se realiza en el intestino, desde donde se incorpora el nitrógeno a las proteínas de los tejidos musculares.

El biólogo notó que la clave es el microbioma intestinal de las ardillas. En el comunicado explica que el proceso de reciclaje de nitrógeno ureico se realizo en ardillas con y sin microbioma intestinal. Aquellas sin microbios no mostraron signos de recuperación de nitrógeno ureico.

“Al facilitar la síntesis de proteínas musculares al final de la temporada de hibernación, parece que rescatar el nitrógeno ureico ayuda a optimizar las funciones musculares de las ardillas para así, contribuir a su éxito reproductivo al terminar su temporada de hibernación”, comentó Regan en sus conclusiones.

El especialista dijo que el proceso de rescate de nitrógeno ureico podría usarse como estrategia para mantener la masa muscular de humanos en viajes espaciales.

“Las proteínas musculares se suprimen en los vuelos espaciales, así que el rescate de nitrógeno ureico puede ser beneficiosa para la salud muscular en los vuelos espaciales”, agregó.

Como el éxito del proceso de recuperación muscular en las ardillas radica en la descomposición de la urea hecha por bacterias, Regan dice que una alternativa puede ser la ingesta de una píldora probiótica.

Allan Vélez
Allan Vélez es un periodista mexicano especializado en tecnología. Inició su carrera en 2013 en La Revista Oficial de…
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Obviamente, el factor de forma de esta cosa es fascinante, pero el chip AMD Zen 5 bajo el capó es igualmente interesante. El Pocket 4 de GPD será el primer dispositivo portátil que utilizará uno de los mejores procesadores de AMD, el Ryzen AI 9 HX 370 (12 núcleos/24 hilos) y la iGPU Radeon 890M. Esto debería darle una ventaja en rendimiento sobre sistemas como el ROG Ally X, especialmente cuando se trata de juegos.

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Creador de contenido, la IA te hará más fácil el trabajo en Youtube
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La función se lanzará primero a un pequeño número de creadores de contenido seleccionados para su crítica, como dijo un portavoz de la compañía a TechCrunch, antes de que la compañía decida si implementarla para todos los usuarios. "Estamos recopilando comentarios en esta etapa para asegurarnos de que estamos desarrollando estas características de manera reflexiva y mejoraremos la función en función de los comentarios", dijo el anfitrión del video.
YouTube (en inglés)
Se podrá acceder a la función a través del menú de análisis de la plataforma, en la pestaña de investigación, y generará sugerencias de ideas para el tema del video, puntos de conversación específicos y progresión, incluso sugerencias de miniaturas utilizando las capacidades de generación de imágenes del modelo de lenguaje grande de Google.

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