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La proteína de leche será el plástico del futuro

Hasta ahora, la mejor forma de proteger tu comida es utilizando moldes, plástico adherente o bolsas plásticas Ziploc. Sin embargo, unos investigadores están desarrollando la opción de empacar y proteger la comida… con más comida.

De acuerdo a la investigación presentada en el National Meeting & Exposition of the American Chemical Society (ACS) podríamos deshacernos de ese plástico adherente que se pega a todo dentro de poco.

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En lugar de eso, utilizaríamos “una capa hecha en caseína de proteína de leche” que es “500 veces mejor que el plástico en proteger la comida contra el oxígeno”.

Lo mejor en esta descripción es que el producto es un derivado de la leche y por lo tanto, estos empaques serían biodegradables, sostenibles y aptos para comer.

“Las capas basadas en proteínas actúan como excelentes barreras de oxígeno que previenen que la comida se dañe. Cuando se utiliza en empaques, puedes prevenir que la comida se dañe durante el proceso de distribución”, afirma la líder de la investigación, Peggy Tomasula.

A pesar de que hay otras soluciones para empaques comestibles, pero muchos de ellos son hechos en almidón, que según los investigadores, es más poroso y permite que el oxígeno toque la comida que intenta proteger.

Además, el empaque hecho en caseína de proteína de leche puede sellarse de forma muy similar a como se sella el plástico normal que se utiliza actualmente para empacar comidas. Es sin embargo menos flexible pero sigue siendo comestible.

Los científicos están probando añadir suplementos como vitaminas y probióticos al empaque para que además de proteger la comida, le añadas nutrientes.

Los científicos afirman que el empaque no sabe a nada y por lo tanto, también existe la posibilidad de agregarle sabores.

“Las posibilidades para añadir capas con más propiedades son infinitas”, afirma Laetitia Bonnaillie, otra líder del estudio.

“Estamos actualmente probando aplicarlo en productos individuales como los palitos de queso, los cuales utilizan una gran cantidad de plástico. Nos gustaría cambiar esa situación”.

La caseína puede ser también utilizada para conservar crujiente el cereal.

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Bonnaillie y su equipo están actualmente utilizando prototipos para una compañía en Texas y hay otras empresas interesadas en el producto.

En unos 3 años se espera que el empaque basado en leche esté listo para ser exhibido en los supermercados.

Juliana Jara
Ex escritor de Digital Trends en Español
Juliana Jara es politóloga egresada de la Universidad ICESI de Cali, Colombia y decidió poco después estudiar una…
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Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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