CONFERENCIA DE SAN ALBERTO
Ponente: Marcos Egea Gutiérrez-Cortines
Universidad: Universidad Politécnica de Cartagena
Título: Genética de la multicelularidad y biotecnología
Resumen: Los primeros hallazgos arqueológicos de fermentaciones de cerveza en Raqkefet en Israel son de hace unos 13000 años. El fermentado de yogurt tiene 5000 años, el pan, vino, salsa de soja o garum son antiguos productos biotecnológicos basados en células que crecen libremente en el medio. Los avances de la biotecnología a partir de los experimentos de Paul Berg mostraron la posibilidad de producir proteínas y moléculas complejas por transferencia de ADN a una célula huésped. Pero las mejores plataformas para producir biomoléculas son multicelulares. El proceso de multicelularidad se inicia hace más de mil millones de años y ha llevado a la evolución de múltiples sistemas biológicos con diferentes soluciones complejas. Crecer células de organismos multicelulares en cultivo líquido supone un reto tecnológico y una oportunidad para poder entender cómo se produjo el proceso de multicelularidad. Hemos desarrollado dos procesos paralelos, por un lado, una selección de células en cultivo de la planta de interés biotecnológico Nicothiana benthamiana. En dichos ensayos hemos podido rebajar el tiempo de cultivo en biorreactor de 3 litros de 21 días a nueve, con densidades finales de volumen celular del 90%. Otro experimento que hemos desarrollado ha consistido en cribar una población de mutantes de Arabidopsis thaliana para identificar mutantes que crecen más deprisa y/o que son más friables. Es decir que las células se separan con facilidad. Hemos obtenido varios mutantes de cada tipo y sorprendentemente, los genes identificados no se corresponden con genes cuya función haya sido descrita previamente. Esto nos hace pensar que más allá del potencial biotecnológico de dichos genes para mejorar cultivos celulares por CRISPR, podemos entender qué rutas biológicas hacen que las células vivan en tejidos organizados.
CONFERENCIAS PLENARIAS DEL SIMPOSIO
Ponente: José Antonio Álvarez Bermejo
Organismo: Universidad de Almería
Título: Inteligencia Artificial en la Investigación Científica: Herramienta Ética para Avanzar en la Ciencia Experimental»
Resumen:
- Introducción: ¿Por qué la IA es relevante para los científicos experimentales?
– Objetivo: Generar interés y motivar a los estudiantes para que vean la IA como una herramienta transformadora en sus áreas.
– Contenido:
– Breve explicación del impacto de la IA en diversas disciplinas científicas (matemáticas, química, ciencias ambientales).
– Ejemplos rápidos de cómo la IA ha revolucionado el descubrimiento científico (p. ej., predicciones ambientales, etc.).
– Importancia de la IA no solo para la eficiencia, sino para abrir nuevas fronteras que eran inalcanzables con métodos tradicionales. - Herramientas de IA útiles para la investigación científica
– Objetivo: Proporcionar un vistazo práctico a las herramientas que pueden utilizar los doctorandos para acelerar su investigación.
– Contenido:
– Machine Learning (Aprendizaje automático): Concepto básico y cómo aplicar en modelado predictivo (por ejemplo, predicción de propiedades de materiales, reacciones químicas).
– Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): Uso para la revisión de literatura científica, búsqueda automática de referencias, creación de resúmenes de artículos o datos experimentales.
– Optimización y Simulación: Herramientas de IA para simulaciones químicas, ambientales o matemáticas (p. ej., el uso de redes neuronales para la resolución de problemas matemáticos complejos o simulaciones medioambientales).
– Automatización de Experimentos: IA en el diseño experimental y automatización de procesos científicos.
– Breve demostración de herramientas específicas (p. ej., TensorFlow, Scikit-learn, Chemprop, etc.). - Ética en el uso de la IA en la investigación
– Objetivo: Sensibilizar sobre el uso responsable y ético de la IA en la investigación académica.
– Contenido:
– Transparencia y Reproducibilidad: Cómo asegurarse de que los modelos de IA son reproducibles y sus resultados transparentes para que la ciencia sea verificable.
– Sesgo y Equidad: Discusión sobre los posibles sesgos en los algoritmos y cómo pueden afectar la investigación científica, con ejemplos concretos (p. ej., sesgos en modelos de predicción de contaminantes, materiales o propiedades químicas).
– Propiedad Intelectual y Autoría: La importancia de entender la autoría en proyectos impulsados por IA. ¿A quién le pertenece el descubrimiento? ¿Cómo integrar la IA como colaborador en vez de como sustituto?
– Privacidad y Protección de Datos: Cuestiones sobre cómo manejar datos sensibles, en especial en áreas como la biología o el medioambiente, donde puede haber datos personales o de impacto social. - Conclusión: Integración de la IA en la investigación científica de manera responsable
– Objetivo: Resumir los puntos clave y motivar la adopción de la IA de forma ética y eficiente.
– Contenido:
– Recapitulación sobre cómo la IA puede mejorar la productividad y abrir nuevas puertas en la investigación.
– La importancia de un enfoque equilibrado: aprovechar las ventajas sin perder de vista las implicaciones éticas.
– Invitación a profundizar en las herramientas mencionadas y sugerencias para cursos o recursos adicionales. - Preguntas y Discusión
– Un pequeño espacio para resolver inquietudes de los estudiantes sobre el uso de la IA en su campo específico o preocupaciones éticas.
Ponente: Lorena Ávila García
Universidad: Universidad de Almería
Título: Comunicación Científica: Pagar por publicar
Resumen: El impacto del movimiento en favor del acceso abierto a los contenidos científicos ha propiciado, en la última década, una transformación del modelo económico que sustenta la edición de revistas científicas. Al tradicional pago por suscripción (pagar por leer) que asumen los presupuestos de las bibliotecas universitarias y centros de investigación, se ha añadido un modelo de pago por publicación, en el que el personal investigador debe pagar para que sus contribuciones al conocimiento científico, en forma de artículos de revista, se publiquen en abierto.
La publicación de artículos en abierto se ha convertido en un requerimiento por parte de las agencias financiadoras de investigación y en un compromiso de los/as investigadores/as hacia la difusión del conocimiento. Además, la publicación en abierto multiplica las posibilidades de difusión de la producción científica e incrementa su impacto en la comunidad académica internacional. Los gastos por procesamiento de artículos (APC – Article Processing Charge) son tarifas que se cobran para la publicación de artículos en abierto, tanto en revistas de acceso abierto como en revistas híbridas. Los APCspueden ser costeados por el/la autor/a, por la Institución a la que pertenece o por los proyectos de investigación, que destinan partidas específicas para la publicación.
En este contexto de transformación de las dinámicas de la comunicación científica surgen los Acuerdos Transformativos (AT), acuerdos entre consorcios de bibliotecas y grandes editores que redistribuyen el presupuesto tradicional de suscripción para incluir los APCs de un número determinado de artículos.
En virtud de estos acuerdos, la Universidad de Almería tiene acceso a la lectura de las colecciones de revistas suscritas al mismo tiempo que sus investigadores/as pueden publicar, a cargo de esos contratos, un número predeterminado y cerrado de artículos de una serie de revistas, sin tener que asumir su pago.