Prediciendo grandes terremotos con meses de anticipación
Girona et al. Abnormal low-magnitude seismicity preceding large-magnitude earthquakes. Nature Communications, agosto de 2024.
Un estudio reciente sugiere que los terremotos significativos podrían predecirse con días o meses de anticipación mediante la detección de actividad tectónica de baja magnitud utilizando aprendizaje automático. Los investigadores analizaron de cerca dos grandes terremotos: el terremoto de Anchorage de 2018 y la secuencia de terremotos de Ridgecrest en California en 2019. Su método consistió en analizar datos sísmicos para detectar actividad anormal de baja magnitud, especialmente en los meses previos a estos eventos. Descubrieron que, en ambos terremotos, hubo aproximadamente tres meses de sismicidad inusual, predominantemente de magnitudes inferiores a 1,5, en el 15% al 25% de las regiones afectadas. Específicamente, su algoritmo de aprendizaje automático reveló una probabilidad del 80% de que ocurriera un terremoto importante en un plazo de 30 días, aumentando al 85% justo antes del terremoto de Anchorage. Se observaron patrones similares antes de la secuencia de Ridgecrest.
Los investigadores proponen que esta actividad precursora es causada por un aumento en la presión de los fluidos dentro de las fallas, lo que altera sus propiedades mecánicas y conduce a una distribución desigual del estrés. Este estudio destaca el papel transformador del aprendizaje automático en el análisis de grandes conjuntos de datos sísmicos, permitiendo a los investigadores identificar patrones que podrían indicar terremotos inminentes. Sin embargo, aunque su método es prometedor, requiere más pruebas en escenarios en tiempo real y debe adaptarse a la historia sísmica específica de diferentes regiones. Los desafíos éticos de la predicción de terremotos son significativos, ya que las falsas alarmas podrían provocar pánico generalizado y trastornos económicos, mientras que las predicciones fallidas podrían tener consecuencias catastróficas. No obstante, una predicción precisa tiene el potencial de salvar vidas y reducir pérdidas económicas al permitir advertencias y preparaciones oportunas.
Factores ambientales y sociales impactan el envejecimiento cerebral
Moguilner et al. Brain clocks capture diversity and disparities in aging and dementia across geographically diverse populations. Nature Medicine, agosto de 2024.
Un nuevo estudio revela que el envejecimiento cerebral varía significativamente según los factores sociales y ambientales, especialmente en adultos mayores y personas con demencia. Los países con mayores desigualdades, ya sean económicas, ambientales o relacionadas con enfermedades, tienden a tener poblaciones con edades cerebrales más avanzadas. Los investigadores utilizaron relojes cerebrales avanzados basados en aprendizaje profundo para medir el envejecimiento cerebral en una muestra diversa de 5,306 participantes de 15 países. El estudio utilizó datos de resonancia magnética funcional (fMRI) y electroencefalografía (EEG) para cuantificar las brechas de edad cerebral, que es la diferencia entre la edad biológica cerebral estimada y la edad cronológica.
El estudio encontró que las personas con demencia, especialmente la enfermedad de Alzheimer, exhibieron las brechas de edad cerebral más significativas. Las mujeres en países de América Latina y el Caribe mostraron brechas de edad cerebral más grandes, particularmente aquellas con Alzheimer, debido a una combinación de factores biológicos y disparidades de género en las condiciones de salud y sociales. Estos hallazgos enfatizan el papel de los factores ambientales y sociales en las disparidades de salud cerebral. La investigación subraya la importancia de considerar la interacción entre factores ambientales a gran escala (exposoma) y los mecanismos de envejecimiento cerebral. Este nuevo marco para la investigación de la salud cerebral podría ser crucial para la medicina personalizada, ayudando a identificar a las personas en riesgo de enfermedades neurodegenerativas y desarrollar intervenciones específicas. Además, el estudio destaca la necesidad de políticas de salud pública que aborden las desigualdades socioeconómicas y la contaminación ambiental para promover un envejecimiento cerebral más saludable en las poblaciones.
