IA como herramienta de ayuda para la comunicación de la ciencia

Bienvenido León (bleon@unav.es) e Ignacio López-Goñi (ilgoni@unav.es). Universidad de Navarra

El objetivo de este taller es compartir experiencias sobre cómo la IA nos puede ayudar a elaborar textos, audios y videos para la comunicación y divulgación científica a partir de un artículo especializado. Analizaremos la calidad del propio artículo y haremos un resumen preliminar sobre su contenido para facilitar su comprensión. A continuación, propondremos un posible texto-resumen de divulgación científica, que incluya un titular atractivo y un breve hilo para redes sociales. Finalmente, crearemos un podcast y un video, siguiendo dos etapas: primero escribiremos el guion y después produciremos el vídeo.

Esta actividad solo pretende ser un ejemplo. Te animo a que uses otras herramientas y estrategias de IA distintas y compartas tu experiencia más abajo en comentarios para que todos aprendamos de todos.

MUY IMPORTANTE, ANTES DE EMPEZAR ALGUNAS REFLEXIONES:

• Conoce las limitaciones: las herramientas de IA cometen errores («alucinaciones»).
• La IA es coherente: también a la hora de cometer errores, son errores «muy coherentes».
• Verifica siempre la respuesta.
• Por eso debe emplearse sólo como herramientas de ayuda
• No des como definitivos y correctos los textos que proponga. Recuerda que tú eres quien pilota a las herramientas y no al revés: tú pones el rigor.
• Se recomienda siempre leer con detenimiento el artículo científico sobre el que se quiere trabajar.
• Para manejar bien la IA debes preguntarle y emplearla siempre sobre un tema del que tú seas experto: es una herramienta de co-creación.
• Hay que aprender a comunicarse: la importancia de un buen promt (instrucciones).

EL PROMPT PERFECTO:

• ROL: quién es, actúa como…
• OBJETIVO: tarea, reescribe, explica, resume, revisa…
• FORMATO: cómo quieres que responda
• ADVERTENCIA: decirle cosas que NO quieres que hagas, no te inventes…
• DETALLES: para que te entienda mejor
• Y MODIFICA: usa el resumen para …, cambia el tono…, convierte la respuesta en …

Un enlace muy interesante y que conviene leer: Inteligencia Artificial Generativa. En esta biblioguía encontrarás información sobre el uso de la inteligencia artificial generativa en el ámbito académico (Servicio de Biblioteca Universidad de Navarra).

Nuestra fuente de inspiración es Miren Agirregomezkorta Iza, a la que te animamos a seguir en su cuenta de Linkedin

También te recomendamos leer antes estas publicaciones:

1. Política de desarrollo y uso responsable de herramientas de inteligencia artificial. (Para las personas que trabajan en la Universidad de Navarra.)
2. Principios de buenas prácticas sobre la comunicación científica y la inteligencia artificial. Centro de Estudios de Ciencia, Comunicación y Sociedad – Universidad Pompeu Fabra (CCS-UPF). (2024). Zenodo.
3. Artificial intelligence tools for science journalists. Llorente, C., & Revuelta, G. (2024). Zenodo.

Comenzamos. El artículo sobre el que vamos a trabajar es:

Gut microbiome composition may be an indicator of preclinical Alzheimer’s disease. Ferreiro, A. L., y col. Science Translational Medicine. 2023. 15(700). DOI: 10.1126/scitranslmed.abo2984

Existen varias herramientas de IA para extraer información de artículos científicos en formato pdf (algunas son de pago).

ChatGPT (https://chatgpt.com/) y ChatGPT Scholar, para hacer un resumen y una explicación más profunda del contenido del artículo.

Consensus (https://consensus.app/search/), es un motor de búsqueda para obtener información de una publicación científica.

Copilot (https://copilot.microsoft.com/), es similar a ChatGPT pero al estar conectado a internet permite obtener información más actualizada.

Docalysis (https://docalysis.com), para extraer datos de un documento y comparar varios documentos entre sí.

NotebooLM (https://notebooklm.google/), permite subir pdf y hacer preguntas sobre su contenido.

Otros: Scisummary (https://scisummary.com/), SummarizeBot (https://www.summarizebot.com/)

En esta primera parte del taller vamos a emplear la versión gratuita de ChatGPT Scholar. Antes debes crearte una cuenta. Para aprovechar al máximo las posibilidades de estas herramientas, lo que vamos a proponer en estos ejercicios son una serie de prompts (instrucciones u órdenes) en los que procuraremos detallar siempre el rol, el orden y objetivo, el contexto y el estilo que queremos que adopte nuestra IA seleccionada. Comenzamos.

Ejercicio 1. Analizar la calidad científica del artículo seleccionado

Lectura recomendada: Mentiras contagiosas. Guía para esquivar la desinformación en salud. Erviti, M.C. (Mª Carmen); Salaverría-Aliaga, R. (Ramón); León, B. (Bienvenido); et al. Servicio de Publicaciones de la Universidad de Navarra, 2022.

El prompt propuesto es:

Eres un investigador experto en la enfermedad de Alzheimer y quieres saber la calidad científica de este artículo que te adjunto. Responde detalladamente a las siguientes preguntas sobre el artículo:

1. El artículo, ¿es una revisión bibliográfica, una revisión sistemática, un metaanálisis, la descripción de un solo caso, un estudio multicentro, un ensayo clínico, o un artículo experimental?
2. ¿Los resultados se han obtenido en animales o en seres humanos?
3. ¿Qué tamaño tiene la muestra que se ha estudiado?
4. ¿Incluye un análisis estadístico y se presentan los datos con el error estadístico asociado?
5. Los experimentos, ¿tienen controles?, ¿se incluye un grupo control placebo?
6. ¿Cuántas veces se ha repetido el experimento?
7. ¿Cuáles son las conclusiones más importantes de estudio?
8. ¿Cuáles son las limitaciones del estudio?

Sugerencia: en los distintos ejercicios, compara el resultado de emplear los prompt propuestos con una instrucción sencilla como por ejemplo: «Analiza la calidad de este artículo», «Haz un resumen del artículo», …

Ejercicio 2. Obtener un resumen detallado del artículo.

 El prompt propuesto es:

 Eres un científico con más de diez años de experiencia en investigación, especialista en temas de Alzheimer. Utilizando este articulo adjunto:

1. Haz un resumen lo más detallado y extenso posible de las siguientes partes de este artículo adjunto: introducción, material y métodos, resultados y discusión.
2. Destaca cuáles son las aportaciones más importantes y las limitaciones de esta investigación.
3. Añade un resumen de las imágenes y tablas del artículo.
4. De la bibliografía: destaca las cinco referencias más importantes por ser la más citadas. 

Ejercicio 3. Obtener una propuesta para un artículo de divulgación científica.

 El prompt propuesto es:

Eres un divulgador científico con más de diez años de experiencia en la comunicación de la ciencia al público en general. Basándote en este artículo adjunto, haz un artículo de divulgación científica para el público general en un lenguaje asequible según estas características:

1. Entre 700-1200 palabras.
2. En el primer párrafo proporciona un contexto general del tema del artículo.
3. Pon algún ejemplo o historia relacionada con el tema del artículo.
4. Destaca las dos ideas claves más importantes que aporta esta investigación.
5. Añade negritas las palabras clave para facilitar la lectura.
6. Organiza bullet points o tablas cuando lo veas necesario
7. Describe para qué sirve en concreto esta investigación, qué aporta de novedad.
8. Evita la jerga científica.
9. Compagina el rigor con la claridad.
10. Se ameno y dale un toque de humor.
11. Propón cinco posibles titulares atractivos que sean breves y concisos y  en los que se compagine el interés con el rigor científico.
12. Intercala en el texto algunas frases a modo de titulares.
13. Recuerda que el primer y el último párrafo son los más importantes para atraer la atención del público.
14. Recuerda que no se trata de hacer un resumen del artículo ni de escribir una nota de prensa.
15. Termina el artículo con una pregunta o curiosidad que atraiga la atención del lector.

Ejercicio 4. Obtener una propuesta de un hilo resumen para Twitter.

 El prompt propuesto es:

Ahora eres un científico con más de diez años de experiencia en investigación que compagina su labor como especialista en temas de Alzheimer con la divulgación y la difusión de la ciencia. Utilizando la información anterior elabora un resumen en forma de hilo para la red social X (antes llamada Twitter) que contenga 10 tuits. Añade algún enlace o imagen a cada tuit.

Ejercicio 5. Producción de un video para redes sociales.

Seguimos este proceso:

1. Producir un resumen divulgativo

Herramientas:

Chat GPT

Copilot

2. Escribir el guion del video

Herramientas:

Chat GPT

Copilot

Utilizamos este prompt:

Eres un guionista de videos con 10 años de experiencia. Escribe el guion para un video, basado en este resumen, con las siguientes características:

1. Diseñado para ser difundido a través de la red social … (X, Instagram, Tik-Tok o YouTube)
2. Duración: 1 minuto
3. Cuéntalo con sencillez, simplificando los conceptos y asuntos científicos que pueden resultar difíciles de entender, pero manteniendo el rigor (no diciendo nada que no sea verdad)
4. Sorprende al público. Comienza con una pregunta o un gancho que despierte interés.
5. No abordes el asunto en términos abstractos, sino concretos. No trates sobre cuestiones intangibles, sino sobre cuestiones tangibles, que podemos experimentar por los sentidos.
6. Aporta algún dato que lo haga creíble como información científica. Aporta alguna idea sobre por qué esta información debería ser creída por el público
7. Incluye emociones positivas; por ejemplo, asombro o esperanza.
8. Relaciona los conocimientos científicos que se incluyen con asuntos de la vida cotidiana de la gente común y corriente.
9. Cuéntalo en forma de historia.
10. La relación entre la voz en off y la imagen debe ser complementaria, no redundante.
11. La voz en off no debe contener jerga científica.
12. Escribe el guion en dos columnas. A la izquierda, describe brevemente las imágenes que utilizaremos. A la derecha, el texto de la narración (voz en off).

3. Producción del video

Herramientas:

https://ai.invideo.io/

https://aiapp-es.vidnoz.com/

https://mangoanimate.com

https://www.veed.io/tools/ai-video/text-to-video

4. Mejorar el video

Herramientas:

-Crear nuevas imágenes:
https://app.pixverse.ai/

-Mejorar la voz en off:

https://elevenlabs.io

-Editar

https://canva.com

https://cupcut.com

Recapitulación final

Analiza y comenta los resultados. ¿Son correctas las propuestas que nos hace? ¿Se podría optimizar el prompt para obtener un resultado mejor? ¿Añadirías alguna otra pregunta adicional o ampliación para continuar la conversación y obtener más información? ¿Qué otras herramientas de IA se podrían emplear?

Por favor, a continuación, comparte tu valoración de los ejercicios realizados en comentarios.

Ejercicio opcional. La revista que vamos a analizar, ¿se puede considerar una editorial depredadora?

Te recomiendo leer “La ciencia fake: soluciones”

 Vamos a pedirle a Scholar GPT que compare dos artículos:

1. Gut microbiome composition may be an indicator of preclinical Alzheimer’s disease. Ferreiro, A. L., y col. Science Translational Medicine. 2023. 15(700). DOI: 10.1126/scitranslmed.abo2984
2. The effect stool transplantation as an adjunct treatment in obesity in rats. Klas, C. F., y col. J Obes Weight-Loss Medic. 2020. 6(2):039. DOI: 10.23937/2572-4010.1510039

El prompt propuesto es:

Eres un experto investigador y quieres saber la calidad científica de estas revistas y asegurarte de que no son revistas depredadoras o pertenecen a editoriales poco fiables que se puede considerar depredadoras. La primera revista es Science Translational Medicine cuya página web es https://www.science.org/journal/stm. La segunda es Journal of Obesity and Weight Loss Medication cuya página web es https://clinmedjournals.org/Journal-of-Obesity-and-Weight-loss-Medication.php.

 Con los siguientes criterios, dame tu opinión sobre la calidad científica de estas revistas y si se pueden clasificar como revistas depredadoras:

1. La revista solicita un pago por el envío o gestión del manuscrito en vez de por su publicación.
2. El consejo editorial es muy pequeño, desconocido o sin prestigio reconocido.
3. Una sola editorial publica un conjunto enorme de revistas nuevas al mismo tiempo.
4. La revista dice que un número estará disponible próximamente, pero nunca aparece.
5. El sitio web no tiene una calidad profesional, con anuncios y errores tipográficos.
6. El título de la revista indica una afiliación nacional o internacional (estadounidense o británico, frecuentemente) pero no coincide con su consejo editorial o su ubicación.
7. Contiene errores fundamentales en los títulos y resúmenes.
8. El contenido de la revista no coincide con el título y la temática de la misma.

 Además, dime si estas revistas están dentro de la Beall’s list of potential predatory journals and publishers https://beallslist.net/

Ejercicio opcional. Producción de un podcast.

Este ejercicio se divide en tres etapas:

• Escribir el guión, a partir del resumen, con Chat GPT

El prompt propuesto es el siguiente:

Ahora eres un científico con más de diez años de experiencia en investigación, que compagina su labor como especialista en temas de Alzheimer con la divulgación y la difusión de la ciencia. Utilizando la información anterior, elabora el texto de la locución para un podcast de 5 minutos de duración, dirigido al público en general. Trata de que sea ameno y fácil de comprender. Comienza con una introducción atractiva, que capte la atención del oyente. Mantén un ritmo ágil. Alterna el conocimiento científico simplificado con anécdotas, historias, elementos personales, toques de humor y otros elementos que lo hagan entretenido. Fomenta la curiosidad, el asombro y anima al público a interactuar en las redes sociales del podcast. Indica dónde se pueden incluir música y efectos sonoros que ayuden a mantener la atención.

• Generar el audio, a partir del guion
• https://app.speaktor.com/
• https://elevenlabs.io/
• https://notegpt.io/ai-podcast-generator
• https://web.descript.com/
• https://podcast.adobe.com/
• https://myedit.online/es/audio-editor
• https://www.capcut.com

• Añadir efectos y música
• https://www.castmagic.io/
• https://podcast.adobe.com/

Organizado por la UCC+i de la Universidad de Navarra, este taller se ha impartido en las XIV Jornadas de Comunicación y Divulgación Científicas del Campus Gutenberg (18-19 de septiembre de 2024), en el Instituto Agroalimentario de Aragón (17 de marzo de 2025), en las Jornadas de Comunicación y Divulgación de la Ciencia en la Universidad de Navarra (7 de mayo de 2025), y en TECUN de la Universidad de Navarra (10 de diciembre de 2025).

1. ¿Qué sabemos sobre la microbiota?

Preguntamos ¿qué es un microorganismo? ¿qué tipos de microorganismos existen? ¿dónde los podemos encontrar? ¿buenos o malos? Microbiota y microbioma.

2. Somos superorganismos

Se proporciona al alumnado las siluetas de un hombre y una mujer para que señalen las partes del cuerpo en las que existen microorganismos y diferencien, mediante colores, los beneficiosos de los patógenos. Es una actividad reflexiva y abierta para comprobar la asociación de microorganismos beneficiosos y patógenos con distintas partes del cuerpo humano.

3. ¿Es posible realizar un cultivo de tu microbiota?

Un sencillo experimento en el que los estudiantes realizan un cultivo de microorganismos de diferentes partes del cuerpo y, posteriormente, analizan los resultados.

4. Un microbioma

En grupos, se facilitan unas tarjetas en las que se describen la forma de vida de un sujeto y su perfil de microbiota. Cada grupo debe identificar los factores que afectan a la microbiota y deben relacionarlo con el concepto de Una Salud.

5. Microbiota, ¿verdades o mitos?

Para promover la toma de decisiones para lidiar con la incertidumbre. En grupos, los estudiantes evalúan la veracidad de enunciados relacionados con la microbiota y la salud. Luego, se proporcionan noticias de prensa que deberán relacionar con los enunciados anteriores reconsiderando, o no, su posición sobre la veracidad de estos. Finalmente, se aportan unas afirmaciones vinculadas a las noticias de prensa y preguntas que incitan la reflexión acerca de la incerteza asociada al conocimiento científico en relación con la microbiota y la salud.

Autoras:

Irene González Costa, Blanca Puig y Paloma Blanco Anaya. Universidad de Santiago de Compostela. Área de Didáctica de Ciencias Experimentales.

Ignacio López-Goñi, Universidad de Navarra. Departamento de Microbiología y Parasitología.

Puedes descargarte el pdf con toda la información Explorando Tu Microbiota.

1. Nos han precedido y nos sobrevivirán

Se calcula que el Big-Bang sucedió hace unos 14.000 millones de años y que nuestro planeta se formó hace 4.500 millones. Las primeras formas de vida sobre la Tierra, los microbios, aparecieron hace unos 3.800 millones de años y han sido sus únicos pobladores del planeta durante más de 3.000 millones. Gracias a las cianobacterias apareció el oxígeno sobre la superficie terrestre, que tuvo una enorme influencia en el curso de la evolución y permitió el desarrollo de la vida sobre la Tierra. Sin oxígeno nosotros no estaríamos aquí y el oxígeno en la superficie del planeta fue producto de los microorganismos.

2. Nos ayudan a entender cómo podría ser la vida en otros planetas

Conocer cómo algunos microorganismos son capaces de multiplicarse en ambientes extremos nos puede dar una pista de cómo podría ser la vida en otros planetas. Algunos ejemplos sorprendentes: Picrophilus es un microorganismo acidófilo extremo capaz de creer a pH = 0 (no intentes meter el dedo en una solución con ese pH tan ácido que te quedarás sin él). La temperatura ideal para que Pyrodictium crezca feliz es 105ºC: agua hirviendo. Methanopyrus se ha aislado del entorno de chimeneas hidrotermales a más de 2.000 metros de profundidad y puede crecer a 110ºC. En realidad, casi en cualquier ecosistema del planeta podemos encontrar algún microbio capaz de sobrevivir.

La bacteria Salmonella (en rojo) entrando al interior de una célula.

3. Sin bacterias no sería posible la vida en la Tierra

Los ecosistemas están influenciados y controlados por las actividades microbianas. Quizás hayas oído alguna vez que algunas plantas son capaces de utilizar el nitrógeno atmosférico, pero en realidad las plantas no fijan el nitrógeno, lo hacen unas bacterias asociadas con ellas, como Rhizobium en las leguminosas. Son las bacterias las que metabolizan los elementos clave y realizan los ciclos geoquímicos de los nutrientes: los ciclos del carbono, del nitrógeno, del fósforo, etc.

4. Sin levaduras no habría pan, pero lo que es peor, ¡ni vino ni cerveza!

Sin las levaduras nada sería igual: la vida sería más dura. Los microorganismos tienen funciones relevantes en la industria alimentaria y en muchos casos los alimentos dependen de transformaciones microbianas: quesos, yogures, embutidos, … dependen de los microbios.

5. Son la base de la biotecnología, producen energía y limpian nuestros desechos

La modificación genética de los microorganismos y sus aplicaciones biotecnológicas nos permiten producir sustancias que de otro modo seríamos incapaces. Algunos productos de la microbiología industrial son los antibióticos, vitaminas y aminoácidos, hormonas, productos terapéuticos y medicamentos, enzimas para procesos industriales, vacunas, … Pero, además, podemos emplear microbios como vectores para modificar genéticamente otros seres vivos. El gas natural (metano) es un resultado de la actividad microbiana. Los microorganismos fotosintéticos pueden utilizar la energía luminosa para producir biomasa, y otros producen biocombustible (bioetanol) durante la fermentación microbiana. Algunos son capaces de degradar materiales tóxicos. La biorremediación microbiana consiste en emplear microorganismos para la eliminación y degradación de vertidos de petróleo, disolventes, pesticidas y otros productos tóxicos que algunos microbios se los pueden “comer”. Pseudomonas putida, por ejemplo, es una bacteria con un metabolismo muy complejo capaz de degradar los hidrocarburos (petróleo).

6. ¡Somos bacterias!

En tu cuerpo tienes dos veces más bacterias que células propias, más de 10.000 especies bacterianas distintas. La bacteria más abundante de todas en nuestro cuerpo es Streptococcus. La mayor diversidad de bacterias la tienes en el intestino y en la boca. Existe cada vez más evidencia de la relación entre tus bacterias y tu estado de salud, entre la microbiota y varias enfermedades. Tu salud depende de tus bacterias. Y también son parte esencial en la biología de muchos animales. Puedes pensar que los rumiantes, por ejemplo, comen hierba, pero en realidad de lo que se nutren es de los cientos de millones de microbios que viven en sus estómagos y que son los que realmente degradan la celulosa de la hierba. La panza de una vaca es un auténtico fermentador donde crecen los microbios.

7. Son la principal causa de muerte en muchos países

Siete de cada diez muertes en los países en vías de desarrollo son debidas a enfermedades infecciosas causadas por microbios. Dos de cada tres niños en el mundo mueren de enfermedades infecciosas. Los microbios que más matan son los que producen infecciones respiratorias y diarreas, seguido del VIH-SIDA, tuberculosis, malaria y otras. El 70% de las muertes por infecciones ocurre en países en vías de desarrollo. La buena noticia es que dos terceras partes de esas muertes serían fácilmente evitables.

8. Muchas enfermedades infecciosas se están volviendo intratables

La resistencia a los antimicrobianos se ha convertido en un grave problema en el tratamiento de enfermedades infecciosas. Existe el riesgo de que muchas enfermedades infecciosas se vuelven intratables y de retroceder a la humanidad a la época anterior al descubrimiento de los antibióticos. Cada año se producen unos 440.000 casos nuevos de tuberculosis multirresistente; un porcentaje elevado de las infecciones contraídas en los hospitales son causadas por bacterias muy resistentes a los antibióticos, como Staphylococcus aureus; la resistencia a los antipalúdicos es generalizada en la mayoría de los países donde el paludismo es endémico; las infecciones por gonorrea intratables aumentan cada año, … Son las enfermedades re-emergentes.

9. Nuevos virus de la gripe

Aunque la amenaza de nuevos coronavirus sigue ahí latente, el virus de la gripe sigue siendo uno de los candidatos a causar la próxima pandemia. En concreto, desde finales de 2021 han aumentado significativamente el número y la extensión de brotes del virus de la gripe H5N1 en aves. Se han sacrificado más de 120 millones de aves en EE.UU. y Europa. Este virus cada vez infecta a más tipos distintos de aves silvestres, marinas y de granja.  Además, en el último año se ha detectado en muchos mamíferos diferentes. Ha habido también brotes masivos de H5N1 en granja de visones en Galicia, en focas y leones marinos en Escocia y en Perú, y este verano en gatos en Polonia. En humanos se han descrito casos muy esporádicos de gripe por este virus, siempre en personas que trabajan en granjas avícolas o manipulan aves. Lo que preocupa es que cada vez está habiendo más casos de gripe en aves, durante más tiempo y en distintas zonas, y con mayor extensión geográfica. Podemos decir que existe una pandemia de gripe H5N1 en aves. Cada vez se aísla de más especies distintas de mamíferos y ya está habiendo transmisión entre ellos. Aunque mucho debe cambiar todavía para que sea fácilmente transmisible entre humanos, este virus nos viene avisando desde hace tiempo, cada vez está más cerca y hay que vigilarlo estrechamente.

10. Los microbios también causan cáncer

Unos dos millones de los casos de cáncer diagnosticados en el 2008 son atribuidos a virus y bacterias. Se calcula que el 15% de los cánceres está causado por un virus. La mayoría de estos casos de cáncer están relacionados con la bacteria Helicobacter pylori (cáncer de estómago), los virus de la hepatitis B y C (cáncer de hígado), el virus del papiloma humano (cáncer de cérvix de útero), o los oncovirus (leucemias).

2. Céntrate en un mensaje, el más importante.

3. Anota tres puntos centrales de tu trabajo.

4. Resume tu manuscrito en una sola frase.

5. Describe tu trabajo a un colega en un minuto.

6. Usa un título atrayente: “Los ácidos desoxirribonucleicos son los portadores de la información genética” en lugar de “Un estudio del papel biológico de los componentes del ácido desoxirribonucleico en las células”.

7. Recuerda: la escritura fácil es una lectura difícil, y escribir con esfuerzo es leer con facilidad.

8. Nunca escribas con prisas.

9. Evita la verbosidad, el número excesivo de palabras: menos, es más.

10. Planifica la estructura del manuscrito.

11. Estructura: resumen, palabras clave, introducción, material y métodos, resultados, discusión, reconocimientos y referencias.

12. Escribe en orden: los primero material y métodos.

13. Segundo: tablas y figuras.

14. Tercero: los resultados.

15. Cuarto: la discusión.

16. Finalmente: la introducción y los agradecimientos.

17. Ten las referencias que vas a usar a mano.

18. MATERIAL Y MÉTODOS: proporciona la información que haría que tu trabajo fuera repetible.

19. Sólo cita la metodología si es muy bien conocida.

20. Da algunos consejos en los pasos críticos si la metodología es conocida.

21. Describe lo que se modifica de la metodología.

22. Si el método es nuevo, descríbelo en su totalidad.

23. Los RESULTADOS es el parte más importante de un artículo.

24. La repetibilidad es algo esencial en la investigación experimental.

25. Primero prepara las tablas y las figuras de los resultados.

26. Luego escribe un texto que explique lo más relevante de las tablas y las figuras.

27. Pero, no repitas exhaustivamente lo que muestra la tabla.

28. DISCUSIÓN: haz primero un párrafo general que resume tus hallazgos.

29. Discute tus resultados incluyendo y comentando trabajos anteriores.

30. Describe posibles incertidumbres y discrepancias con otros trabajos anteriores y explicar por qué.

31. Muestra la relevancia de tus resultados para tu hipótesis de partida (que habrá que describir en la introducción).

32. Termina la discusión señalando futuros experimentos y conclusiones.

33. No repitas los resultados en la discusión.

34. INTRODUCCIÓN: el lector tiene que entender la importancia de tu trabajo.

35. Proporciona las ideas principales para que pueda entender lo que sigue a continuación.

36. Describe el alcance de tu trabajo: hipótesis, objetivos generales y específicos.

37. La introducción no debe ser ni demasiada corta ni demasiada amplia.

38. Introducción: debe ser breve, clara y completa.

39. AGRADECIMIENTOS: solo se deben reconocer las contribuciones al objetivo del trabajo.

40. Reconocer primero a personas (con mención específica de la ayuda particular que el autor está agradecido) y luego a las instituciones que han apoyado el trabajo.

41. RESUMEN: comienza con un borrador del manuscrito completo y sigue con los siguientes pasos.

42. Identifica los principales objetivos y conclusiones.

43. Identifica las frases con palabras clave en la sección de métodos.

44. Identifica los principales resultados de la sección de discusión.

45. Reúne la información anterior en un solo párrafo. El resumen debe ser muy breve y concreto.

46. Indica tu hipótesis de partida o método utilizado en la primera frase.

47. Omite información sobre antecedentes, literatura y descripción detallada de los métodos.

48. Elimina palabras y frases adicionales.

49. Revisa para ver si cumple con las pautas y directrices particulares de la revista a la que quieres enviarlo.

50. Haz que un compañero de laboratorio o un colega en el área, y el investigador principal de revisen el manuscrito.

(*) Basado en la conferencia “Cómo escribir un trabajo de investigación” del Prof. Ignacio Moriyón, Departamento de Microbiología y Parasitología, Universidad de Navarra (España).

How to write a scientific manuscript for publication

Infografía: Cómo escribir un mejor artículo científico

Cómo revisar manuscritos

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Una docena de preguntas para interpretar un artículo científico

1. ¿Se presentan los datos con el error asociado?

Ninguna medida es exacta. Prácticamente todas las medidas tienen algún tipo de error de cálculo. Si mides un proceso varias veces, lo normal es que obtengas resultados diferentes; por eso los resultados deben presentarse siempre con el error asociado a la medición. El error es algo intrínseco al hecho de medir o cuantificar algo.

2. ¿Tiene la muestra un tamaño adecuado?

Cuanto mayor sea el tamaño de la muestra que se está analizando, menor será el error. Los resultados obtenidos con un mayor número de observaciones suelen ser más informativos y fiables que los que se obtienen de un menor número de datos. Es decir, conforme acumulamos más evidencias nuestro conocimiento mejora. Esto es especialmente importante en las encuestas o cuando nuestro estudio está sujeto a variaciones naturales o a errores de medida, como son los ensayos clínicos. La efectividad de un tratamiento puede variar de forma natural entre personas distintas, por eso un ensayo clínico o una vacuna es más fiable si se ensaya en decenas de miles de individuos que si se hace en unos pocos cientos. Algunas publicaciones científicas presentan conclusiones al analizar unos pocos casos, que no se confirman cuando el número de casos estudiado es mayor.

3. ¿Incluye un análisis estadístico?

Los resultados se deben analizar desde el punto de vista estadístico. La significación estadística, expresada como «P», es una forma de medir la probabilidad de que un resultado ocurra por casualidad. Una P = 0,01 quiere decir que hay una probabilidad entre cien de que lo que parece un efecto del tratamiento haya ocurrido en realidad por azar. Por eso, cuanto menor sea la P más fiable será el resultado. Normalmente se suele aceptar que una P inferior a 0,05 (uno entre veinte) es un resultado estadísticamente significativo. Pero que un resultado sea estadísticamente significativo no quiere decir que la seguridad de que sea cierto sea del cien por cien. Por otra parte, un resultado que sea estadísticamente no significativo (por ejemplo, con una P mayor de 0,05) no quiere decir que el resultado sea nulo y que no haya habido ningún efecto. Significa que no se ha detectado ningún efecto, que es distinto. Quizá si el tamaño de la muestra fuera mayor se podría haber observado algún efecto.

4. La distribución o elección de las muestras, ¿esa aleatoria?

En el diseño de un experimento es muy importante que la distribución de las muestras sea aleatoria. Es decir, colocar a los individuos o a los grupos sobre los que se va a intervenir de forma aleatoria, al azar. Si no se actúa sobre los sujetos a estudio de forma aleatoria, puede haber un sesgo en el estudio que invalide los resultados o su interpretación.

5. ¿Se han descartado valores extremos?

El sesgo también ocurre cuando un investigador deja de ser lo suficientemente crítico, objetivo e imparcial con sus propios resultados, cesa de investigar si hay evidencias contrarias a su hipótesis de partida o muestra sus resultados de forma selectiva, subjetiva o exagerada. Por ejemplo, no se puede descartar que los valores extremos que se suelen obtener en un experimento sean debidos a anormalidades debidas al azar o a errores de medida, y que por tanto no sean reales. Por eso hay que evitar la tentación de prescindir de los valores extremos o de no tenerlos en cuenta porque nos estropean la interpretación de los resultados o la hipótesis de partida.

6. Los experimentos, ¿tienen controles y estos son los adecuados?

Todos los experimentos deben tener su propio grupo control. En un ensayo para comparar la eficacia de una vacuna experimental con otra que ya esté en uso, por ejemplo, un control negativo sería el grupo de personas al que no se vacuna y el control positivo el grupo al que se administra la vacuna ya en uso. En el ensayo se compararían los resultados de la vacuna experimental con estos dos controles. Al grupo de control hay que tratarlo igual que al experimental, excepto por el hecho de que no se le aplica el tratamiento. Sin un control en el experimento es muy difícil determinar si un tratamiento realmente ha sido efectivo o no. El control ayuda a los investigadores a interpretar los resultados obtenidos y a estar seguros de que estos no son debidos a otras variables que hayan podido afectarlos. Algunos artículos científicos se rechazan por no haber incluido los controles adecuados.

7. ¿Incluye un grupo control “placebo”?

En los ensayos clínicos algunas personas pueden dar positivo debido al contexto, a la persona que interviene o incluso ¡al color de la pastilla! Es lo que se denomina efecto placebo, un fenómeno que ocurre cuando los síntomas de un paciente mejoran por el tratamiento con una sustancia inocua control, es decir, una sustancia que no tiene ningún efecto relacionado con el tratamiento de la enfermedad.

8. ¿El experimento es de “doble ciego”?

El diseño del propio experimento o el método de medida pueden producir resultados atípicos o sesgados en una determinada dirección. Por ejemplo, en un ensayo clínico el resultado puede estar influenciado por las expectativas que tengan los participantes en dicho ensayo. Pero, además, el mismo investigador que recoge y analiza los resultados puede también estar influenciado si conoce el tratamiento de antemano. Por eso, lo ideal en este tipo de ensayos son los experimentos que se denominan doble ciego, en los que ni los participantes ni el propio investigador conocen quién ha recibido qué tratamiento concreto.

9. ¿Cuántas veces se ha repetido el experimento?, ¿es un ensayo multicentro?

Los resultados que son consistentes en estudios repetidos en poblaciones independientes son mucho más fiables. Cuanto más se repita un experimento más fiable será: con una observación única se puede sacar muy pocas conclusiones. Lo más convincente es que un grupo de investigación independiente repita el experimento y obtenga el mismo resultado. Es lo que se denomina un ensayo multicentro: varios grupos de investigación independientes realizando el mismo experimento.

10. ¿Los resultados se han obtenido en animales o en seres humanos?

Un caso a tener en cuenta es que los resultados positivos en los experimentos con animales no siempre se repiten en los seres humanos. Por eso, puede haber resultados excelentes de vacunas o de tratamientos en condiciones de laboratorio, en cultivos celulares o en animales de experimentación que en humanos no funcionen.

11. ¿Se confunde la causa de un hecho con la correlación?

Correlación no implica causalidad. Suele ser muy tentador asumir que un determinado hecho es la causa de otro. Sin embargo, quizá esa correlación entre hechos sea solo una mera coincidencia. El hecho de que dos eventos se den habitualmente de manera consecutiva no implica que uno sea causa del otro. Un ejemplo puede ser la correlación en el tiempo entre la edad a la que se ponen algunas vacunas y la aparición del autismo (ambas en los primeros años de vida), que no implica que la causa del autismo sean las vacunas.

12. ¿Hay una interpretación exagerada de los resultados?

Extrapolar más allá de los datos suele ser arriesgado. Los patrones de comportamiento encontrados en un determinado experimento no necesariamente pueden aplicarse fuera de ese experimento concreto. Sin ir más lejos, es muy difícil predecir cómo se va a comportar una pandemia cuando los cambios son muy rápidos o nuevos o cuando cambian las condiciones (con o sin vacunación), o simplemente comparándolo con otras pandemias anteriores. En la interpretación de los resultados hay que tener en cuenta que puede haber muchas explicaciones diferentes para un mismo fenómeno. Si los resultados se simplifican y se atribuyen a un solo factor, se puede cometer un error de interpretación. Por eso, las comparaciones de resultados que dependen de muchos factores suelen ser poco fiables.

Fuente:

Erviti, M. C., Salaverría, R., León, B., Martínez-Costa, M. P., López-Goñi, I. (2022). Mentiras contagiosas. Guía para esquivar la desinformación en salud. Pamplona: Servicio de Publicaciones de la Universidad de Navarra. DOI: https://doi.org/10.15581/978-84-8081-720-2

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Si las bacterias no tienen ojos y no necesitan ver, ¿para qué producen luz?

Sí, hay bacterias que son capaces de producir luz. La bioluminiscencia es la generación enzimática de luz visible por seres vivos: de energía química a energía lumínica.

Estas bacterias tienen una enzima con el curioso nombre de luciferasa, que es capaz de oxidar un compuesto (un aldehído alifático de cadena larga denominado luciferina) y emitir el exceso de energía en forma de luz. Las enzimas son proteínas que llevan a cabo reacciones químicas que suele liberar energía normalmente en forma de calor, pero en este caso se libera en forma de fotones, es decir, de luz.

Para que ocurra esa reacción, la luciferasa necesita oxígeno. Estas bacterias solo producen luz cuando hay oxígeno en el medio. No está muy claro el origen evolutivo de la bioluminiscencia, pero probablemente surgió en las bacterias hace millones de años como un método para evitar el efecto tóxico del oxígeno, conforme la Tierra se fue llenando de oxígeno (recuerda que originariamente en la Tierra no había oxígeno y que éste fue un “invento” microbiano).

Bacterias bioluminiscentes en cultivo líquido: a la izquierda un matraz con el cultivo de la bacteria del género Vibrio spp., a la derecha el mismo matraz fotografiado a oscuras. (Fuente: @microbioblog).

Bacterias bioluminiscentes en placa: cada puntito luminoso son un grupo o colonia de las bacterias que crecen sobre una placa de agar. (Fuente: Sergio Bárcena, @Barcena88).

Lo curioso de este sistema es que solo está activo cuando hay suficiente número de bacterias. Las bacterias no piensan, pero son muy listas y “ahorran” producir luz si no hay quorum suficiente. La bioluminiscencia en estas bacterias solo ocurre cuando hay una alta densidad de población. Los genes de la luciferasa solo se expresan y están activos cuando la población bacteriana es muy alta. Y esto las bacterias “lo saben” porque poseen un sistema de comunicación química entre ellas que se denomina “quorum sensing”.

El quorum sensing es un mecanismo de regulación genética dependiente de la densidad bacteriana.

Para ello, durante el crecimiento, estas bacterias liberan al exterior una molécula mensajera (la acyl-homoserina lactona) que actúa como inductor. Esta molécula entra al interior de la bacteria y cuando alcanza una cierta concentración, que depende del número de bacterias, activa la expresión de los genes de la luciferasa. Así, si el número de bacterias es pequeño, habrá poco inductor, no se activa la luciferasa y las bacterias no producen luz (OFF). Pero cuando se alcanza un número suficiente, la concentración de inductor aumenta, activa la luciferasa y se produce luz de forma sincrónica y simultánea (ON). Este sistema de quorum sensing se encuentra también en muchas otras bacterias no bioluminiscentes, algunos patógenos de animales y plantas. En este tipo de bacterias el sistema quorum sensing controla la expresión de factores de virulencia (otras enzimas o toxinas) cuya síntesis depende de la densidad bacteriana.

¿Y para qué le sirve a una bacteria producir luz?

Buena pregunta. Evidentemente las bacterias no tienen ojos y no necesitan luz para ver. Este tipo de bacterias, de los géneros Vibrio o Photobacterium (*), suelen ser simbiontes y colonizan órganos especializados productores de luz (fotóforos) de algunos peces o calamares marinos. Para la bacteria es una buena forma de asegurarse el alimento y un lugar “seguro”. Los peces y calamares suelen emplear las señales luminosas para evitar predadores, camuflarse o atraer a sus presas. Algunas especies de calamares producen, por ejemplo, tinta bioluminiscente.

A veces, en verano en algunas playas de noche se puede observar como al batir de las olas aparecen destellos de luz azul bastante espectaculares (“mar de ardora” le llaman en Galicia o “milky seas” en inglés). En este caso suele deberse no a este tipo de bacterias sino a dinoflagelados (protistas) bioluminiscentes del género Noctiluca.

(*) Otros géneros de bacterias bioluminiscentes son: Aliivibrio, Shewanella y Photorhabdus.

En nuestra charla de #NaukasBilbao22 algo contamos sobre las bacterias bioluminiscentes, en este ENLACE tienes acceso al video.

Es esto otro vídeo es fascinante, te explica cómo hablan las bacterias entre ellas y cómo está regulado el ciclo circadiano del calamar con el crecimiento de la bacteria bioluminiscentes:

En estos dos últimos años he dedicado bastante tiempo a explicar “las bondades” de la ciencia. Estoy convencido de que gracias al trabajo colectivo e intenso de muchos que se dedican a la ciencia y a la tecnología hemos conseguido disminuir y acortar el impacto de la pandemia. Las soluciones a los grandes problemas que nos acechan, como los efectos del cambio climático, la crisis energética (y ahora la viruela del mono) vendrán de la ciencia y la tecnología. Por eso, hablar de “los males” de la ciencia puede crear un cierto “conflicto de interés” a una persona que, como yo, se dedica a la ciencia. O por lo menos, puede parecer contradictorio.

Pero el libro “Los males de la ciencia” es un libro muy pensado. Me consta que sus autores, profesores con una amplia experiencia en investigación, docencia y gestión universitaria, y divulgación de la ciencia, llevan varios años escribiéndolo. Un libro pensado y para pensar. Un libro de referencia que va a resistir muy bien el paso del tiempo. Porque los problemas que describe son de difícil solución. Pero conocer los males y defectos de la ciencia es la única forma de ponerles remedio. Y probablemente lo mejor es que lo hagamos “desde dentro”, que seamos los que nos dedicamos a la ciencia los que no nos desentendamos de las consecuencias que pueda tener lo que hacemos, advertir de los peligros y ponerles solución.

El libro comienza explicando qué es la ciencia y sus valores: un conocimiento fiable de la realidad que nos rodea, la búsqueda de la verdad, un beneficio o empresa colectiva. Comentan tres rasgos de la ciencia que van a influir en la percepción que la sociedad tienen de ella: la imposibilidad de anticipar resultados y predecir el futuro, su naturaleza provisional y que el conocimiento es resultado del consenso colectivo. Explican cómo se financia la ciencia, la importancia de publicar y cómo se utilizan las métricas para evaluar a los investigadores. La ciencia necesita apoyo social.

No lo sabemos todo: humildad. Pero cada vez sabemos más: esperanza

A continuación, los autores hacen un detallado catálogo de los defectos, problemas y males de la ciencia. Algunos de ellos tiene que ver con la desigualdad de oportunidades y la discriminacion: desde el favoritismo o beneficio que implica darle al que más tiene, a los investigadores más famosos o reconocidos (el efecto Mateo), hasta la ocultación de aportaciones y descubrimientos de mujeres científicas (el efecto Matilde), y otras formas de discriminación.

Quizá para muchos de nosotros al pensar en los males de la ciencia lo primero que nos viene a la cabeza es la falta o mala distribución de la financiación y la lacra de una burocracia insaciable.

“Sus efectos (de la burocracia) se manifiestan en el tiempo del personal investigador – su bien más preciado, por escaso – y en su estado de ánimo y bienestar mental”.

Pero hay una larga lista de males de la ciencia: financiar solo el mal entendido “conocimiento útil”, el uso de las métricas para medir la “calidad” de la actividad investigadora, la precariedad laboral, la salud mental o “brutalidad psicológica del sistema postdoctoral”, … El sistema de publicación científica merece un capítulo entero: el monopolio de las editoriales, las revistas “depredadoras”, los sesgos a la hora de publicar de los propios autores, los revisores y las editoriales, las revisiones fraudulentas, la perversión de las métricas por número de citas, el factor de impacto, los pre-prints, …

“Solo se publican los resultados positivos. El que las editoriales no publiquen resultados negativos supone un obstáculo para el avance del conocimiento científico y, en muchas ocasiones, una pérdida de dinero”.

Las malas prácticas (fabricar, falsificar y plagiar resultados, los sesgos cognitivos e ideológicos, los conflictos de intereses…), la mala ciencia (la ciencia irresponsable, sin interés, irreproducible…), la ética (experimentación con seres humanos, con animales, los riesgos de la edición genética o la indigencia artificial…) y la difícil relación entre ciencia y política y los medios de comunicación (con especial mención a la Covid-19), también merecen varios capítulos en el libro.

Los autores terminan con un “los males de la ciencia tienen remedio”, un capítulo, que a mi entender hubiera merecido mayor extensión. Pero, como he dicho, las soluciones son complicadas (“esto es muy complejo”, en palabras de uno de los autores). Comentan algunas soluciones que ya se están llevando a cabo en distintos países para promover la igualdad de oportunidades, mejorar la evaluación de la investigación (que deje de ser “al peso”), las iniciativas de ciencia abierta (Open Science), ciencia ciudadana, o las oficinas de ciencia y tecnología en los parlamentos, entre otras.

Darwin, tardó varias décadas en escribir El origen de las especies, y no escribió ningún “paper”

Quizá, la que más me ha gustado, es la que proponen al final de este capítulo: fomentar la ciencia lenta: “publica menos, publica mejor”, “necesitamos bajar el ritmo, ir mas despacio: Y tomarnos nuestro tiempo. El tiempo para pensar.” Solo así, entre todos, haremos mejor ciencia.

“Los males de la ciencia”, un libro muy recomendable, un libro para pensar.

Lo que de forma fina y elegante algunos denominan serendipia pero que la mayoría de nosotros reconocemos como chiripa

Tendemos a pensar que detrás del avance de la ciencia hay unos señores y señoras concienzudos que se dedican a pensar y diseñar complicados y complejos experimentos. Pensamos que la ciencia es fruto del estudio y de una experimentación rigurosa, de la observación y verificación posterior en condiciones controladas. Y en efecto es así…, pero no siempre. A lo largo de la historia se han dado multitud de ejemplos de descubrimientos asombrosos, algunos que incluso han salvado millones de vidas, que han sido fruto de la mera casualidad. Es lo que de forma fina y elegante algunos denominan serendipia pero que la mayoría de nosotros reconocemos como la chiripa.

Serendipia: «Hallazgo valioso que se produce de manera accidental o casual»

La casualidad ha sido la razón, por ejemplo, de que la vacuna de Oxford-AstraZeneca se haya administrado en una dosis concreta con una eficacia en los ensayos clínicos de hasta un 90%. Los primeros resultados del estudio de la fase 3 mostraron una eficacia de un 70% al administrar dos dosis completas de la vacuna, según el protocolo original. Sin embargo, se comprobó en un grupo de voluntarios que la eficacia subía hasta el 90% cuando se inoculaba media dosis en el primer pinchazo y una dosis completa un mes después. La propia empresa explicó que este resultado, en principio sorprendente, en realidad había sido fruto de un error: se confundieron y a un grupo les inocularon en la primera inyección la mitad de la dosis. Cuando se dieron cuenta, decidieron seguir con el ensayo clínico y administrarles la dosis completa en la segunda inyección de refuerzo. Cuando al final comprobaron los resultados, la sorpresa fue que este grupo estaba mejor protegido que aquellos que recibieron la pauta que se pensaba que era la óptima, las dos dosis completas. Por eso, el protocolo actual de esta vacuna combina media dosis en el primer pinchazo y una dosis completa en el segundo.

En la historia de la microbiología tenemos varios ejemplos de descubrimientos asombrosos frutos de la causalidad, sobre eso de “irse de vacaciones y olvidarse unos cultivos en el laboratorio” ha dado lugar historias fascinantes.

Algunos de los descubrimientos del mismo Pasteur fueron fruto de la casualidad. Pasteur estaba estudiando el cólera aviar, causado por una bacteria Pasteurella multocida, cuyo efecto en las granjas francesas era devastador a finales del siglo XIX. En su laboratorio inyectaban pollos con bacterias vivas, y registraba el avance de la enfermedad hasta su muerte. Pasteur había dado instrucciones a uno de sus asistentes de inyectar a los pollos con un cultivo fresco de la bacteria antes de irse de vacaciones, pero al asistente se le olvidó.

Un mes después se llevó a cabo el experimento con aquellos cultivos “viejos” olvidados encima de la mesa del laboratorio. Pero los pollos sobrevivieron, así que Pasteur decidió volverles a inocular bacterias “frescas” muy virulentas, recién cultivadas. Sorprendentemente los pollos no enfermaron. A partir de esta observación, Pasteur pensó que lo que había sucedido es que los animales que habían sido inoculados con una forma atenuada de la bacteria sufrían un tipo de enfermedad muy debilitada, que les protegía o les hacía resistentes a la enfermedad grave. Pensó que esto debía ocurrir también en otras enfermedades infecciosas. Así, Pasteur descubrió por accidente el método de atenuación de las vacunas: debilitar una bacteria para usarla como vacuna. Esta es la base de las vacunas atenuadas: microorganismos vivos pero debilitados que no causan la enfermedad pero que son capaces de activar y estimular las defensas contra el patógeno.

Otro clásico de la chiripa en la ciencia es el descubrimiento de la penicilina. Fleming trabajaba en un pequeño laboratorio en un hospital londinense con la bacteria Staphylococcus y la cultivaba en las típicas placas de Petri. Estaba interesado en estudiar el efecto de una nueva enzima que él mismo había descubierto unos años antes, la lisozima (o enzima que lisa) capaz de romper o lisar las bacterias. Los microbiólogos tenemos la costumbre de abrir las placas para visualizar las colonias bacterianas y apuntar los resultados. Esta costumbre no es muy recomendable porque, como veremos, las placas pueden contaminarse con microbios ambientales que estén en el aire. Fleming dejó unas cuantas de estas placas con estafilococos en el laboratorio y se fue de vacaciones.

Al volver después del verano, analizando las placas antes de tirarlas comprobó que alguna de ellas se había contaminado con un hongo de color verde y curiosamente el hongo había inhibido el crecimiento de los estafilococos. ¿Quizá el hongo había producido también esa lisozima que tanto le interesaba? Fleming comprobó que aquel hongo había producido una sustancia nueva, que denominó penicilina, en honor al nombre del hongo Penicillium. Aquella sustancia tenía la capacidad de romper los estafilococos. Fleming pensó que el hongo contaminante había entrado en su laboratorio por la ventana abierta, pero los microbiólogos no solemos trabajar con las ventanas abiertas. Lo más probable es que proviniera del laboratorio del piso de abajo, que trabajaba con hongos. Sorprendentemente Fleming no realizó ningún experimento con animales, para ver si la penicilina podría curarles de una infección. Tampoco se preocupó por estudiar la composición química del compuesto, ¿qué era en realidad la penicilina? Es verdad que no lo tenía fácil, aquel compuesto era muy inestable, muy difícil de obtener y de extraer del medio donde crecía el hongo, se obtenía muy poca cantidad y con muchas impurezas. Otros con anterioridad habían observado fenómenos de inhibición similares, pero Fleming tenía la mente preparada (para más detalle te recomiendo «Historia de las bacterias patógenas» de J. R. Ramos). Fleming publicó su descubrimiento en 1929 y durante diez años pasó bastante desapercibido, hasta que en 1938 un par de investigadores de la universidad de Oxford decidieron continuar el trabajo de Fleming: Howard W. Florey y Ernst B. Chase. En 1945 concedieron el premio Nobel de Medicina a Fleming por el descubrimiento de la penicilina, y a Florey y Chase por su desarrollo. Fue el primer antibiótico de una larga lista de ellos que han salvado millones de vidas desde entonces.

Más recientemente, tenemos el ejemplo del descubrimiento de la bacteria que puede causar el cáncer de estómago: Helicobacter pylori. Tradicionalmente, las úlceras gastroduodenales eran consideradas una patología causadas principalmente por el estrés. Algo de esto puede influir, pero en 1982 los australianos J. Robin Warren (patólogo) y Barry J. Marshall (microbiólogo) demostraron que la causa de esta enfermedad, que podía acabar en cáncer de estómago, era una bacteria: Helicobacter pylori. Warren había observado en muestras de la mucosa gástrica de pacientes con gastritis lo que parecían bacterias, algo impensable entonces, pues se creía ningún microorganismo podrían resistir las condiciones ácidas del estómago. Para demostrarlo, Marshall inoculó placas de Petri con biopsias de mucosa. Los resultados sin embargo fueron negativos: no se observó crecimiento bacteriano a pesar de la presencia de bacterias en los cortes histológicos al microscopio. Llegaron unos días de vacaciones y de nuevo la casualidad. Marshall se dejó olvidadas algunas de esas placas en la estufa y a su regreso varios días después, comprobó que habían crecido unas diminutas colonias transparentes, las bacterias que estaba buscando. Helicobacter pylori es una bacteria de crecimiento lento que requiere al menos cinco días de incubación. A pesar de esto, la comunidad científica puso en duda el hallazgo, y para demostrar que la bacteria era la causa de la gastritis, Marshall decidió “beberse” un buen trago de Helicobacter. Pero esto ya es otra historia. Warren y Marshall recibieron el premio Nobel de Medicina en 2005.

La chiripa química

En el mundo de la química también hay varios ejemplos de serendipia. La nitrocelulosa o algodón pólvora es un sólido parecido al algodón que se emplea en la elaboración de explosivos, el celuloide de las películas fotográficas y como materia prima en la fabricación de pinturas, lacas o barnices. Se sintetiza a base de algodón, ácido nítrico y ácido sulfúrico. Es explosivo, pero mucho más estable que la nitroglicerina o la pólvora. Seguro que alguna vez has visto a un mago hacer desaparecer un pañuelo, una llamarada y desaparece, no deja rastro ni cenizas. Son pañuelos de nitrocelulosa. El descubrimiento de la nitrocelulosa fue uno de esos ejemplos de serendipia científica. Christian Friedrich Schönbein un químico germano-suizo, fue quién descubrió la nitrocelulosa en 1846.

Por lo visto el tal Christian era de esos que se llevan el trabajo a casa y durante un experimento en la cocina, derramó una mezcla de ácido sulfúrico y ácido nítrico sobre la mesa. Quizá pensó que su mujer se iba a enfadar, así que cogió un delantal de algodón de su esposa y secó la mesa. Luego puso a secar el delantal empapado de la mezcla de ácidos sobre una estufa. Cuál fue su asombro cuando de repente el delantal se inflamó muy rápidamente, y desapareció sin dejar rastro. La celulosa del algodón se había convertido en nitrocelulosa y con el calor de la estufa explotó de forma repentina. Schönbein acababa de descubrir la nitrocelulosa.

Vamos ahora a la Primera Guerra Mundial. Seguro que recuerdas alguna imagen de soldados de aquella Gran Guerra protegidos con máscaras de gas. En aquella contienda, el ejército alemán empleaba el gas mostaza como armamento químico. El contacto con el gas causaba ampollas en la piel y en las mucosas, quemaduras, ceguera y muerte por asfixia. Los efectos y las secuelas fueron tan devastadoras, que después de la Primera Guerra Mundial la Convención de Ginebra de 1925, prohibió el uso de este tipo de armas químicas en los enfrentamientos bélicos. Varios años después, en 1942, dos farmacólogos de la Universidad de Yale, Louis S. Goodman y Alfred Gilman, aislaron una variante del gas mostaza (la clormetina) y descubrieron asombrados que mataba inmediatamente los glóbulos blancos de la sangre, las células que más rápido se reproducen. Eso les dio la idea de que quizá serviría para otro tipo de células que también se reproducen muy rápido: las cancerígenas. Las primeras pruebas se hicieron en ratones y luego en humanos. Comprobaron que este tratamiento mejoraba significativamente a los pacientes con linfoma de Hodgkin y con otros tipos de leucemias. Al principio la comunidad científica no les hizo mucho caso, pero al año siguiente, en plena Segunda Guerra Mundial, los alemanes hundieron varios buques de la armada de EE.UU. en el puerto de Bari (Italia). Uno de ellos, el SS John Harvey tenía un cargamento “secreto”: 100 toneladas de gas mostaza. Su hundimiento provocó una enorme nube tóxica. Las autopsias a las víctimas demostraron que el gas mostaza había atacado preferentemente a la médula ósea y había destruido los glóbulos blancos de la sangre. Este hecho reforzó la hipótesis de Goodman y Gilman de que el efecto de un derivado del gas mostaza sobre los glóbulos blancos podría tener una utilidad terapéutica. Este sería el inicio de una nueva era en el tratamiento del cáncer: la quimioterapia. Goodman y Gilman fueron autores de un libro de texto clásico que todavía se usa en las universidades: Las bases farmacológicas de la terapéutica.

Si en microbiología lo de “irse de vacaciones y olvidarse unos cultivos en el laboratorio” ha sido el origen de grandes descubrimientos, lo de “chuparse los dedos” ha dado lugar a otras historias increíbles en la química de los edulcorantes. Constantine Fahlber, en 1879, siendo todavía estudiante trabajaba en un laboratorio de química orgánica. A la hora de comer, notó un sabor muy dulce en sus dedos y pensó que se habrían impregnado de alguno de los productos que había manejado ese día en el laboratorio. Descubrió así la sacarina, la patentó y se hizo millonario. En 1937, otro estudiante, Michael Sveda, trabajaba para encontrar un agente contra la fiebre. Mientras fumaba en el laboratorio (¡!), se dio cuenta de que el cigarrillo tenía un sabor dulce. Descubrió así el ciclamato, entre 30 y 50 veces más dulce que el azúcar. El aspartamo también fue en 1965 por James Schlatter buscando un tratamiento para las úlceras y el ardor de estómago. Se le cayó un poco de una de las moléculas con las que trabajaba en su mano. Cuando se chupó un dedo para pasar la hoja de su cuaderno de laboratorio, se dio cuenta de que tenía un intenso sabor dulce. El aspartamo tiene un poder edulcorante 200 veces superior al de la sacarosa. Pero el caso más divertido de todos es el descubrimiento de la sucralosa en 1976, por Shashikant Phadnis un estudiante hindú que trabajaba en el King’s College de Londres. Habían sintetizado varios compuestos químicos derivados de la sacarosa. El director del laboratorio le dijo en inglés a Phadnis: “Test it” (esto es, “Analiza la molécula”) pero Phadnis, que no hablaba muy bien inglés todavía, entendió “Taste it” (esto es “Pruébala”). Y eso hizo. Afortunadamente para Phadnis la sustancia no era tóxica y era muy dulce. La sucralosa resultó ser uno de los edulcorantes más potentes que se conocen que además no aporta calorías ni genera caries. En 2015, Pepsi anunció que cambiaba el aspartamo por la sucralosa en todas sus bebidas light. (Para saber más te recomiendo leer a JR Alonso sobre “La dulce serendipia”, de donde he sacado estas historias tan dulces).

Hay muchos más ejemplos de chiripas en ciencia, que te animo a compartir. Es otra forma de ver avanzar la ciencia, pero no todo es tan fácil. Como decía Pasteur: “En los campos de la observación, el azar favorece sólo a la mente preparada”, así que… sigue estudiando.

Esta semana hemos presentamos un proyecto de divulgación científica que me hace mucha ilusión: llevar la ciencia en la calle, 50 marquesinas por toda la ciudad de Pamplona llena de infográficos sobre la ciencia y la tecnología que hay detrás de lo más cotidiano de cada día, desde una barra de pan, una cerveza, una fruta hasta un móvil o un coche.

«La ciencia en la calle» estará en Pamplona desde el 2 al 19 de noviembre.

Esto es una iniciativa del Museo de Ciencias Universidad Navarra  y de la Cátedra de Cultura Científica de la UPV/EHU, con la colaboración de la Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología del Ministerio de Innovación y Ciencia (FECYT), el Ayuntamiento de Pamplona, el Gobierno de Navarra y la Fundación Euskampus. Y el buen hacer de NorArte Visual Science.

En este enlace puedes descargarte los pdf, y los puedes obtener también en euskera aquí. Ojalá muchos más Ayuntamientos y comercios se unan a esta iniciativa, que volverá en primavera, con más infográficos y más ciudades, ¡estad atentos!

Esta información puede ser muy útil para profesores de secundaria y bachillerato, para contar la ciencia y la tecnología en lo más cotidiano de cada dia.

Asesoramiento científico:
– Iker Aretxabaleta Astoreka. Dpto. de Tecnología Electrónica. Escuela de Ingeniería de Bilbao. UPV/EHU.
– Arturo Ariño Plana. Dpto. de Biología Ambiental. Universidad de Navarra.
– Ana Maria de Miguel Velasco. Dpto. de Biología Ambiental. Universidad de Navarra.
– Markel Fernandez Zubizarreta. Dpto. de Tecnología Electrónica. Escuela de Ingeniería de Bilbao. UPV/EHU.
– José Ramón Isasi Allica. Dpto de Química. Universidad de Navarra.
– Asier Matallana Fernandez. Dpto. de Tecnología Electrónica. Escuela de Ingeniería de Bilbao. UPV/EHU.
– Endika Robles Perez. Dpto. de Tecnología Electrónica. Escuela de Ingeniería de Bilbao. UPV/EHU.

Corrección de textos y traducción:
– Uxune Martinez. Euskampus Fundazioa.

Equipo de diseño e Ilustración:
– NorArte Visual Science

Directores de proyecto:
– Ignacio López-Goñi. Director del Museo de Ciencias Universidad de Navarra.
– Juan Ignacio Pérez Iglesias. Director de la Cátedra de Cultura Científica de la UPV/EHU.

Idea original:

Con la colaboración de:

Estas infografías pueden emplearse bajo licencia: