AECOC
INNOVATION HUB

Tendencias - Tecnologías - Impactos

Noticias Tecnología - Innovación - Ciencia

add ver todas

¿Orejas que crecen en manzanas? Las plantas que prometen crear tejido humano

El doctor Pelling de la Universidad de Ottawa ha comenzado a crear reemplazos de tejido humano en manzanas. Tras analizar el tejido de la manzana con un microscopio, se ha descubierto que su estructura es muy similar a la que se genera de manera artificial para alojar el desarrollo de células mientras crean tejido humano. Para testarlo, su equipo talló la forma de una oreja en una manzana e implantaron células humanas y animales en su interior para que se reprodujeran. Posteriormente liberaron la oreja del molde para implantarla con éxito en un ratón.

El impacto de este descubrimiento es:

  • Biotecnología ética – el descubrimiento de esta tecnología une esta técnica al conjunto de otras enmarcadas dentro de la biotecnología que no requieren del polémico uso de células madre para la generación de tejido humano sustitutivo, surgiendo así un nuevo avance en este campo tan importante.
  • ¿Biotecnología estética? – Esta experiencia demuestra que las células crecen hasta tomar la forma del espacio que las contiene. Así, si una persona deseara tener las orejas de su personaje favorito, no tendrá más que encargarlas e implantárselas. Surge así una nueva forma de llevar a cabo modificaciones estéticas en el cuerpo humano.

    Para saber más haz click aquí

NOTICIAS RELACIONADAS

add ver todas

La inteligencia artificial puede detectar signos de...

El uso de machine learning puede detectar los patrones y los primeros síntomas del Alzheimer. El estudio se esta realizando a través de un dispositivo que, instalado en el cuarto de un paciente, se encarga de grabar todo lo que sucede a su alrededor incluyendo los movimientos de la persona.Las consecuencias del uso de machine learning en la detección del Alzheimer:Identificación de enfermos en fase temprana – los dispositivos permiten recoger información e identificar patrones que pueden servir para identificar a futuros pacientes, que podrían comenzar a ser tratados años antes de que aparezcan los síntomas obvios como la perdida de memoria.​Creación de un prueba de diagnostico– actualmente no existe prueba para identificar a los enfermos de Alzheimer y los escáneres de cerebro no se pueden utilizar para identificar esta enfermedad. Sin embargo, el machine learning podría permitir desarrollar una prueba de diagnóstico.Mejora de los ensayos clínicos de los medicamentos – los patrones identificados con machine learning pueden eliminar los dos problemas principales en el desarrollo de nuevos medicamentos para el Alzheimer: el desconocimiento de las causas de la enfermedad y la dificultad de identificar pacientes que se beneficien de la medicación.Para saber más haz click aquí

La primera avenida eléctrica de todo Reino Unido carga...

Una calle en la ciudad de Westminster se convierte en la primera de Reino Unido en colocar puntos de carga para vehículos eléctricos, con la innovación de que se encuentran situados en farolas. Es llamada “Electric Avenue”, y es el resultado de la colaboración entre Siemens y Ubitricity, empresas que han desarrollado el proyecto. Los vehículos podrán ser cargados durante la noche por aquellas personas que no tengan disponible las instalaciones necesarias para la carga en sus domicilios.

¿Cómo va a afectar el Deep fake a nuestro futuro?

¿Cómo va a afectar el Deep fake a nuestro futuro? El aumento exponencial de fake news en la web hace imposible saber con certeza la veracidad del contenido digital que consumimos. Además cada vez los deep fakes son más sofisticados, convirtiéndose en un elemento fundamental de las agendas estratégicas a futuro de las empresas.

Innit y Google Cloud ofrecen recomendaciones nutricionales...

La startup Innit y Google Cloud se asocian para ofrecer un nuevo softwart que permita a los supermercados y otras empresas crear recomendaciones nutricionales personalizadas de alimentación saludable a sus clientes con problemas de salud como diabetes tipo 2, hipertensión, obesidad y enfermedades cardíacas.