Resumen

Esta infografía busca extender la información sobre las nuevas estrategias para prevenir la infección por el Virus de la Inmunodeficiencia Humana (vih), y así reducir el número de nuevas infecciones a nivel mundial. Se habla del tratamiento PreExposición o Profilaxis PreExposición (prep): qué es, a quién está dirigido y se proporcionan enlaces para obtener datos adicionales.
Palabras clave: vih, prevención, prep, Infecciones de Transmisión Sexual.

PrEPventing HIV infection

Abstract

This infographic seeks to expand the information on new strategies to prevent infection by the Human Immunodeficiency Virus (hiv), and thus reduce the number of new infections worldwide. It discusses Pre-Exposure Treatment or Pre-Exposure Prophylaxis (prep): what it is, who it is for, and gives links to additional information.
Keywords: hiv, Prevention, prep, Sexually Transmitted Infections.

Esta infografía nace de la necesidad de extender la información sobre las nuevas estrategias para prevenir la infección por el Virus de la Inmunodeficiencia Humana (vih), y así reducir el número de nuevas infecciones a nivel mundial.

Consideramos que los temas básicos sobre vih aún están poco distribuidos y que existe mucha desinformación al respecto. La discriminación que genera la infección por el vih también impide que el conocimiento llegue a todos los sectores y a todas las edades, por lo que la divulgación sobre salud ayuda a concientizar a las personas y quizá permita la prevención, no sólo de la infección por vih, sino también de otras enfermedades que pueden ser un problema de salud pública.

El tratamiento PreExposición o Profilaxis PreExposición (prep), de acuerdo con la Guía de Atención para Otorgar Profilaxis Preexposición, es una estrategia implementada de manera reciente para disminuir las infecciones nuevas por el vih a nivel mundial. Consiste en tratamiento antirretroviral —antivirales específicos contra retrovirus, del tipo al que pertenece el vih—, sin tener la infección por vih, pero estar en alto riesgo de adquirirla.

prep está dirigido a personas que pertenecen a los grupos con más riesgo de adquirir vih. Entre ellas están los hombres que tienen sexo con hombres (hsh), parejas de personas que viven con vih y que a pesar de toma tratamiento antirretroviral aún tienen cargas virales detectables 1, consumidores de drogas durante el sexo, trabajadores sexuales, entre otros (Centro Nacional para la Prevención y Control del vih y el sida [censida], pp. 22-25).

Asimismo, la Guía de la Secretaría de Salud, en concordancia con las recomendaciones de las guías de la Organización Mundial de la Salud, enfatiza que los posibles candidatos deben cumplir algunos lineamientos para poder ser incluidos en el programa de prep. Estos son: responder un cuestionario que ayude a determinar su riesgo de contraer el vih y tomar consejerías, para determinar el estado mental de los candidatos, identificar y cambiar conductas sexuales de riesgo, y, sobre todo, conocer el funcionamiento de la prep (censida, 2022; who, 2017a).

La prep tiene varios tipos —Truvada, Descovy y Apretude— y esquemas de tratamiento. Los candidatos junto con su consejero deben elegir el más adecuado para ellos. Asimismo, es muy importante dejar claro al candidato que el éxito de esta estrategia está asociado a la adherencia al tratamiento, es decir, a tomar el medicamento siguiendo las indicaciones de frecuencia y número de tabletas que el médico haya prescrito, Tomarlo de manera inadecuada (baja adherencia) puede incluso aumentar la probabilidad de adquirir vih debido a que se tiene un falso sentido de protección contra la infección. Además, el uso de prep debe implementarse como una estrategia extra de prevención para la infección por vih, sin dejar a un lado el uso del condón para protegerse también de otras infecciones de transmisión sexual.

prep es una estrategia prometedora si se logra tener adherencia en los participantes, ya que puede reducir en más del 90% el riesgo de adquirir vih. Creemos que esta infografía podría invitar al lector a saber un poco más sobre el tema, así como acercarse a centros de salud donde le puedan orientar acerca del programa prep, de ser el caso.

El cartel fue creado en BioRender.com

Referencias

• Centro Nacional para la Prevención y Control del vih y el sida (censida). (2022, 23 de febrero). Guía de Atención para Otorgar Profilaxis Preexposición. https://cutt.ly/I3fPyeB.
• World Health Organization (who) (2017a). who implementation tool for pre-exposure prophylaxis (PrEP) of HIV infection: module 3: counsellors. https://apps.who.int/iris/handle/10665/258517.
• World Health Organization (who). (2017b). who implementation tool for pre-exposure prophylaxis (PrEP) of HIV infection: module 11: PrEP users. World Health Organization. https://apps.who.int/iris/handle/10665/258510.

Sitios de interés

• Centro de Investigación en Enfermedades Infeccionas (cieni).
• Centro Nacional para la Prevención y Control del vih y el sida.
• Detengamos juntos el vih (cdc).
• Pre-exposure prophylaxis, oms (en inglés).

Recepción: 14/09/2022. Aprobación: 13/01/2023.

Resumen

La inteligencia artificial (ia) ha dejado de ser ciencia ficción, y ya es algo común en nuestra vida. Las distintas áreas de la ia imitan lo que ocurre en la naturaleza, un ejemplo es el comportamiento de diferentes animales gregarios, como las abejas o los lobos. El comportamiento de estas estructuras sociales se emplea para buscar soluciones a diferentes problemas. En este artículo se presentan algunos ejemplos de algoritmos que imitan el comportamiento de distintos animales y su aplicación en la vida diaria, en el marco de una disciplina que se conoce como inteligencia de enjambre.
Palabras clave: inteligencia artificial, inteligencia de enjambre, optimización, animales gregarios, algoritmos.

Swarm intelligence: from natural to artificial systems

Abstract

Artificial intelligence (ai) is no longer science fiction and is already commonplace in our lives. The different areas of the aiimitate what happens in nature, an example is the behavior of different gregarious animals, such as bees or wolves. The behavior of these social structures is used to find solutions to different problems. This article presents some examples of algorithms that imitate the behavior of different animals and their application in daily life, within the framework of a discipline known as swarm intelligence.
Keywords: artificial intelligence, swarm intelligence, optimization, gregarious animals, algorithms.

Introducción

Podemos definir a la inteligencia artificial (ia) como una metáfora del mundo natural. Existen deferentes situaciones en la naturaleza que son copiadas dentro de un algoritmo para resolver diferentes problemas de la vida diaria. A estos algoritmos que imitan alguna cosa del mundo natural se les conoce como algoritmos bio-inspirados. Por ejemplo, se puede imitar la manera en que un águila mueve las piernas y garras para tomar una presa, y plasmar esos movimientos en un brazo robótico que es llevado por un dron, con el fin de recoger alguna carga (Han et al., 2009). Otro ejemplo son las redes neuronales que imitan la conexión entre neuronas de un cerebro, con esto se pueden reconocer objetos en imágenes o palabras dentro de audios (Kim et al., 2018).

Vamos a definir como algoritmos bio-miméticos a aquellos que resuelven problemas basándose en la imitación de algo en la naturaleza, pero de una forma más abstracta, no una copia fiel de algún comportamiento o movimiento. En este caso podemos hablar de los sistemas inmunes artificiales, que hacen una analogía entre los anticuerpos que combaten alguna infección, para luego llevar esa idea a la detección de fallas en algún proceso industrial. Así, una señal de falla, será algo similar a una enfermedad, y ahora, viendo la analogía descrita, se puede ver qué anticuerpos combaten la enfermedad, lo que nos llevaría a saber qué tipo de falla hubo en la industria y hasta su causa (Bayar et al., 2015). Un método reciente es el de autómatas celulares, los cuales emplean operaciones matemáticas para imitar un órgano biológico, y la información que entra es tratada como si fueran nutrientes, toxinas y hasta bacterias, al ir pasando a través de diferentes operadores matemáticos es como si el nutriente entrara al órgano (Delvalle-Arroyo et al., 2015).

Hay otro algoritmo bio-mimético llamado algoritmo genético (Yang, 2021), el cual forma parte de los algoritmos evolutivos. Estos algoritmos son una metáfora de la evolución de las especies. Permíteme explicarte este caso para que entiendas mejor qué es la inteligencia de enjambre. Algunas cosas sonarán extrañas, pero espero que me tengas paciencia, te explicaré: tienes algún problema a resolver, por ejemplo, qué pasos seguir para elaborar algún producto, o quizá con qué clientes comenzar a tratar para hacer crecer un negocio. También podría ser que buscas la mejor combinación de materiales para reducir gastos y mejorar la calidad. Todos estos problemas tienen diferentes condiciones o variables que debemos evaluar, y cada posible solución nos dará un diferente resultado, pero ¿Cuál será la mejor opción?

Ahora, piensa en las diferentes posibles soluciones, cada una es una combinación de circunstancias o materiales, a estas soluciones les llamaremos individuos. Al evaluar cada solución propuesta —a cada individuo— seleccionamos las que mejor resultado nos dieron y nos olvidamos de las que no cumplen nuestras expectativas, es decir, los individuos mejor capacitados sobreviven y los de más se extinguen. Continuemos, de entre las mejores soluciones hacemos una mezcla, sería como el tener una descendencia de los individuos mejor capacitados, a estas nuevas soluciones se les hacen algunos cambios fortuitos, lo podemos ver como algunas mutaciones en los genes de la siguiente generación. Volvemos a evaluar a esta nueva generación, descartamos los individuos más débiles y llegamos a otra generación, y luego a otra, hasta que alguno de los descendientes cumple con nuestro objetivo, esta será la mejor solución encontrada.

Figura 1. Estorninos en Gretna.
Crédito: fotografía tomada por Walter Baxter. Licencia Creative Commons Attribution-Share Alike 2.0 Gereric.

¿Te sonó extravagante? Pues no es todo, déjame comentarte que a veces se ejecuta el algoritmo genético en diferentes computadoras, y después de varias generaciones, se intercambian individuos entre ellas, para simular la migración de especies, esto para enriquecer la población y evitar que el algoritmo se estanque en una solución que puede no ser la mejor.

Pero entonces, ¿qué es la inteligencia de enjambre? Te adelanto que este tipo de algoritmos son similares a los algoritmos genéticos descritos, y cada vez hay nuevas propuestas y combinaciones entre ellos. A través de este texto te presentaré algunas técnicas de optimización para que puedas comprender cómo las soluciones de la naturaleza son usadas para resolver varios de nuestros problemas como sociedad. Eso sí, esto es a penas es un vistazo de las cosas que hace la gente de computación en el área de la inteligencia artificial.

Los primeros pasos

Uno de los primeros algoritmos que imitaron el comportamiento gregario de los animales es el que se conoce como optimización por enjambre de partículas. Su objetivo es imitar cómo una parvada de aves buscan alimento (Figura 1). La ubicación espacial de cada ave es una posible solución a algún problema y la cantidad de comida que encuentra cada una es la evaluación de la posible solución propuesta (Obando-Paredes, 2017). Generalmente, se utiliza una función que mide la diferencia entre lo que buscamos y lo que aporta la solución, a esta diferencia la llamaremos error. La función que evalúa el error suele ser llamada función de costo o función objetivo, de este modo, si buscamos el mayor valor (maximización) o el más pequeño en el caso de medir el error (minimización), estamos hablando de optimización, te prometo que ya no usaré más tecnicismos oscuros.

Existen diversos métodos de optimización basados en la inteligencia de enjambres, uno muy usado es el algoritmo de murciélagos, donde la frecuencia del sonar que usa cada individuo le ayuda a buscar su comida, así los murciélagos que emplean la mejor frecuencia son los que se alimentan (Chaudhary y Banati, 2019), un método muy parecido es el algoritmo de delfines (Wu et al., 2016). Otro caso es el de un cardumen de peces, en este método, cada posible solución es un pez, su tamaño depende de lo bien que se haya evaluado la solución que representa cada uno, después los peces grandes se comen a los pequeños —las peores soluciones. Pero ocurre un problema, si la población de peces se reduce, las posibilidades de encontrar la mejor solución también baja, por lo que los peces sobrevivientes se reproducen dando lugar a nuevas soluciones a nuestro problema (Lobato y Steffen, 2014).

En la Tabla 1 mostrada por Valdez et al. (2014) se señalan los algoritmos bio-inspirados usados en optimización desde 1965 hasta el año 2012, y explica que la adaptación de los parámetros usados en los algoritmos es importante para mejorar su desempeño y agilizar la obtención de la solución.

Modificaciones en los algoritmos de enjambre

Espero esté quedando claro cómo funcionan estos algoritmos. A veces muchas soluciones parecen ser buenas, pero no es suficiente, la idea es buscar la mejor, la óptima. Al efecto de estancamiento con una solución que quizá no sea la mejor, se le conoce como quedar atrapados en un mínimo local, algo que también ocurre con algoritmos de optimización que emplean matemáticas para buscar una solución, estos métodos emplean el gradiente descendente, como si uno intentara bajar por una colina. Esta es una razón del porqué se busca alguna alteración en la población para evitar quedarnos en un mínimo local, como por ejemplo la mutación en los algoritmos genéticos o que los peces grandes tengan hijos (Figura 2).

Figura 2. Siganus lineatus, cardumen en la isla Lizard, Australia.
Crédito: Fotografía tomada por Andy A. Lewis. Licencia Creative Commons Atribución 3.0.

En Turquía se han logrado grandes avances en el área de la inteligencia de enjambre, una de estas propuestas es la Colonia Artificial de Abejas (abc, por sus siglas en inglés) (Kumar et al., 2016). Este proyecto funciona de la siguiente manera:

1. Hay una población inicial de abejas, donde la ubicación de cada una es una posible solución.
2. Se evalúa cada solución, la cual representa la cantidad de néctar en esa localidad.
3. Las abejas regresan a la colmena, y en una danza indican a la colonia lo que encontraron.
4. La colmena se desplaza a donde se encontró más alimento, y de manera aleatoria, algunas abejas investigan en las cercanías de la nueva ubicación de la colonia.
5. Algunas abejas exploradoras salen a buscar nuevas fuentes de alimento lejos de la colmena, y su vuelo en forma de ocho, indica lo que han encontrado (Ver Figura 3).
6. Esta acción se realiza varias veces, desplazando a toda la colonia cada vez que una mejor ubicación es obtenida, si después de cierto número de iteraciones no se encuentra una mejor solución, el algoritmo se detiene.

Figura 3. Ejemplo de la colonia artificial de abejas.
Crédito: fotografía de Emmanuel Boutet.

Pero el truco no termina ahí, a los algoritmos existentes se les han efectuado modificaciones, por ejemplo, a la colonia artificial se le agregó la condición de que a las abejas les fuera más fácil desplazarse a terrenos más bajos —donde el error es menor— que hacia arriba.

Otro algoritmo interesante, y que suele dar mejores resultados que la colonia artificial de abejas, es el algoritmo de luciérnagas (Yang, 2021), esto si la población de luciérnagas es adecuada, de lo contrario se cae en mínimos locales. Este algoritmo ubica de manera aleatoria a las luciérnagas, las cuales son atraídas por el brillo de las demás, este brillo depende de que tan buena sea la solución donde se encuentra la luciérnaga, y además, mientras más lejana está una luciérnaga, las demás la verán menos brillante. Como te has dado cuenta, se imita alguna característica del comportamiento de animales sociales.

Una crítica interesante es la que detonó el mal llamado algoritmo del ave del paraíso1 (Moosavi y Bardsiri, 2017). La crítica comienza diciendo que alguien ve algo en el mundo natural y de la nada, se inventa un método de optimización basado en enjambres, como en el método de caza de una manada de lobos grises (Ileri et al., 2020). Ante esta situación, proponen un nuevo algoritmo que resolverá más rápido y de mejor modo algunos casos de estudio, por ejemplo la función Rastrigin, la cual asemeja a los cartones donde se vende el huevo.

Figura 4. Función Rastrigin usada para evaluar los algoritmos de optimización, creada por el autor usando el software libre Octave.

En el trabajo de Moosavi y Bardsiri (2017) se describe el comportamiento de las aves macho que hacen nidos para atraer a las hembras. En esta conducta, la ubicación del nido es importante, y es que mientras el macho va por material para su nido, otra ave, que resulta ser su vecino, daña el nidal. El método que mencionan es llamado satin bowerbird optimization y resulta mejor para los ejemplos que muestran que otros algoritmos usan la inteligencia de enjambre.

Figura 5. Satin bowerbird en Lamington National Park, Queensland, Australia.
Crédito: fotografía tomada por Joseph C. Boone.

Actualmente, hay nuevas técnicas de inteligencia de enjambres, es fácil ubicarlas, ya que la mayoría se titulan “Un nuevo método de optimización basado en tal o cual especie animal…”. También han surgido algoritmos como el del pez eléctrico (Yilmaz y Sen, 2020) o el cardumen de atunes (Xie et al., 2021).

Pero existe otro algoritmo de inteligencia de enjambres que suele usarse en el problema del agente de ventas. La cuestión a resolver es el de un vendedor que debe visitar diferentes ciudades, donde el peaje para ir de una ciudad en particular a otra es distinto, así como los tiempos de transporte, y lo que venderá en cada ciudad. El vendedor debe elegir en qué orden visitará las ciudades para gastar lo menos, vender lo más, y emplear el menor tiempo posible.

Para resolver este problema se tiene la optimización por colonia de hormigas, en la analogía, las hormigas avanzan por los mejores trayectos, y van dejando feromonas tras de sí, mientras que por los caminos menos transitados las feromonas se van volatilizando hasta desaparecer, finalmente las hormigas muestran el mejor trayecto para el vendedor (Mandloi y Bhatia, 2017).

Conclusión

La inteligencia artificial imita lo que ocurre en el mundo natural, en el caso de la inteligencia de enjambres, se programa el comportamiento de animales gregarios para así resolver algún problema, generalmente son casos de optimización, donde se busca reducir algún criterio empleado para describir lo malo que es una solución. En la práctica, al comparar estos diferentes algoritmos se cuentan las iteraciones necesarias para llegar a una solución, el tiempo que tarda en obtenerse, la respuesta deseada y la variación entre los resultados, ya que al comenzar con una ubicación aleatoria de los individuos, los resultados obtenidos y las iteraciones necesarias no son siempre iguales usando un mismo algoritmo. También es importante el hacer modificaciones cuando el algoritmo muestra pocas variaciones alrededor de alguna posible solución para así evitar caer en un mínimo local. Incluso tú puedes notar algún comportamiento característico de alguna especie y proponer tu propio algoritmo con inteligencia de enjambres.

Referencias

• Bayar, N., Darmoul, S., Hajri-Gabouj, S. y Pierreval, H. (2015). Fault detection, diagnosis and recovery using artificial immune systems: A review. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 46(A), 43-57. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2015.08.006
• Chaudhary, R. y Banati, H. (2019). Swarm bat algorithm with improved search (SBAIS). Soft Computing, 23, 11461-11491. https://doi.org/10.1007/s00500-018-03688-4
• Delvalle-Arroyo, P.E., Fory-Aguirre, C.A. y Serna-Ramírez, J.M. (2015). Cellular automata: Control improvements and immunity in the simulation of propagative phenomena. Sistemas y Telemática, 13(35), 9-22.
• Han, J.H., Lee, J.S. y Kim, D.K. (2009). Bio-inspired flapping UAV design: A university perspective. En las memorias del SPIE, 7295, Health Monitoring of Structural and Biological Systems, 72951l. https://doi.org/10.1117/12.815337
• Ileri, E., Karaolgan, A. D. y Akpinar, S. (2020). Optimizing cetane improver concentration in biodiesel-diesel blend via grey wolf optimizer algorithm. Fuel, 273, 117784. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2020.117784
• Kim, H., Kim, J. y Jung H. (2018). Convolutional neural network based image processing system. Journal of Information and communication Convergence Engineering, 16(3), 160-165. https://doi.org/10.6109/jicce.2018.16.3.160
• Kumar, A., Kumar, D. y Jarial, S.K. (2016). A comparative analysis of selection schemes in the artificial bee colony algorithm. Computación y Sistemas, 20(1), 55-66. https://doi.org/10.13053/cys-20-1-2228
• Lobato, F.S. y Steffen, V. (2014). Fish swarm optimization algorithm applied to engineering system design. Latin American Journal of Solids and Structures, 11(1), 143-156. https://doi.org/10.1590/S1679-78252014000100009
• Mandloi, M. y Bhatia, V. (2017). Capítulo 12 – Symbol detection in multiple antenna wireless system via ant colony optimization. Handbook of Neural Computation, Academic Press, 225-237. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-811318-9.00012-0
• Moosavi, S. H. y Bardsiri. V. K. (2017). Satin bowerbird optimizer: A new optimization algorithm to optimize ANFIS for software development effort estimation. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 60, 1-15. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2017.01.006
• Obando-Paredes, E.D. (2017). Algoritmos genéticos y PSO aplicados a un problema de generación distribuida. Scientia et Technica, 22(1), 15-23.
• Valdez F., Melin P., Castillo O. (2014). A survey on nature-inspired optimization algorithms with fuzzy logic for dynamic parameter adaptation. Expert Systems with Applications, 41(14), 6459-6466. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.04.015
• Wu, T.Q., Yao, M. y Yang, J.H. (2016). Dolphin swarm algorithm . Frontiers of Information Technology & Electronic Engeneering, 17, 717-729. https://doi.org/10.1631/FITEE.1500287
• Xie, L., Han, T., Zhou, H., Zhang, Z. R., Han, B. y Tang, A. (2021). Tuna swarm optimization: A novel swarm-based metaheuristic algorithm for global optimization. Artificial Intelligence and Machine Learning-Driven Decision-Making, 2021. https://doi.org/10.1155/2021/9210050
• Yang, X.S. (2021). Capítulo 9. Firefly algorithms. Nature-Inspired Optimization Algorithms. 2da ed., Academic Press. 123-139.
• Yilmaz, S. y Sen, S. (2020). Electric fish optimization: a new heuristic algorithm inspired by electrolocation. Neural Computing and Applications, 32, 11543-11578. https://doi.org/10.1007/s00521-019-04641-8

Recepción: 15/09/2022. Aceptación: 01/02/2023.

Como humanos, en ocasiones, es fácil deslindarse de lo que pasa a nuestro alrededor. Debido al desarrollo de la ciencia y la tecnología, se ha facilitado la obtención de nuestro sustento y nuestra protección ante los elementos. Ya no tenemos que recolectar frutos, salir a cazar la comida, o buscar un refugio, por ejemplo. No obstante, a pesar de los grandes alcances tecnológicos, no estamos desvinculados del entorno. Dependemos de él: de los recursos que provee, de los cambios que nos impone. Así, en esta ocasión en la Revista Digital Universitaria evocamos algunas de las formas en las que estamos conectados con el medio ambiente, el cómo somos uno con él, parte del mismo ecosistema.

Se entiende como ecosistema al “conjunto de especies de un área determinada que interactúan entre ellas y con su ambiente abiótico”. A su vez, estas interacciones “resultan en el flujo de materia y energía” (Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad, 2020). Para fines de este texto, si delimitamos el área geográfica a todo el planeta tierra, entonces, nosotros los humanos, todas las especies, y los intercambios de materia y energía (entre nosotros y con el medio) podrían considerarse como un mismo ecosistema. Así, el número enero-febrero de nuestra querida Revista Digital Universitaria se convierte en un álbum que reúne algunas instantáneas de esas especies, de esos vínculos entre ellas y del flujo de la materia y energía.

Para comenzar, en la sección Varietas, nos enfocamos en un área que para muchos nos es familiar: el lugar en el que habitamos. En “Ciudades: los ecosistemas humanos”, se resalta que nuestras urbes son un ecosistema por sí mismas, con propiedades específicas. Sin embargo, la urbanización —que nos gusta llamar “desarrollo”— puede traer consecuencias negativas tanto para nosotros como para el resto de los seres en el entorno, así como para el intercambio energético de este ecosistema.

Seguimos con una fotografía de una propuesta para disminuir los daños que hemos causado: implementar edificaciones sostenibles. “Importancia de los edificios inteligentes para el medio ambiente” nos deja ver que el uso de materiales de construcción biodegradables y reciclados, y algunas otras estrategias para lograr una arquitectura de bajo consumo energético o de autoeficiencia energética, pueden contribuir a que alcancemos un desarrollo sostenible.

Es grato —y a la vez agobiante— reconocer que como individuos también podemos contribuir a mantener el buen funcionamiento de nuestros ecosistemas. De esta manera, “Tlacuaches y basura cero en Ciudad Universitaria” nos brinda la imagen de un problema en la Reserva Ecológica del Pedregal de San Ángel (repsa), en el campus central de la Universidad Nacional Autónoma de México: que los tlacuaches y otras especies quedan atrapados en los contenedores de basura de separación de residuos sólidos urbanos. Aquí también nos enteramos de la manera de liberar a la fauna atrapada y qué hacer en caso de que esté herida. Asimismo, conocemos un poco acerca de los animales característicos de la repsa.

Todos somos parte de este ambiente en el que habitamos, desde los tlacuaches hasta los insectos, que son el tema de “Escarabajos vagabundos: nuestros aliados invisibles en el suelo”. En este artículo vemos la foto de la familia Staphylinidae, habitantes del suelo, con un papel fundamental en diversas interacciones ecológicas con otras especies.

Los animales no sólo tienen un papel en los ecosistemas. Su comportamiento también ha sido inspiración para el desarrollo de tecnologías, entre ellas, la inteligencia artificial. En “Inteligencia de enjambre: de los sistemas naturales a los artificiales”, examinamos cómo ciertos eventos en la naturaleza y el comportamiento social de algunos animales son imitados en la inteligencia de enjambres, un tipo de inteligencia artificial que parte de la imagen de una parvada que busca alimento: la ubicación espacial de cada ave es una posible solución a un problema y la cantidad de comida que es capaz de encontrar es la evaluación de esa propuesta.

Los ecosistemas no son constantes, varían en función del tiempo. “Mamíferos de la Edad de Hielo en la Sierra Norte de Oaxaca” nos recuerda este hecho y nos da un esbozo de hace miles de años, en el que probablemente contábamos con enormes mamíferos: gliptodontes mexicanos, perezosos y bisontes gigantes, y venados de montaña. Sin embargo, lo que se sabe del pasado en la Sierra Norte de Oaxaca es poco y se hipotetiza el escenario de ese entonces de acuerdo con lo que se sabe en cuanto a los cambios climáticos documentados y lo que implicaron para la flora, y, en consecuencia, para la fauna.

Otra foto en este álbum es la de “La nuez maya: una nueva propuesta de alimento funcional en México”, en la que vemos cómo es la semilla del árbol de capomo o de ramón. También nos enteramos de sus aplicaciones, en particular, como antioxidante, así como los posibles productos para consumo humano que derivan de la llamada nuez maya.

Por último, en esta sección de Varietas, contamos con un artículo que habla de un desequilibrio en los ecosistemas. Se trata de “Erwinia amylovora: historia de una superbacteria”, microorganismo causante del tizón de fuego, una enfermedad que afecta principalmente a los árboles frutales. Los síntomas se expresan de manera rápida y consisten en que los árboles se marchitan y su color se vuelve café cenizo, como si se hubieran quemado; de ahí su nombre.

A continuación, en este número de la Revista Digital Universitaria, en Continuum educativo, nos alejamos un poco de las interacciones biológicas y nos enfocamos en las educativas. Por un lado, la autora de “Crear videos para los estudiantes, ¿por dónde empezar?” nos comparte el camino que ella ha recorrido en la elaboración de videos educativos y brinda algunas herramientas para quienes van comenzando. Por el otro, el autor de “Prácticas del buen profesor universitario desde la mirada de los estudiantes”, a partir de las percepciones de los estudiantes sobre la práctica docente, nos comunica de manera parcial los resultados de una investigación educativa mixta, que apunta hacia al valor que les dan a ciertas formas de enseñanza los estudiantes universitarios.

La última colaboración de esta emisión pertenece a la sección Caleidoscopio, y se trata de la infografía “prepvenir la infección por vih”, con la que las autoras buscan difundir la información de una estrategia de prevención del Virus de la Inmunodeficiencia Humana (vih), causante del sida. El tratamiento PreExposición o Profilaxis PreExposición (prep), si se sigue al pie de la letra, puede reducir arriba de 90% el riesgo de adquirir vih.

Que las fotografías que observamos en este número de la Revista Digital Universitaria nos recuerden que no estamos aislados, que lo que hacemos tiene efectos para todos, que lo que le pasa a alguna otra especie en nuestro planeta, o algún cambio de condición energética en nuestros ecosistemas también nos impacta. Que nos ayude a tener presente que, incluso si lo intentamos, no podemos desvincularnos de lo que pasa a nuestro alrededor. Que nosotros y la naturaleza somos un solo ecosistema.

Referencias

• Comisión Nacional para el Conocimiento y Uso de la Biodiversidad (conabio). (2020). ¿Qué es un ecosistema? Biodiversidad mexicana. https://www.biodiversidad.gob.mx/ecosistemas/quees

Resumen

Desde su origen, el clima ha tenido varios efectos en el ser humano. Asimismo, existen evidencias de que ha influido en los grandes pasos de nuestra especie en este planeta. Por ejemplo, en la evolución de los homínidos, en la modificación del tamaño del cerebro y el cuerpo, y hasta en la invención de la agricultura, pues requirió de una estabilidad climática. Hasta la fundación y la caída de imperios también han sido regidos por cambios en el clima. En la actualidad, por primera vez en la historia de la humanidad, somos la causa de un nuevo cambio climático y esto puede tener consecuencias importantes en nuestro estilo de vida. Dado que tendremos que adaptarnos y aprender de nuestra historia con el clima, en este artículo te cuento algunos de los eventos clave relacionados con él en la historia de nuestra humanidad.
Palabras clave: evolución humana, civilización humana y cambio climático.

The climate changes during the Homo sapiens era

Abstract

Since the dawn of our species, the climate has had several effects on us. There is evidence that it has influenced the great steps of human beings on this planet. For example, in the evolution of hominids, in the modification of the brain and body size, and in the invention of agriculture, since it required climatic stability. Even the founding and fall of empires have been governed by alterations in climate. In the present moment, for the first time in the history of humanity, we are the cause of a new climate change, and this can have important consequences on our lifestyle. Since we will have to adapt to it and learn from our history, in this article I will share some of these climate-related key events in the history of humanity.
Keywords: human evolution, human civilization, climate change.

Nosotros y el clima

Todos los seres humanos nacemos sin la conciencia del pasado. Incluso durante nuestros primeros años de vida creemos que el mundo nació con nosotros, que nuestra mamá no tuvo vida antes y, de esta manera, que todo el pasado no existió. La conciencia del pasado se va aprendiendo de la gente que nos rodea y conforme vamos creciendo. Algo análogo sucedió, por muchos años, con la humanidad. Hubo un tiempo en que no se tenía conciencia del antes, ni de lo que significaba el haber llegado hasta este punto: el ser la especie dominante en un mundo modificado para cubrir nuestras necesidades.

Desde el surgimiento de los primeros homínidos y la evolución del Homo sapiens, pasando por el cambio del nomadismo al sedentarismo, el surgimiento y declive de civilizaciones, hasta el oscurecimiento y la iluminación del pensamiento humano, hemos estado acompañados e influenciados por el clima. Hemos enfrentado muchos cambios climáticos, regionales y globales, a los que hemos sobrevivido y nos han enseñado a adaptarnos. Te invito a acompañarme por un paseo al pasado, en el que el clima ha influido en la vida del Homo sapiens desde su evolución hasta su desarrollo como civilización.

Los primeros humanos

Las evidencias del clima del pasado muestran que éste nunca ha permanecido constante. Ha habido una variabilidad de climas, que comprenden períodos de miles o millones de años. Los principales controladores del clima global son internos o extraterrestres. Los internos son, por ejemplo, la cantidad de hielo o la concentración de gases de efecto invernadero. Mientras que los extraterrestres son la cantidad de radiación que emite el sol, o la manera en que nuestro planeta se posiciona en el espacio y la recibe. Las alteraciones en estos factores provocan cambios en el clima global.

Durante los períodos de variación climática más recientes surgió nuestra especie, que no es ajena a la variabilidad en el clima. Si te preguntara hace cuántos años existe el hombre en este planeta, ¿qué cantidad de años se te ocurre? Bueno, el Homo sapiens existe en la faz de la Tierra desde hace 200,000 años, aunque las evidencias muestran que el último ancestro común entre los chimpancés y nosotros, los Homo sapiens, apareció hace 13 millones de años durante el período conocido como Mioceno. La bifurcación de las ramas de nuestro árbol familiar para dar origen a los primeros homínidos (la familia a la que pertenece el género Homo) ocurrió hace 6 millones de años, durante el Plioceno. Es muy posible que la evolución y diversificación de estas primeras especies de homínidos haya estado influenciada por el clima.

Hay muy pocos datos sobre el clima de hace tantos años, pero actualmente se han hecho muchas reconstrucciones del clima pasado con modelos climáticos de circulación global, el conocimiento que se tiene sobre nuestro clima actual y la ayuda del poder computacional. Una de estas reconstrucciones fue hecha por Alex Timmermann, del Centro de Física Climática de Corea del Sur, en colaboración con un grupo de expertos climatólogos y paleontólogos que publicaron sus hallazgos en la revista Nature (Timmermann et al., 2022).

Ellos utilizaron un modelo matemático climático y analizaron la distribución de todos los fósiles de homínidos disponibles en el mundo. Encontraron que los lugares donde se encontraron los fósiles coincidían con sitios que presentaron menor variabilidad climática (en cuanto a temperatura y precipitación). Es decir, parece que los homínidos surgieron y evolucionaron con la coincidencia de un clima más estable, durante el Pleistoceno. Después se convertirían en nómadas y se adaptarían a un rango climático más amplio, dando paso a nuestra propia especie.

Evolución del hombre

La evolución del Homo sapiens también estuvo relacionada con un clima propicio y estable. Manuel Will, del Departamento de Ecología prehistórica y cuaternaria temprana, de la Universidad de Tübingen en Alemania, y colegas expertos relacionaron 300 ejemplares de distintas especies del género Homo con el clima en el que habitaron. Con ello, se infiere que éste jugó un papel primordial en la adaptación de los homínidos al entorno, con lo que el cuerpo del Homo sapiens terminó por ser 50% más pesado y con un cerebro tres veces más grande en comparación con sus ancestros (Will et al., 2021).

Otra de las hipótesis sostiene que el hogar del primer Homo sapiens, Herto, en el Este de África, actualmente Etiopía, se fue haciendo más seco (Owen et al., 2018). Como consecuencia de esta aridificación, se extendió la sabana y se redujo el bosque, lo que pudo provocar que los homínidos bajaran de los árboles y que eventualmente fueran bípedos. La evolución hacia el bipedismo favoreció que nuestros ancestros usaran más sus manos y sus pies, lo que pudo haber dado paso al desarrollo cerebral y crecimiento muscular, ligado a la utilización de herramientas.

La última glaciación

El último gran cambio en el clima global que vivió nuestra especie fue la última glaciación de finales del Pleistoceno. Ésta comenzó hace 100 mil años, con un pico máximo de frío hace 21 mil años, y terminó hace 9,700 años, aproximadamente. Significó un descenso en la temperatura del planeta y un crecimiento de los casquetes polares, o sea, nieve y hielo por todos lados. Sin embargo, los Homo sapiens, e incluso otros homínidos como los Neandertales, lograron adaptarse a las inhóspitas condiciones y sobrevivir.

Götz Ossendorf, de la Universidad de Colonia, Alemania, y colegas publicaron un artículo en la revista Science, en 2019. En él, sus hallazgos arqueológicos indicaban que algunos Homo sapiens que habitaron originalmente las planicies de lo que hoy es Etiopía tuvieron que subir a las montañas de Bale, a más de 4,000 msnm, para poder sobrevivir, alimentándose principalmente de roedores (Ossendorf et al., 2019). Más adelante, los seres humanos se fueron asentando cerca de los glaciares para aprovechar la escorrentía y poco a poco se expandieron por el mundo. Fue en ese período cuando aprovecharon el estrecho de Bering para cruzar de Asia hacia América.

El clima también está relacionado con la extinción de los neandertales hace 28 mil años, más o menos. Existen dos hipótesis plausibles. En la primera, se plantea un exterminio por parte del Homo sapiens (que los matamos). En la segunda, se habla de una hibridación con nuestros antepasados. De hecho, de manera reciente, el biólogo Svante Pääbo fue galardonado con el Premio Nobel de medicina, por evidenciar esta hibridación entre neandertales y Homo sapiens, a través del análisis de adn antiguo (Curry, 2022).

Es muy probable que esos híbridos hayan existido hace 50 mil años en Siberia central debido que el clima haya obligado a los Homo sapiens y a los neandertales a compartir espacios de vida. Sin embargo, sigue siendo un tema controversial y de mucho interés para los expertos. Hay evidencias que indican que el Hombre de Neandertal se extendió por toda Europa, pero, para el final de la era glacial, sólo hubo un único Homo sobreviviente, el Homo sapiens.

El inicio de la agricultura

El final de la glaciación, hace aproximadamente diez mil años, dio paso a un período climático excepcional y benéfico para algunos seres vivos, entre ellos los humanos y un grupo de plantas llamadas gramíneas —la forma científica de llamar a los pastos—, bebido a la configuración de un clima global con estaciones como las conocemos hoy en día, que se repiten año con año.

Así, la periodicidad de estaciones secas favoreció a las plantas anuales, como el maíz, el trigo o la cebada, cuyas semillas y algunos tubérculos, que permitieron a los recolectores tener comida extra para almacenar, cultivar y establecerse en las primeras aldeas. Bajo estas condiciones, los seres humanos dejaron de ser nómadas y comenzó el desarrollo de la agricultura, actividad que depende íntimamente de la repetición anual de este clima predecible. Algo muy curioso es que la agricultura inició en casi todo el mundo al mismo tiempo y se cree que fue precisamente el “buen clima” lo que la favoreció.

Los comienzos de la civilización humana

La agricultura fue un parteaguas en la historia humana. El surgimiento de las primeras civilizaciones, como la mesopotámica, hace 5 mil años, coincidió con un clima favorable para prosperar. Después, otra región que se benefició fue el oeste de Europa, donde el clima mediterráneo propició grandes cosechas con inviernos suaves, que permitieron el crecimiento del Imperio romano (Viñas Rubio, 2021). En América también se experimentaron condiciones climáticas estables, que se asocian con el desarrollo de varias civilizaciones, tales como mexicas e incas.

En cambio, otras civilizaciones vieron su fin a raíz de eventos climáticos extremos. El Imperio romano colapsó, entre otras razones, porque los inviernos se tornaron más severos debido a erupciones volcánicas consecutivas, cuya emisión de gases a la atmosfera oscureció Europa durante varios años. Por ello, los pueblos barbaros del Norte atacaron y saquearon el Sur, desestabilizando la organización alcanzada y provocando así el final de ese gran imperio.

Otro ejemplo es el de los mayas, que experimentaron una severa sequía entre 1400 y 1450 a.e.c. Algunos arqueólogos, lidereados por Douglas J. Kennett, de la Universidad de Santa Barbara, determinaron que este período tan largo de sequía propició conflictos entre los ciudadanos, así como inestabilidad social. No obstante, la población terminó por adaptarse, y la civilización Maya continuó hasta la llegada de los españoles (Kennett et al., 2022).

En el mismo orden de ideas, se ha propuesto que los inviernos más fríos que se experimentaron en Europa desde mediados del siglo viii hasta el siglo ix constituyen una de las razones que favorecieron el inicio de la Edad Media. Posteriormente, hacia el siglo x y hasta el xiv sucedió una anomalía climática en Europa, llamada pequeño óptimo medieval, en la que se elevó mucho la temperatura. Ahora, se sabe que ocurrió solamente en la región del Atlántico norte. E, irónicamente, coincide con el fin de la Edad Media. Este evento fue la antesala de una pequeña edad de hielo, que también se experimentó sólo en Europa, desde el siglo xiv hasta finales del siglo xix, caracterizada por conquistas, movimientos humanos y desarrollo científico.

La actualidad

Desde el final de la última glaciación, hemos disfrutado de un clima relativamente estable, con estaciones constantes y altibajos por causas naturales, que han significado una variación de la temperatura global de más o menos 1 ºC. Sin embargo, la modificación antropogénica de la concentración de gases de efecto invernadero en la atmosfera está impulsando de manera estrepitosa un incremento en la temperatura: 2 ºC en pocos años, y potencialmente a muchos más para finales del siglo. Ello implica una afectación radical no sólo en los organismos que están adaptados a este clima, sino también un cambio en nuestro estilo de vida e incluso en nuestra propia supervivencia.

El clima ha sido un motor de cambio y adaptación en nuestra evolución e historia, y por primera vez nosotros también somos un controlador del clima. Esperemos que esta crisis climática sea de nuevo un motor de cambio para el aprendizaje, la adaptación y la mitigación.

Referencias

• Curry, A. (2022). Ancient dna pioneer Svante Pääbo wins Nobel. Science. https://doi.org/10.1126/science.adf1845.
• Kennett, D. J., Masson, M., Lope, C. P., Serafin, S., George, R. J., Spencer, T. C., Hoggarth, J. A., Brendan J. Culleton, Harper, T. H., Prufer, K. M., Milbrath, S., Russell, B. W., González, E. U., McCool, W. C., Aquino, V. V., Paris, E. H., Curtis, J. H., Marwan, N., Zhang, M., y Hodell, D. A. (2022). Drought-Induced Civil Conflict Among the Ancient Maya. Nature communications, 13, 3911. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31522-x.
• Ossendorf, G., Groos, A. R., Bromm, T., Tekelemariam, M. G., Glaser, B., Lesur, J., Schmidt, J., Akçar, N., Bekele, T., Beldados, A., Demissew, S., Kahsay, T. H., Nash, B. P., Nauss, T., Negash, A., Nemomissa, S., Veit, H., Vogelsang, R., Woldu, Z., Zech, W., Opgenoorth, L., y Miehe, G. (2019). Middle Stone Age foragers resided in high elevations of the glaciated Bale Mountains, Ethiopia. Science, 365(6453), 583-587. https://doi.org/10.1126/science.aaw8942.
• Owen, R. B., Muiruri, V. M., Lowenstein, T. K., Renaut, R. W., Rabideaux, N., Luo, S., Deino, A. L, Sier, M. J., Dupont-Nivet, G., McNulty, E. P., Leet, K., Cohen, A., Campisano, C., Deocampo, D., Shen, C., Billingsley, A., y Mbuthia, A. (2018). Progressive aridification in East Africa over the last half million years and implications for human evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 115(44), 11174-11179. https://doi.org/10.1073/pnas.1801357115.
• Timmermann, A., Yun, K. S., Raia, P., Ruan, J., Mondanaro, A., Zeller, E., Zollikofer, C., Ponce de León, M., Lemmon, D., Willeit, M., y Ganopolski, A. (2022, abril). Climate effects on archaic human habitats and species successions. Nature, 604(7906), 495-501. https://doi.org/10.1038/s41586-022-04600-9.
• Viñas Rubio, J. M. (2021). El tiempo: Todo lo que te gustaría saber sobre los fenómenos meteorológicos. Shakleton Books.
• Will, M., Krapp, M., Stock, J. T., y Manica, A. (2021). Different environmental variables predict body and brain size evolution in Homo. Nature Communications, 12, 4116. https://doi.org/10.1038/s41467-021-24290-7.

Recepción: 24/10/2022. Aprobación: 17/02/2023.