Azúcares Bioesenciales en muestras de Asteroide Bennu

Investigadores han identificado azúcares biológicamente esenciales, como la ribosa y la glucosa, en muestras prístinas recolectadas del asteroide Bennu por la sonda OSIRIS-REx. Este descubrimiento es significativo porque completa el inventario de los componentes básicos de la vida —nucleobases, aminoácidos y azúcares— presentes en material extraterrestre no afectado por la biosfera terrestre. El análisis científico sugiere que estas moléculas probablemente se formaron mediante reacciones químicas acuosas con formaldehído en el cuerpo progenitor del asteroide hace mucho tiempo. La presencia de estos azúcares respalda la teoría de que los asteroides carbonáceos podrían haber aportado los ingredientes necesarios para el origen de la vida en la Tierra primitiva. Estos hallazgos refuerzan la hipótesis del mundo de ARN al confirmar que la ribosa, un componente clave del material genético, estaba disponible en el sistema solar primitivo. Al proporcionar una fuente de energía metabólica y estructura genética, estos cuerpos celestes podrían haber desempeñado un papel fundamental en la habitabilidad de los planetas interiores.

Enlace al artículo científico, para aquellos interesados en profundizar en el tema: "Bio-essential sugars in samples from asteroid Bennu", por Yoshihiro Furukawa y colegas. Publicado el 2 de Diciembre de 2025.

El resumen, la transcripción, y la traducción fueron hechas usando herramientas de software de Inteligencia Artificial.

El resumen se presenta en la forma de un diálogo entre dos personajes sintéticos que llamaremos Alicia y Beto.

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Resumen

Alicia
Imaginen por un segundo que reciben un paquete de entrega. Y quiero decir, un paquete que ha estado viajando a través del vacío congelado e irradiado del espacio durante, bueno, cuatro mil millones y medio de años.

Beto
Ese es un tiempo de tránsito considerable.

Alicia
Correcto. Sobrevive esta caída ardiente a través de la atmósfera, aterriza a salvo. Y cuando finalmente lo abren, no encuentran solo un trozo de silicato y carbono muerto. Encontrarán los ingredientes fundamentales de la biología.

Beto
El kit de inicio absoluto para la vida misma, completamente preservado desde el amanecer del sistema solar.

Alicia
Exacto. Bien. Desempaquemos esto porque el análisis profundo de hoy nos lleva directamente a un artículo verdaderamente innovador de la geociencia. Estamos examinando las muestras prístinas traídas de regreso del asteroide Bennu por la nave espacial Osiris-Rex.

Beto
Y estamos viendo material físico y tangible descansando en un laboratorio ahora mismo. Quiero decir, hemos reconocido durante mucho tiempo que los meteoritos actuaron como este tipo de servicio de entrega cósmica.

Alicia
Correcto. Estaban sembrando la Tierra prebiótica con las moléculas orgánicas necesarias para arrancar la vida.

El Asterioide de Azúcar: La Receta para la Vida de Bennu

Beto
Precisamente. Y ya habíamos trazado las bases nucleicas, que son la arquitectura informativa del código genético, y los aminoácidos que realmente se pliegan en proteínas estructurales.

Alicia
Así que son dos de los tres grandes.

Beto
Sí. Exacto. Pero para completar esa imagen y hacer funcionar verdaderamente un sistema biológico autosostenible, realmente necesitas el tercer pilar. Necesitas los azúcares bioesenciales para proporcionar la columna vertebral energética y estructural.

Alicia
Y eso es exactamente lo que encontraron escondido dentro del polvo del asteroide. Quiero decir, fundamentalmente reescribe nuestra comprensión de la evolución química en el sistema solar temprano.

Beto
Lo hace porque esta inmersión profunda examina la prueba definitiva y sin contaminar de esos azúcares. Esencialmente completa esa santísima trinidad de los bloques de construcción de la vida.

Alicia
Oh, espera, déjame detenerte un segundo. Si ya hemos encontrado azúcares en meteoritos antes, como en el meteorito Murchison NWA 801, ¿por qué esta muestra de Bennu está causando titulares tan masivos?

Beto
Bueno, eso es lo que nos obliga a confrontar el dilema de la contaminación. Encontrar ribosa y otros azúcares en muestras más antiguas siempre vino acompañado de este asterisco gigante y frustrante.

Alicia
Debido a la Tierra, ¿verdad? Como si nuestro planeta estuviera cubierto de vida.

Beto
Exacto. La biosfera terrestre es simplemente implacable. En el momento en que una roca carbonácea entra en nuestra atmósfera y golpea el suelo, es colonizada.

Alicia
Así que los microbios y hongos terrestres simplemente saltan sobre ella.

Beto
En pocas horas, sí, pueden penetrar las estructuras porosas del meteorito increíblemente rápido.

Alicia
Pero pensé que teníamos formas de evitar eso. Como sé que los investigadores usan análisis isotópico, buscando específicamente las proporciones de carbono-13 para averiguar si algo es nativo del espacio o solo de la Tierra.

Beto
Sí, lo usamos. Pero honestamente, incluso esa metodología tiene serias zonas ciegas. Quiero decir, el metabolismo microbiano es increíblemente adaptable.

Alicia
Oh, así que los microbios terrestres pueden estropear las lecturas de carbono.

Beto
Sí. Las bacterias terrestres pueden absorber selectivamente enantiómeros específicos o moléculas enriquecidas en carbono-13, dependiendo del estrés ambiental bajo el que se encuentren.

Alicia
Vaya. Así que esa absorción selectiva básicamente confunde la firma isotópica.

Beto
Lo hace. Deja suficiente ambigüedad para que la comunidad científica no pudiera tratar esos hallazgos anteriores como prueba definitiva absoluta de la síntesis de azúcares extraterrestres.

Alicia
Quiero decir, es fundamentalmente como dejar una esponja altamente absorbente sobre un suelo de cocina muy ocupado.

Beto
Esa es una forma perfecta de verlo.

Alicia
¿Por qué? Como en el momento en que toca las baldosas, absorbe todo el ruido orgánico que haya. E intentar reconstruir el estado químico exacto de esa esponja antes de caer se convierte simplemente en un ejercicio y una conjetura estadística.

Beto
Lo que es exactamente por lo que la misión Osiris-Rex es tan revolucionaria. Evitó por completo el suelo de cocina.

Alicia
El 24 de septiembre de 2023, la cápsula de retorno entregó 121.6 gramos de regolito granular no consolidado directamente desde el asteroide Bennu.

Beto
Y ese material fue recolectado directamente de la superficie del asteroide en un entorno de microgravedad. Fue traído a la Tierra bajo condiciones meticulosamente controladas.

Alicia
Ni siquiera permitieron que tocara el aire normal, ¿verdad?

Beto
No, para nada. El equipo de curación del Centro Espacial Johnson de la NASA procesó inmediatamente la cápsula de retorno bajo nitrógeno de alta pureza. Mantuvieron un sello ambiental estricto solo para evitar cualquier contacto atmosférico o biológico.

Alicia
El rigor metodológico en el artículo de Nature GeoScience refleja lo seriamente que tomaron esa aislación. Para demostrar que el proceso analítico en sí no estaba introduciendo trazas de orgánicos. No solo probaron que la muestra es correcta.

Beto
Realizaron una muestra en blanco sintética de dióxido de silicio junto con la muestra real.

Alicia
Y hornearon esta sílice sintética a 500 grados Celsius durante la noche, solo para incinerar completamente cualquier material orgánico concebible.

Beto
Sí. Y luego la sometieron a los mismos procesos de cromatografía líquida y espectrometría de masas de alta resolución utilizados en la muestra de Bennu.

Alicia
Así que si había alguna contaminación en el laboratorio, aparecería en la muestra en blanco.

Beto
Exacto. Pero esa muestra en blanco regresó completamente libre de azúcares. Además, análisis anteriores de los aminoácidos en esta muestra específica de Bennu muestran que eran totalmente racémicos.

Alicia
Racémico significa que es una mezcla equitativa de estructuras moleculares zurdas y diestras.

Beto
Sí, exactamente. Y como la biología terrestre utiliza casi exclusivamente aminoácidos zurdos, encontrar una mezcla racémica es la firma geoquímica definitiva de un origen extraterrestre abiótico.

Alicia
Así que no hay más asteriscos. Tenemos una muestra totalmente irrefutable.

Beto
Finalmente así es.

Alicia
Bien. Entonces, los investigadores aislaron un pequeño pellizco de ese polvo de asteroide triturado. Estoy hablando de un pellizco de 603.4 miligramos.

Beto
Básicamente medio gramo de material.

Alicia
Correcto. Y lo extrajeron con agua altamente purificada y lo pasaron a través de estos espectrómetros de masas que están calibrados para encontrar moléculas presentes en el rango de partes por mil millones.

Beto
Y cuando analizaron esos datos, encontraron un conjunto increíblemente robusto de moléculas bioesenciales. Detectaron varios tipos de aldipentosidos, incluyendo ribosa, lixos, xilos y aerobinosa.

Alicia
Y no se detuvieron solo en los azúcares más pequeños, ¿verdad?

Beto
No, también identificaron aldohexosas más grandes, específicamente glucosa y galactosa, junto con trazas de azúcares como xilitol.

Alicia
Lo cual es alucinante. Estamos hablando de azúcares literales de un asteroide.

Beto
Lo fascinante aquí es la distribución específica de estos orgánicos. En la meteorítica, la termodinámica generalmente dicta un patrón de distribución abiótico muy predecible.

Alicia
Lo que significa que las moléculas más pequeñas y simples deberían ser mucho más abundantes, ¿verdad?

Beto
Exacto. Y a medida que las cadenas de carbono crecen más grandes y complejas, su abundancia suele disminuir exponencialmente debido al costo entrópico del ensamblaje.

Alicia
Porque requiere mucha más energía dirigida y condiciones catalíticas específicas para construir una arquitectura molecular más grande.

Beto
Correcto. Pero la muestra de Bennu demuestra exactamente lo contrario de esa expectativa termodinámica.

Alicia
¿Espera, de verdad? ¿Los azúcares más grandes eran más comunes?

Beto
Sí. Los azúcares de seis carbonos más grandes, las hexosas como la glucosa, son significativamente más abundantes que los tetros o pentoses más pequeños.

Alicia
Eso es completamente contrario a lo que esperarías.

Beto
Lo es. La concentración total de azúcar detectada en la muestra fue de 0.68 nanomoles por gramo.

Alicia
Solo para contextualizar esa densidad para ustedes, representa aproximadamente un mole por ciento de los aminoácidos previamente identificados en esas mismas muestras de Bennu.

Beto
Así que estas moléculas son increíblemente raras. Existen en los márgenes extremos del inventario químico del asteroide.

Alicia
Pero los azúcares específicos que sobreviven a esa prueba química tienen implicaciones masivas para la biología temprana. Quiero decir, la glucosa se midió en 0.35 nanomoles por gramo.

Beto
Lo que representa la mayor concentración de cualquier azúcar en toda la muestra.

Alicia
Y la glucosa es enorme. Es el paquete de baterías termodinámico universal que impulsa casi toda la mecánica celular en la Tierra.

Beto
Sí. Como su sustrato fundamental para vías catabólicas primitivas como la glucólisis, es absolutamente esencial.

Alicia
Así que la fuente de energía fundamental para casi todos los organismos terrestres simplemente flotaba en el sistema solar temprano.

Beto
Mucho antes de que los océanos de la Tierra se condensaran, sí. La glucólisis es una secuencia metabólica altamente conservada. Así que descubrir que el combustible molecular específico necesario para impulsar esa vía ya había sido sintetizado, bueno, sugiere que nuestra química prebiótica no tuvo que inventar su fuente de energía desde cero.

Alicia
El combustible ya estaba básicamente en el ambiente, esperando solo a que un motor metabólico lo explotara.

Beto
Exacto. Y junto con el combustible, encontraron la arquitectura del plano.

Alicia
Correcto. La ribosa. Estaba presente en 0.097 nanomoles por gramo.

Beto
Y como columna vertebral estructural del ARN, encontrar ribosa obliga inmediatamente la conversación hacia el almacenamiento genético.

Alicia
Oh, seguro. Y naturalmente, si están escuchando esto y oyen que encontramos el azúcar del ARN, inmediatamente se preguntan, "¿encontramos el azúcar del ADN?"

Beto
Y naturalmente, los investigadores buscaron en los datos de espectrometría de masas exactamente eso. Buscaron 2-deoxi-ribosa, que es la columna vertebral del ADN.

Alicia
Entonces, ¿lo encontraron?

Beto
No. 2-desoxirribosa estuvo completamente ausente de la muestra de Bennu. Su concentración cayó por completo por debajo del límite de detección analítica más sensible. El equipo de investigación pudo desplegarse.

Alicia
Correcto. Así que ¿significa esto que nunca existió en el asteroide o algo le pasó?

Beto
Realmente tenemos que mirar el mecanismo subyacente de la reactividad química, en lugar de simplemente asumir que nunca fue sintetizado.

Alicia
Así que probablemente estaba allí, pero no sobrevivió.

Beto
Exacto. Porque 2-desoxirribosa le falta un átomo de oxígeno específico en la posición 2 prima de su anillo de carbono, lo que desplaza la distribución electrónica de toda la molécula.

Alicia
Lo que significa que ese oxígeno faltante deja la estructura del anillo altamente vulnerable.

Beto
Altamente vulnerable. No simplemente se queda pasivamente en una solución. Se abre y escudriña activamente, uniéndose con cualquier vecino químico disponible y que encuentre.

Alicia
Vaya. Así que es increíblemente reactivo en comparación con los otros azúcares.

Beto
Mucho más. Es más de dos órdenes de magnitud más reactivo que los otros aldopentósidos que detectaron.

Alicia
Y sabemos que se forma en el espacio, ¿verdad? Como de pruebas de laboratorio.

Beto
Sí. Simulaciones de laboratorio que involucran la irradiación de análogos de hielo interestelar con rayos cósmicos demuestran que la desoxirribosa se forma fácilmente junto con ribosa bajo condiciones del sistema solar temprano.

Alicia
Así que la ausencia de desoxirribosa en la muestra de Bennu no es un fallo de síntesis. Es solo un resultado de esa reactividad extrema.

Beto
Exacto. Si estaba presente en el cuerpo padre de Bennu, fue consumido rápidamente por reacciones químicas secundarias durante la historia de equi-alteración del asteroide.

Alicia
Lo cual proporciona un inmenso apoyo geoquímico para la hipótesis del mundo de ARN. Quiero decir, la transición biológica de la química simple a la vida autorreplicante se enfrenta a esta masiva paradoja del huevo y la gallina.

Beto
Lo hace. El ADN es un medio de almacenamiento muy estable, pero requiere maquinaria proteica altamente compleja para replicarse realmente.

Alicia
Y esas proteínas pueden hacer la replicación, pero requieren las instrucciones del ADN para ser construidas en primer lugar.

Beto
Correcto. Así que el ARN resuelve este cuello de botella porque funciona como archivo informativo y enzima catalítica.

Alicia
Se pliega en estos ribosomas complejos capaces de impulsar reacciones químicas mientras también contiene el código genético.

Beto
Y el hecho de que el cosmos primitivo preserva naturalmente la ribosa mientras degrada activamente la desoxirribosa a través de la termodinámica química básica revela un profundo sesgo cósmico.

Alicia
Así que sugiere que la Tierra prebiótica no le fue presentada con un menú de opciones genéticas iguales.

Beto
Exacto. La vida utilizó primero una arquitectura basada en ARN, porque los componentes estructurales del ARN podían sobrevivir al procesamiento químico duro y dinámico del sistema solar temprano.

Alicia
El universo esencialmente filtra preferentemente los ingredientes de un mundo de ARN.

Bien, aquí es donde se pone realmente interesante. Porque comprender cómo se formaron estos azúcares complejos requiere un cambio fundamental en cómo conceptualizamos realmente los asteroides.

Beto
Sí. Tradicionalmente los vemos como simples reliquias muertas congeladas de la nebulosa solar.

Alicia
Solo grandes rocas frías en el espacio.

Beto
Correcto. Pero al principio de su historia, el cuerpo padre del asteroide Bennu estaba operando como un laboratorio químico cerrado y altamente activo.

Alicia
Tenía calor interno y agua líquida.

Beto
Sí. Impulsado por el calentamiento radiogénico interno y el agua líquida. Los investigadores rastrean la síntesis de estos azúcares específicos hasta lo que se conoce como "el mecanismo de reacción principal".

Alicia
¿La reacción principal? ¿Qué implica eso?

Beto
Comienza con aldehídos simples, específicamente formaldehído. Y el formaldehído es ampliamente abundante en el espacio interestelar, en las nebulosas cometarias y dentro de las muestras de Bennu mismas.

Alicia
Así que toma ese simple formaldehído y ¿qué hace con él?

Beto
A través de un proceso sucesivo de condensación, estas moléculas de formaldehído se añaden secuencialmente unas a otras. Gradualmente construyen cadenas de azúcar más grandes y complejas a partir de una base de carbono simple.

Alicia
Pero he oído que la reacción principal es notoriamente desordenada en entornos de laboratorio. Sin parámetros altamente específicos para la condensación del formaldehído, simplemente se sale de control.

Beto
Lo hace. Generalmente resulta en un lodo polimérico inútil e intratable que los químicos a menudo llaman "alquitrán".

Alicia
Así que para realmente obtener los azúcares biológicos distintos encontrados en la muestra, el entorno interno del asteroide tuvo que cumplir con algunos criterios químicos altamente específicos.

Beto
Muy específicos. Necesitó agua líquida, energía térmica, un pH alcalino y la presencia de catalizadores minerales específicos.

Alicia
Y realmente lograron mapear esas condiciones internas exactas a partir del polvo.

Beto
Lo hicieron. Al realizar una extracción de agua caliente en el polvo del asteroide, creando esencialmente una solución acuosa a partir de la muestra, midieron el pH nativo del agua de Bennu.

Alicia
¿Y qué encontraron?

Beto
La extracción reveló un pH alcalino semanal de 8.23 más o menos 0.02.

Alicia
Vaya. Y en un entorno alcalino, promueve enormemente esos pasos iniciales de la reacción principal.

Beto
Exacto. Y esto es un marcado contraste con las muestras devueltas del asteroide Ryugu, que demostraron un pH altamente ácido de alrededor de cuatro.

Alicia
Oh, así que los entornos hidrogeoquímicos internos de estos asteroides eran radicalmente diferentes, lo que significa que dirigieron sus inventarios orgánicos en direcciones completamente diferentes.

Beto
Precisamente. Además, las observaciones espectroscópicas de Osiris-Rex, que fueron confirmadas por las muestras de retorno, muestran que Bennu está hilado con vetas de carbonatos, vaporitas y filocilicatos.

Alicia
Que son la huella directa de una actividad de fluido sostenida y a gran escala.

Beto
Sí. Y lo que es más importante, esos fluidos hidrotermales antiguos contienen altas concentraciones de iones disueltos de calcio y magnesio.

Alicia
Ah, y esos terracaciones desvalentes son el mecanismo faltante crítico. El calcio y el magnesio actúan básicamente como catalizadores estabilizadores.

Beto
Sí, exactamente. A medida que las moléculas de formaldehído se enlazan, los iones de calcio y magnesio coordinan las estructuras intermedias.

Alicia
Así que básicamente evitan que la reacción se ramifique en ese alquitrán caótico, y en su lugar dirigen la síntesis hacia el azúcar lineal y biológicamente relevante como lo vemos en los datos.

Beto
Eso es, exactamente. El asteroide esencialmente funciona como una olla de cocción lenta geológica masiva.

Alicia
Así que el calentamiento interno por la desintegración del aluminio-26 derritió el hielo, proporcionando el caldo alcalino cálido, por así decirlo.

Beto
Correcto. Y el formaldehído actuó como la región base, mientras que los iones de calcio y magnesio proporcionaron la dirección química esencial.

Alicia
Como las especias en la olla de cocción lenta.

Beto
Exacto. Y a medida que esa reacción a largo plazo progresó dentro de las vetas hidrotermales del asteroide, los tetros y pentoses más pequeños fueron consumidos activamente como bloques de construcción fundamentales para sintetizar las hexosas más grandes.

Alicia
Oh, así que este mecanismo resuelve perfectamente esa anomalía termodinámica que hablamos antes. Las hexosas, como la glucosa, son más abundantes porque la química interna del asteroide agotó sistemáticamente los pequeños azúcares para construir los más grandes.

Beto
Sí, la química se alinea perfectamente con la distribución molecular final.

Alicia
Pero espera, mirando el contexto meteórico más amplio revela este cuello de botella químico realmente fascinante. Si bien el entorno de la olla de cocción lenta en Bennu era estructuralmente perfecto para sintetizar azúcares, la abundancia absoluta general de esos azúcares es en realidad sorprendentemente baja.

Beto
Está restringida, sí. La concentración total de pentoses en la muestra de Bennu es solo de 0.36 nanomoles por gramo.

Alicia
Y si miramos el meteorito Merchison, que sufrió una alteración acuosa mucho menos intensa, la concentración de pentoses es significativamente mayor, alcanzando 2.2 nanomoles por gramo.

Beto
Correcto, en esta discrepancia se destaca la espada de doble filo de un entorno químico activo. La muestra de Bennu es excepcionalmente rica en amoníaco y sus derivados.

Alicia
Así que combinas azúcares sintetizados, compuestos nitrogenados reactivos abundantes como el amoníaco, y un entorno de fluido alcalino y cálido.

Beto
Y la cinética de la reacción se acelera drásticamente. La síntesis no se detiene una vez que se forman los azúcares.

Alicia
Los azúcares mismos se convierten en reactantes en cascadas químicas subsiguientes.

Beto
Exacto. Son arrastrados en reacciones de caramelización complejas, interactuando con el amoníaco para formar moléculas completamente nuevas y de orden superior, principalmente aminoácidos y ciclos de nitrógeno eter.

Alicia
Así que las condiciones muy alcalinas que favorecieron la síntesis rápida de azúcares en Bennu simultáneamente garantizaron su rápida consumición.

Beto
Exacto. Los azúcares que detectamos en esta elocuente no son el rendimiento máximo del asteroide. Son los supervivientes traza.

Alicia
Solo los restos moleculares que logran escapar de ser canibalizados por la química interna agresiva del cuerpo padre.

Beto
Precisamente.

Alicia
Eso es increíble de pensar.

Para sintetizar este viaje para ustedes, al aislar y analizar una mera fracción de un gramo de polvo sin contaminar, esta investigación verifica que el sistema solar interior fue sembrado sistemáticamente con un kit de herramientas preensamblado para la evolución biológica.

Beto
Es asombroso. Estamos viendo un sistema que generó bases nucleicas para archivar datos, aminoácidos para construir la maquinaria física, y azúcares bioesenciales para alimentar el metabolismo y proporcionar el andamiaje arquitectónico para el ARN.

Alicia
Obliga completamente a una reevaluación significativa de cómo modelamos los orígenes de la vida en la Tierra. Quiero decir, la Tierra prebiótica no fue este crisol estéril y aislado para sintetizar sus precursores biológicos completamente desde cero.

Beto
No, para nada. Fue el receptor de una gran afluencia continua de material orgánico catalíticamente activo y altamente procesado.

Alicia
Así que la emergencia de la complejidad biológica se ve mucho menos como un milagro estadístico localizado y mucho más como la continuación inevitable de procesos químicos que ya estaban operando a escala dentro de los cuerpos parentales del cinturón de asteroides.

Beto
Y cuando piensas en la Tierra prebiótica, realmente no deberías imaginar solo un planeta solitario tratando de inventar la vida solo. La Tierra fue un receptor de un servicio de entrega cósmico masivo, regado con ingredientes biológicos preensamblados de asteroides como Bennu.

Alicia
Lo que introduce una idea final, desconocida e increíblemente convincente para que ustedes consideren. Los datos muestran claramente que moléculas altamente reactivas, como la desoxirribosa faltante, o los azúcares que encontraron con el amoníaco abundante de Bennu, fueron consumidos rápidamente para sintetizar estructuras orgánicas más complejas y pesadas.

Beto
Los bloques de construcción de la vida se estaban canibalizando activamente entre sí en lo profundo de las vetas hidrotermales oscuras de estos tempranos testimonios planetarios.

Alicia
Así que si este nivel de química hiperreactiva era común, sugiere una vasta red de sombra química prebiótica ocurriendo por todo el cosmos.

Si un asteroide idéntico a Bennu, que lleva estos mismos supervivientes reactivos, y polímeros secundarios complejos, impactara un cuerpo planetario con una presión atmosférica completamente diferente o un disolvente no acuoso, ¿qué arquitecturas biológicas totalmente inesperadas podrían provocar esos ingredientes?

Ahora sabemos exactamente lo que construyeron cuando aterrizaron aquí. La verdadera pregunta es, ¿qué están construyendo activamente en cualquier otro lugar?

LLMs en Bioinformática

Este estudio explora la integración de los Modelos de Lenguaje de Gran Tamaño (LLM) en el campo de la bioinformática, destacando su capacidad para analizar y generar datos biológicos complejos. Los investigadores clasifican estos modelos en arquitecturas de solo codificador, solo decodificador y codificador-decodificador, explicando cómo cada una se adapta a tareas específicas como la predicción de la estructura de proteínas o el análisis de secuencias genómicas. Al revisar hitos como AlphaFold y DNABERT, el texto demuestra cómo la IA está transformando nuestra comprensión del ADN, el ARN, las proteínas y la transcriptómica unicelular. A pesar de este progreso, los autores identifican obstáculos importantes, como la escasez de datos, los altos costos computacionales y la naturaleza de "caja negra" de los modelos de aprendizaje profundo. El texto concluye abogando por el aprendizaje multimodal y los modelos híbridos de IA para cerrar la brecha entre la investigación computacional y las aplicaciones clínicas. En general, el documento proporciona una hoja de ruta integral para aprovechar los modelos básicos para avanzar en la medicina de precisión y la biología de sistemas.

Enlace al artículo científico, para aquellos interesados en profundizar en el tema: "Large Language Models in Bioinformatics: A Survey", por Zhenyu Wang y colegas. Publicado el 1 de Marzo de 2026.

El resumen, la transcripción, la traducción, y las voces, fueron hechas usando herramientas de software de Inteligencia Artificial.

El resumen se presenta en la forma de un diálogo entre dos personajes sintéticos que llamaremos Alicia y Beto.

Escúchalo aquí, mientras lees la transcripción (abajo).

O escúchalo en Spotify.

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Resumen

Beto
Imagina por un segundo que la inteligencia artificial no solo entendiera los idiomas que hablamos.

Alicia
Correcto.

Beto
Imagina que no solo escribiera correos por ti o tradujera francés a inglés. ¿Pero qué pasaría si en realidad pudiera leer con fluidez, traducir e incluso escribir el código fundamental de la vida misma?

Alicia
Te lo puedes imaginar.

Beto
Sí, estamos hablando del lenguaje biológico real que está operando dentro de tus células ahora mismo.

Alicia
Es un salto conceptual enorme. Estamos pasando de una era de IA que entiende texto humano a una era de IA que puede leer y reescribir activamente los planos de los organismos vivos.

Beto
Y esa es exactamente nuestra misión para hoy. Bienvenidos a un nuevo análisis profundo. Estamos explorando una encuesta exhaustiva y masiva de 2025 titulada “Large Language Models in Bioinformatics”.

Alicia
Es un paper fantástico.

Beto
De verdad que lo es. Proviene de la colaboración de mentes destacadas de la Chinese University of Hong Kong, Peking University y varias otras instituciones líderes. Nuestro objetivo hoy es darte un atajo a la vanguardia de cómo los modelos de lenguaje grande, o LLMs, están revolucionando por completo la forma en que analizamos ADN, ARN, proteínas e incluso células individuales.

Alicia
Para entender de verdad la magnitud de lo que estos investigadores han expuesto, tenemos que establecer de inmediato una diferencia crucial.

Beto
Cuéntanos.

Alicia
Los datos biológicos son muy distintos al texto que lees en Internet.

Beto
Correcto. Porque una IA entrenada en texto de Internet se apoya en estructuras de oración reconocibles.

Alicia
Exacto. Usa puntuación, gramática, sintaxis. Pero las secuencias biológicas, esas interminables cadenas de aminoácidos o nucleótidos, son altamente variables.

Beto
No tienen puntos ni comas.

Alicia
No, no las tienen. Son increíblemente específicas y están llenas de reglas tridimensionales complejas. No puedes simplemente meter eso en una IA diseñada para texto y esperar que funcione. Requiere arquitecturas de IA totalmente nuevas para descifrarlas.

Beto
Bien, desmontemos esto porque la encuesta empieza desglosando esta gramática de la vida en tres arquitecturas de IA distintas. Si los datos biológicos son tan distintos de, digamos, una página de Wikipedia, ¿cómo construyen realmente los investigadores una IA para leerlos?

Alicia
Mecanísticamente, la encuesta categoriza estos modelos de bioinformática en tres grandes paradigmas:

• modelos solo encoder (codificador),
• solo decoder (decodificador), y
• encoder-decoder (codificador-decodificador).

Beto
Vamos a verlos uno por uno.

LLMs en BioInformática

Alicia
Empecemos con la arquitectura solo-encoder. Un ejemplo destacado en la encuesta es un modelo llamado ProteinBERT. La característica definitoria de un modelo solo encoder es que lee todo el contexto biológico bidireccionalmente.

Beto
Es decir, en ambas direcciones a la vez.

Alicia
Exacto. Observa la secuencia completa de izquierda a derecha y de derecha a izquierda simultáneamente.

Beto
Necesitamos una analogía: suena como hojear un párrafo entero a la vez para captar la vibra general en lugar de leer palabra por palabra.

Alicia
Es una forma perfecta de verlo, porque toma la imagen completa de una vez. Es fantástico para el aprendizaje de representaciones.

Beto
Obtiene el contexto.

Alicia
Exactamente. Captura las ricas dependencias contextuales de una secuencia de golpe. Eso lo hace brillante para tareas como la clasificación de secuencias o la identificación de un elemento regulador específico dentro de una enorme hebra de ADN.

Beto
Espera, si un modelo solo encoder ve la imagen completa de forma brillante, ¿por qué los investigadores señalan sus limitaciones en la encuesta? ¿No sería ver todo lo que hace mejor escritor si quisieras generar una nueva secuencia?

Alicia
Podrías pensarlo, pero en realidad tiene el efecto opuesto.

Beto
¿En serio?

Alicia
Sí. Porque está diseñado para procesarlo todo de un solo trago, carece del mecanismo subyacente para construir algo nuevo paso a paso. Si quieres generar una proteína completamente nueva que nunca haya existido en la naturaleza, necesitas una IA que pueda escribirla secuencialmente.

Beto
Esto nos lleva al segundo paradigma: los modelos solo-decoder.

Alicia
Precisamente.

Beto
La encuesta los etiqueta como autorregresivos. Veo que ese término se usa mucho en IA, pero ¿qué significa realmente en el contexto de la biología?

Alicia
Autorregresivo simplemente significa que el modelo genera su salida token por token, basándose completamente en la información generada previamente.

Beto
¿Como predecir la siguiente palabra?

Alicia
Sí. Piénsalo como la función de autocompletar en tu smartphone. Cuando escribes un mensaje, el teléfono adivina la palabra más probable siguiente y luego la siguiente para construir una frase.

Beto
Ah, claro.

Alicia
Un modelo solo decoder hace exactamente lo mismo, pero en lugar de palabras en inglés está prediciendo el siguiente aminoácido o el siguiente nucleótido para construir una nueva secuencia biológica.

Beto
Es literalmente un autocompletar biológico. Eso lo hace increíble para escribir textos completamente nuevos desde cero.

Alicia
Es insuperable en tareas generativas. La encuesta destaca varios modelos solo decoder, como ProGen2 y Evo, que hacen precisamente eso. Sin embargo, y aquí está la trampa: su dependencia de esta atención unidireccional paso a paso implica un enorme punto ciego.

Beto
Como solo pueden mirar hacia atrás, ...

Alicia
... les cuesta captar completamente las dependencias bidireccionales de largo alcance. En un sistema vivo, una reacción fisiológica que ocurre en un extremo de una proteína masiva puede depender mucho de una estructura situada en el otro extremo.

Beto
Un autocompletar tiene problemas para seguir la historia si el inicio del libro está 50 páginas atrás.

Alicia
Exacto. Olvida el contexto.

Beto
Así que un modelo solo-encoder lee la imagen completa de manera espléndida pero no puede escribir. Y un modelo solo-decoder es un escritor fantástico, pero le cuesta recordar el contexto a largo plazo de la historia.

Alicia
Lo entiendes muy bien.

Beto
Eso deja la tercera arquitectura que los investigadores identificaron: los modelos encoder-decoder.

Alicia
Están diseñados para tareas de secuencia a secuencia. Toman lo mejor de ambos mundos.

Beto
Entonces combinan las dos cosas.

Alicia
Correcto. Leen el contexto entero bidireccionalmente como un encoder y luego usan un decoder para traducir esa comprensión en una nueva salida. El caso de uso principal aquí es traducir una modalidad biológica a otra, como el modelo RoseTTAFold.

Beto
Mirando los datos de la encuesta, hay una gran pega en ese enfoque “lo mejor de ambos mundos” ...

Alicia
... el coste computacional.

Beto
Sí, estaba mirando las Tablas 2 y 3 del estudio. Esas tablas desglosan el coste de cómputo para estas diferentes arquitecturas, y los números son, sinceramente, difíciles de asimilar.

Alicia
Son asombrosos.

Beto
Para estos modelos encoder-decoder requieren un promedio de alrededor de 81 gigabytes de memoria gráfica por dispositivo.

Alicia
Lo cual es enorme.

Beto
Y tardan un promedio de 40 días solo para entrenar. Mi portátil se calentaría solo con abrir una docena de pestañas.

Alicia
Lo fascinante aquí es la enorme disparidad en los recursos requeridos según la arquitectura que elijas. Mencionaste el promedio de 40 días, pero los extremos son aún más salvajes.

Beto
Sí, la tabla muestra un modelo solo decoder llamado HyenaDNA que se entrenó en unos 80 minutos en una sola GPU.

Alicia
Muy manejable.

Beto
Pero luego miras un modelo encoder-decoder como xTriMOPGLM. Los investigadores anotan que tiene 100.000 millones de parámetros. Según sus datos, tardó alrededor de 150 días en entrenar, ...

Alicia
... y eso corriendo en 96 GPUs simultáneamente.

Beto
Es una cantidad de potencia de cómputo simplemente increíble.

Alicia
Lo es. Y ese coste computacional es un cuello de botella masivo para todo el campo. La complejidad computacional limita fuertemente la accesibilidad.

Beto
Claro, porque no todo el mundo tiene 96 GPUs de alta gama por ahí.

Alicia
Exacto. Si eres un grupo de investigación universitario o una startup biotecnológica pequeña con infraestructura limitada, desarrollar o incluso utilizar estos modelos encoder-decoder de última generación es increíblemente difícil.

Beto
Te deja fuera, por el precio.

Alicia
Lo hace. Obliga a la industria a buscar constantemente métodos más eficientes de compresión de modelos solo para mantener la ciencia avanzando sin necesitar una supercomputadora para cada experimento.

Beto
Es una barrera enorme, para poder entrar. Pero a pesar de ese coste, el progreso detallado en este paper es innegable.

Alicia
Absolutamente.

Beto
La encuesta incluye esta figura visual asombrosa, la figura 1. Traza todos los hitos principales de estos LLMs en los últimos años. Y mirando la gráfica circular, un contundente 43% de esos hitos de IA están enfocados puramente en proteínas.

Alicia
Casi la mitad del campo.

Beto
Sí. Ocupan la porción más grande de la tarta con diferencia.

Alicia
¿Por qué tanto del mundo de la IA está obsesionado con las proteínas?

Beto
Porque las proteínas son las máquinas físicas de la naturaleza. Hacen casi todo el trabajo pesado en tu cuerpo: digerir la comida, luchar contra virus, etc. Predecir su estructura tridimensional a partir de una secuencia plana de aminoácidos ha sido históricamente uno de los problemas más difíciles en biología. La función de una proteína está totalmente dictada por cómo se pliega en una estructura 3D.

Alicia
La forma dicta la función.

Beto
Correcto. Si no conoces la forma, no sabes qué hace.

Alicia
Y la encuesta señala modelos como AlphaFold 2 como el momento decisivo, ¿verdad? Alcanzar precisión a nivel atómico en la predicción de esas estructuras 3D.

Beto
Cambió todo.

Alicia
Pero el paper también menciona AlphaFold 3.

Beto
¿Cómo empuja eso el límite aún más?

Alicia
AlphaFold 3 va más allá de mirar una sola proteína en aislamiento. Ha avanzado hasta hacer predicciones a resolución atómica para complejos biomoleculares enteros.

Beto
¿Así que mira el sistema completo?

Alicia
Sí. Eso significa que no solo predice la forma de una máquina, sino cómo esa máquina interactúa físicamente con hebras de ADN o cómo se une con ligandos.

Beto
Para quien no recuerde, ¿qué es un ligando?

Alicia
Piensa en un ligando como un mensajero químico altamente específico. Si la proteína es una cerradura compleja, el ligando es la llave que encaja perfectamente para desencadenar una reacción biológica.

Beto
Ah, eso tiene sentido.

Alicia
Y predecir exactamente cómo un ligando encaja en una proteína es la base de la medicina moderna. Si una IA puede predecir esa interacción con precisión, puedes diseñar un fármaco en un ordenador en lugar de pasar años probando químicos al azar en un laboratorio.

Beto
Es una locura. Acabas de diseñar la llave perfecta para la cerradura.

Alicia
Exacto.

Beto
Pero predecir lo que la naturaleza ya construyó es solo el primer paso. La parte de la encuesta que realmente parece ciencia ficción es el enfoque en el diseño de novo. ¿Puedes explicar qué significa “de novo” en este contexto y qué modelos lo están haciendo?

Alicia
De novo simplemente significa desde cero. Ya no pedimos a la IA que prediga la forma de una proteína que ya existe en tu cuerpo. Le pedimos a esos modelos generativos solo decoder que inventen proteínas enteramente nuevas que la evolución nunca produjo.

Beto
Inventando biología.

Alicia
Sí. La encuesta detalla un modelo llamado ProGen2. Tiene 6.4 mil millones de parámetros y fue entrenado con más de mil millones de proteínas naturales.

Beto
Mil millones.

Alicia
Aprendiendo las reglas subyacentes de cómo encajan los aminoácidos, puede generar secuencias proteicas altamente funcionales en familias diversas sin necesidad de ajuste fino adicional.

Beto
Los investigadores también mencionan ESM-3, que adopta un enfoque multimodal, ingiriendo secuencia, estructura y datos funcionales para generar estas proteínas novedosas.

Alicia
Es una tecnología increíble.

Beto
Pero para aterrizarlo para el oyente: ¿por qué importarían las proteínas generadas desde cero en la vida real?

Alicia
Importa por las aplicaciones clínicas inmediatas. Si podemos diseñar nuevas proteínas desde cero, podemos diseñar anticuerpos personalizados con menor propensión a agregarse.

Beto
Es decir, que no se aglomeren.

Alicia
Sí. Eso los hace mucho más seguros y efectivos para los pacientes. Podemos diseñar fármacos muy específicos que se unan exactamente a proteínas malfoldadas responsables de enfermedades neurodegenerativas. Estamos pasando de observar biología a ingenierizarla para medicina de precisión.

Beto
Aquí es donde se pone realmente interesante. Si las proteínas son las máquinas 3D que hacen el trabajo en la célula, ¿de dónde obtienen sus planos?

Alicia
Del ADN.

Beto
Exacto. Y según la gráfica de la encuesta, el ADN y la genómica representan la segunda porción más grande, el 32% de los hitos encuestados.

Alicia
Entender el código genómico es la base de todo lo demás. Los modelos de IA en este espacio no solo leen una larga cadena de letras; predicen el impacto de mutaciones genéticas antes de que se manifiesten como enfermedades.

Beto
Wow.

Alicia
Identifican secuencias regulatorias ocultas que controlan cómo y cuándo se enciende o apaga un gen.

Beto
La encuesta detalla algunos pesos pesados en esta categoría. Hay una colección de modelos basados en la arquitectura BERT, como DNABERT y su sucesor DNABERT 2.

Alicia
Esos son grandes ejemplos.

Beto
Los investigadores señalan que son encoders bidireccionales pre-entrenados. Miran el contexto nucleotídico aguas arriba y aguas abajo para predecir cosas como regiones promotoras. ¿Qué es una región promotora, hablando prácticamente?

Alicia
Si un gen es un capítulo en un manual de instrucciones, una región promotora es como un enorme letrero de neón “EMPIEZA A LEER AQUÍ” colocado justo antes de que comience el capítulo.

Beto
Me gusta esa analogía.

Alicia
Le dice a la maquinaria celular exactamente dónde engancharse para empezar a copiar las instrucciones. Modelos como DinaBERT son increíblemente hábiles para encontrar estos letreros ocultos dentro de miles de millones de letras de código genético.

Beto
Eso hace que la analogía del skim-reading del encoder encaje perfectamente: está escaneando todo el genoma buscando esos letreros de neón.

Alicia
Exacto.

Beto
Pero al igual que con las proteínas, la encuesta enfatiza que el salto de entender ADN a generarlo es profundo.

Alicia
De hecho, estamos viendo modelos capaces de generar secuencias genómicas biológicamente funcionales desde cero.

Beto
Modelos como megaDNA y The Nucleotide Transformer.

Alicia
Sí, y la encuesta destaca un modelo fundacional innovador llamado Evo.

Beto
Evo.

Alicia
Lo que hace a Evo tan significativo es la escala a la que opera. Predice y genera secuencias que abarcan ADN, ARN y proteínas, yendo desde un nivel molecular pequeño hasta la escala de genoma entero.

Beto
Genera un genoma completo.

Alicia
Representa un enfoque verdaderamente holístico para el diseño biológico.

Beto
Es alucinante pensar en generar un genoma entero. Pero para obtener la imagen completa de cómo funciona una célula, tenemos que hacer zoom todavía más.

Alicia
Sí, lo tenemos que hacer.

Beto
Las porciones restantes de la gráfica son ARN con 12% y análisis de célula única con 13%. Empecemos por el ARN.

Alicia
El ARN es fascinante.

Beto
En la secundaria aprendí que el ARN era solo un mensajero pasivo: copia el plano del ADN y lo lleva a los constructores de proteínas. Pero la encuesta deja claro que el ARN es mucho más complejo que eso.

Alicia
Mucho más. Las moléculas de ARN se pliegan en estructuras secundarias y terciarias increíblemente intrincadas. Actúan como catalizadores activos. Sirven como sensores de metabolitos y regulan dinámicamente cómo se expresan los genes.

Beto
Están ocupadísimos.

Alicia
El gran reto de la IA aquí es algo que los investigadores llaman "flexibilidad conformacional".

Beto
Flexibilidad conformacional: significa que cambia físicamente su forma.

Alicia
Sí. Si el ADN es un manual de instrucciones rígido y encuadernado, el ARN es como un manual de origami que se pliega y vuelve a plegar en una herramienta funcional mientras intentas leerlo.

Beto
Eso suena imposible de leer.

Alicia
Lo es; es extremadamente difícil. Porque se está remodelando constantemente, tenemos una grave escasez de datos experimentales 3D de alta calidad para entrenar estos modelos de IA.

Beto
Así que el origami de la vida se mueve sin cesar, lo que hace la modelización tradicional una pesadilla. Pero la encuesta señala que la IA está alcanzando terreno. Modelos como RiNALMo están abordando la predicción de estructuras secundarias. Y para esas esquivas estructuras 3D, se destacan modelos como NuFold y RhoFold+ que están empezando a ofrecer predicciones de extremo a extremo directamente desde las secuencias de ARN, a pesar de la falta de datos de entrenamiento.

Alicia
Los modelos también están cartografiando cómo el ARN interactúa con otros componentes. El ARN interactúa con otras hebras de ARN, con proteínas y con pequeñas moléculas.

Beto
Y cuando esas interacciones salen mal, ...

Alicia
... a menudo llevan a enfermedades graves, incluidos varios tipos de cáncer. Por eso mapearlas con precisión con IA es una prioridad enorme para la medicina.

Beto
Una de las cosas más accesibles de toda la encuesta fue un modelo llamado RNA GPT.

Alicia
Oh, ese es brillante.

Beto
Lo describen literalmente como un modelo multimodal tipo chat para el descubrimiento de ARN. Puedes subir una secuencia de ARN y aprovecha la extensa literatura científica y modelos de lenguaje para ofrecer respuestas conversacionales concisas sobre lo que hace esa secuencia específica.

Alicia
Es esencialmente ChatGPT, pero estás conversando con una molécula en vez de con un chatbot.

Beto
Me encanta eso. Lo que nos lleva al dominio final e increíblemente complejo cubierto en la encuesta: el análisis de célula única, a menudo referido como scRNA.

Alicia
Esta es un área vital de investigación.

Beto
Creo que necesitamos otra analogía porque “análisis de célula única” suena simple, pero la encuesta lo trata como un reto computacional masivo. ¿Qué significa realmente mirar datos a nivel de célula individual?

Alicia
Piensa en la secuenciación genética tradicional en masa, como hacer un batido de frutas. Si licúas un tejido entero en un batido, puedes saborear el sabor general. Más o menos sabes qué genes están activos en ese tejido. Pero no tienes ni idea del perfil exacto de sabor de una fresa concreta o de un arándano antes de licuarlo todo.

Beto
El análisis de célula única consiste en averiguar cómo sacar esa fresa exacta y analizarla por separado.

Alicia
Exacto. Mira la expresión génica precisa de una célula específica dentro de una población enorme de millones de células.

Beto
¿Por qué es tan importante esa resolución?

Alicia
Es fundamental. Si quieres entender cómo progresa una enfermedad compleja o por qué un pequeño grupo de células cancerosas desarrolla resistencia a la quimioterapia mientras las células circundantes mueren, tienes que mirar las fresas individuales. La secuenciación en masa lo perderá por completo.

Beto
Pero el volumen de datos que eso genera debe ser astronómico. Si rastreas la expresión de miles de genes en millones de células individuales separadas, cualquier ordenador normal se colapsaría.

Alicia
El volumen de datos es asombroso, que es precisamente por qué los pipelines tradicionales ya no dan abasto. Aquí es donde los LLMs entran para asumir la carga.

Beto
Necesitan la IA solo para procesar la magnitud misma.

Alicia
Exacto. La encuesta señala modelos que operan a escala masiva solo para manejar esto. Por ejemplo, un modelo llamado scFoundation cuenta con 100 millones de parámetros y fue preentrenado con más de 50 millones de perfiles transcriptómicos humanos de célula única.

Beto
¿50 millones?

Alicia
Tiene la capacidad de manejar aproximadamente 20.000 genes simultáneamente para predecir respuestas a fármacos y anotar automáticamente diferentes tipos celulares.

Beto
El aspecto de automatización por sí solo es un cambio radical.

Alicia
Realmente lo es.

Beto
La encuesta menciona otro modelo, GPTCellType, que usa las capacidades de GPT-4 para automatizar completamente el proceso de anotación de tipos celulares, ...

Alicia
... reemplazando métodos manuales tediosos y propensos a errores que los investigadores solían tardar meses en realizar a mano.

Beto
Entonces, ¿qué significa todo esto? Hemos recorrido estas increíbles arquitecturas de IA, la enorme potencia computacional requerida y cómo estos modelos se especializan para descifrar proteínas, ADN, ARN y células individuales. Pinta un cuadro de progreso imparable.

Alicia
Lo hace, pero debemos ser realistas.

Beto
Correcto. La encuesta dedica una parte importante de su conclusión a los obstáculos que enfrentamos ahora mismo.

Alicia
Las limitaciones son muy reales y provienen principalmente de los datos mismos.

Beto
¿Cómo es eso?

Alicia
A diferencia de Internet, que proporciona un corpus abundante y prácticamente infinito de texto para entrenar LLMs tradicionales, los datos biológicos son escasos.

Beto
Y son desordenados, ¿verdad?

Alicia
Muy desordenados. A menudo son ruidosos, pueden estar incompletos y, crucialmente, los datos que sí tenemos están fuertemente sesgados.

Beto
¿Sesgados hacia qué?

Alicia
Bueno, tenemos montañas de datos sobre humanos y ratones de laboratorio comunes, pero muy poca información sobre la vasta mayoría del resto del árbol de la vida.

Beto
Ah. Entonces un modelo puede ser brillante entendiendo biología humana, pero fracasa por completo al generalizar si se le pide analizar una secuencia novedosa de una bacteria de aguas profundas o una planta rara.

Alicia
Ese es un obstáculo importante. Además, los efectos de lote y el ruido experimental de diferentes laboratorios que toman medidas distintas confunden aún más a los modelos.

Beto
Porque los datos no están estandarizados.

Alicia
Exacto. Y como comentamos con los tiempos de entrenamiento de 40 días, la barrera computacional sigue siendo inmensa. Las secuencias biológicas son increíblemente largas; procesarlas dispara los requisitos de memoria, lo que hace muy difícil aplicar arquitecturas transformer estándar a datos a escala genómica completa.

Beto
Esto plantea una pregunta importante: ¿cómo superamos estas limitaciones?

Alicia
Si lo conectamos con el panorama general, los investigadores delinean tres direcciones claras de futuro para todo el campo de la bioinformática. La primera es el empuje hacia la integración multimodal.

Beto
Porque ahora mismo, como mostró la gráfica, la mayoría de estos modelos se entrenan en silos. Solo mirando ADN o solo proteínas. Pero una célula viva no funciona aisladamente así.

Alicia
Los sistemas biológicos exhiben interacciones altamente intrincadas a través de múltiples capas moleculares simultáneamente. El futuro requiere LLMs fundacionales que puedan ingerir y procesar ADN, ARN, estructuras proteicas y epigenética todos a la vez.

Beto
Necesitamos que vean el sistema completo.

Alicia
Necesitamos arquitecturas capaces de integrar datos heterogéneos para modelar correctamente estas dependencias moleculares a varias escalas.

Beto
La segunda dirección futura que proponen los investigadores son los modelos híbridos de IA. ¿Con qué están hibridando los LMs?

Alicia
Los combinan con modelos mecanísticos, como redes neuronales de grafos (GNNs) y modelado basado en restricciones.

Beto
¿Por qué hacerlo?

Alicia
El objetivo es introducir razonamiento biológico fundamental en el proceso de aprendizaje profundo. Ahora mismo, un LLM podría generar una secuencia de proteína que parezca matemáticamente probable, pero que sea físicamente imposible de plegarse en el mundo real.

Beto
Ha alucinado una proteína que viola las leyes de la física.

Alicia
Exacto. Al hibridar la IA, los investigadores se aseguran de que las predicciones del modelo obedezcan realmente las leyes físicas de la biología y los principios evolutivos.

Beto
Básicamente le dan a la IA un control de realidad contra las leyes físicas antes de que escupa una respuesta.

Alicia
Es una gran manera de decirlo.

Beto
Y la tercera dirección que la encuesta destaca es, posiblemente, la más crucial para todos nosotros: la aplicación clínica.

Alicia
Cerrar la brecha entre una herramienta de bioinformática fascinante y una aplicación biomédica real es un reto enorme.

Beto
Una cosa es que funcione en un ordenador; otra muy distinta ponerlo en un cuerpo humano.

Alicia
Precisamente. Antes de que cualquiera de estos modelos pueda impactar de verdad la atención sanitaria cotidiana o prescribir un fármaco generado a medida, requieren evaluación clínica rigurosa y un exhaustivo benchmark experimental en laboratorios húmedos para probar su seguridad y eficacia.

Beto
Es un viaje increíble. Para sintetizar todo lo que hemos hablado hoy: somos testigos de un cambio fundamental en la capacidad humana. Pasamos de una era de simplemente leer datos biológicos con secuenciadores tradicionales a hablar activamente con ellos, usando herramientas como RNA-GPT.

Alicia
Y en última instancia a generar vida desde cero usando IA.

Beto
La encuesta de 2025 deja muy claro que la intersección entre LLMs y bioinformática está desbloqueando el código de la vida más rápido de lo que nadie predijo.

Alicia
Es un momento emocionante para estar en el campo.

Beto
Lo que nos deja con un pensamiento provocador para que lo medites hoy: hemos visto que estos modelos generativos pueden diseñar proteínas de novo y sintetizar secuencias de ADN totalmente funcionales que nunca antes existieron. Si la IA puede generar ADN y secuencias proteicas biológicamente funcionales y totalmente nuevas que la evolución natural no ideó en miles de millones de años, ¿terminará la biología convirtiéndose en otro lenguaje de programación que podamos compilar y ejecutar a demanda?

Alicia
Es una pregunta profunda, y considerando el ritmo de estos modelos, es algo con lo que la comunidad científica debatirá durante la próxima década.

Beto
Algo para que lo pienses.

Muchas gracias por acompañarnos en esta inmersión profunda en el lenguaje de la vida. Nos vemos en la próxima. Sigue explorando.

Ivermectina efectiva contra Covid

Hoy les traigo un video por el Dr John Campbell, acompañado con tres artículos científicos que relatan sobre la efectividad de Ivermectina para prevenir el Covid. Si no la hubieran prohibido algunos años antes, con esta droga hubieran salvado millones de vidas.

Enlaces al video y a los artículos científicos, para aquellos interesados en profundizar en el tema:

• "A Pilot, Randomised, Placebo-Controlled, Double-Blind Trial of a Single Oral Dose of Ivermectin for Post-Exposure Prophylaxis of SARS-CoV-2"
• "Ivermectin as a Broad-Spectrum Host-Directed Antiviral: The Real Deal?"
• "Use of Ivermectin Is Associated With Lower Mortality in Hospitalized Patients With Coronavirus Disease 2019: The Ivermectin in COVID Nineteen Study"
• "Dr John Campbell: New Positive Ivermectin Evidence" (video)

El resumen, la transcripción, y la traducción fueron hechas usando herramientas de software de Inteligencia Artificial.

El resumen se presenta en la forma de un diálogo entre dos personajes sintéticos que llamaremos Alicia y Beto.

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Resumen

Beto
Bienvenidos a un nuevo análisis profundo. Hoy vamos a abordar uno realmente grande, un fármaco que se convirtió en un punto de fricción total durante la pandemia, ivermectina.

Alicia
De verdad lo fue. Es un caso de estudio fascinante sobre cómo avanza la ciencia y a veces tropieza durante una crisis de salud pública masiva.

Beto
Absolutamente. Y las fuentes que tenemos hoy realmente pintan un cuadro completo. Vamos a ver la ciencia detrás, ese mecanismo propuesto.

Alicia
Luego entraremos en algunos de esos datos tempranos explosivos, los estudios retrospectivos. Y después lo contrastaremos con hallazgos más cautelosos procedentes de un ensayo controlado adecuado.

Beto
Exacto. Nuestra misión aquí es cortar todo el ruido y comprender realmente la evidencia. Desglosamos tres cosas clave para ustedes.

• Primero, la ciencia: ¿cómo se supone que este antiparasitario funciona como antiviral?
• Segundo, miramos el estudio ICON, ese que dio esa gigantesca señal temprana de beneficio en pacientes hospitalizados.
• Tercero, un ensayo aleatorizado reciente que lo probó para prevención, ya saben, profilaxis post‑exposición.

Alicia
Y nuestro objetivo es dejarles con una idea clara de esa tensión en los datos. Tienen estas asociaciones fuertes por un lado y, por otro, resultados mucho más matizados provenientes de la evidencia aleatorizada. Todo apunta a lo crítico que es el tema de la dosis y el momento.

Beto
Así que vamos a ello. Primero, la historia. La ivermectina no es una molécula nueva que inventaron durante la pandemia.

Alicia
Para nada. Su historia es fundamental para la narrativa. Tenemos que empezar por ahí. Es una lactona macrocíclica descubierta allá por 1975.

Beto
Y su impacto ha sido inmenso.

Alicia
Su importancia no puede subestimarse: es esencial a nivel mundial, especialmente en el mundo en desarrollo, para tratar parásitos devastadores como la onchocercosis (ceguera de los ríos) y la filariasis linfática.

Beto
Incluso recibió un premio Nobel en 2015.

Alicia
Los creadores fueron reconocidos precisamente por ese monumental impacto en salud pública. Realmente se ganó el apodo de “medicamento milagroso”.

Beto
Hablemos de seguridad, porque la escala de su uso nos da datos increíbles en ese frente.

Alicia
Y es cierto: estamos hablando de aproximadamente 3.7 mil millones de dosis distribuidas globalmente durante unos 30 años en campañas de administración masiva. Es una población enorme para obtener datos de seguridad. Eso nos da evidencia muy sólida sobre su tolerabilidad. Las fuentes muestran que tiene una ventana terapéutica muy amplia. Incluso a dosis altas —hasta 2.000 microgramos por kilogramo— se ha tolerado bien.

Beto
Mirando todos esos datos globales, ¿cómo es su perfil de riesgo?

Alicia
Es notablemente seguro. Un análisis de esas campañas de administración masiva durante 11 años encontró una incidencia acumulada de sólo un efecto adverso serio por cada millón de personas. Uno entre un millón. Está establecido como extremadamente seguro para uso humano.

Beto
Tenemos, pues, este fármaco súper seguro y esencial que actúa, originalmente, perturbando el sistema nervioso de los parásitos. ¿Cómo demonios se salta uno de paralizar gusanos a detener un virus como SARS‑CoV‑2? Parece un salto enorme.

Alicia
Lo es, pero ahí entra la curiosidad científica. La investigación empezó a notar que sus acciones no se limitaban a los blancos parasitarios — canales en invertebrados, etc. — sino que había evidencia de una actividad antiviral intrínseca contra una gama de virus de ARN: VIH‑1, dengue, zika e incluso influenza.

Beto
Cuando finalmente lo pusieron en una placa de cultivo con SARS‑CoV‑2, ¿qué mostró ese dato de laboratorio? ¿Qué can potente fue?

Alicia
Los resultados iniciales in vitro fueron increíblemente llamativos; por eso atrajo tanta atención temprano. En cultivo celular mostró una potencia llamativa: un estudio mostró una reducción del 99.8% en el ARN viral en sólo 48 horas. Cuando ves un resultado así en el laboratorio, te sientes compelido a ver si funciona en personas.

Beto
Entremos en el mecanismo porque ahí está la parte realmente especial. No ataca al virus directamente, ¿verdad? Actúa sobre nuestras propias células.

Alicia
Exacto. Esa es la diferencia entre un antiviral directo y lo que se llama un antiviral dirigido al huésped. La acción se centra en una proteína celular crítica llamada "importina alfa" (IMPα).

Beto
¿Qué hace?

Alicia
Piénsalo como un guardia de seguridad para el núcleo de la célula: la importina alfa forma un complejo y su trabajo es transportar ciertas moléculas al núcleo.

Beto
El virus básicamente secuestra a ese guardia.

Alicia
Muchos virus, incluidos los coronavirus, necesitan introducir sus propias proteínas en el núcleo celular para alterar procesos y favorecer su replicación. La ivermectina parece actuar uniéndose e inhibiendo la importina alfa, ...

Beto
... bloqueando así ese paso de importación nuclear.

Alicia
Esa analogía del control de acceso es perfecta: bloquea la entrada al núcleo y detiene el ciclo de infección viral antes de que arranque del todo.

Beto
¿La implicación de apuntar a una vía celular en lugar de a una parte del propio virus?

Alicia
Es enorme, porque esa vía (la importina alfa) es utilizada por muchos virus distintos. Si esto funciona, la ivermectina tendría el potencial de ser un verdadero antiviral de amplio espectro, ...

Beto
... lo que evitaría el problema de la resistencia viral.

Alicia
Exacto. Es mucho más difícil para un virus evolucionar en torno a una vía del huésped bloqueada que evolucionar alrededor de un fármaco que ataca una de sus propias proteínas, que suelen cambiar rápidamente.

Beto
OK. Eso nos lleva del banco de laboratorio al caos de los primeros días de la pandemia. Hablemos de los datos clínicos que dieron esa primera chispa de esperanza: el estudio ICON.

Alicia
Esto se hizo muy temprano, entre marzo y mayo de 2020 en cuatro hospitales de Florida. Los clínicos estaban, en serio, desesperados; intentaban cualquier cosa para salvar a pacientes muy graves hospitalizados.

Beto
El estudio ICON fue un estudio de cohorte retrospectivo. ¿Puedes explicar brevemente por qué es diferente a un ensayo aleatorio?

Alicia
Retrospectivo significa que miras hacia atrás en las historias clínicas. Es rápido, pero sólo puede mostrar una asociación, no causalidad, y es muy susceptible a sesgos (por ejemplo, quizá los médicos dieron el fármaco sólo a los pacientes más graves o sólo a los relativamente más sanos; con un diseño retrospectivo no lo sabes).

Beto
Un ensayo aleatorizado elimina ese sesgo.

Alicia
Correcto. Porque asigna el tratamiento al azar. Pero en ese momento, un estudio retrospectivo fue la manera más rápida de adquirir una señal.

Beto
Entonces, ¿qué hizo ICON? Compararon 173 pacientes que recibieron ivermectina con 107 que recibieron cuidado habitual ...

Alicia
... y encontraron una asociación muy fuerte. Los datos no ajustados mostraron una mortalidad global menor en el grupo de ivermectina: 15.0% frente a 25.2% en el cuidado habitual, una caída estadísticamente significativa.

Beto
Pero el hallazgo que realmente hizo titulares fue cuando miraron sólo los casos más graves.

Alicia
Ahí la señal fue profunda: en pacientes con compromiso pulmonar severo (los que necesitaban oxígeno de alto flujo o ventilación), la mortalidad fue del 38.8% en los que recibieron ivermectina frente a un asombroso 80.7% en los que no la recibieron.

Beto
Espera un segundo: en los pacientes más graves, esos resultados retrospectivos sugirieron que la mortalidad bajó de más del 80% a menos del 40%.

Alicia
Eso fue lo que los datos sugirieron — una razón de probabilidades ("odds ratio", OR) de 0.15 —.

Beto
Es una diferencia clínica gigantesca.

Alicia
Es una señal inmensa. Los investigadores incluso calcularon el número necesario a tratar ("Number Needed to Treat", NNT).

Beto
Eso te dice cuantas personas tienes que tratar para prevenir un mal resultado.

Alicia
Exacto. En su cohorte emparejada, el NNT fue 8.9 para prevenir una muerte.

Beto
Es decir, por cada nueve pacientes severamente enfermos tratados, teóricamente se evitaría una muerte. Eso es increíblemente potente, aun con todas las salvedades de ser un estudio retrospectivo.

Alicia
Lo es. Muestra por qué se necesitaban ensayos aleatorizados para confirmarlo, y los propios autores de ICON fueron claros: son asociaciones; hacen falta ensayos controlados aleatorios ("Radomized Controlled Trials", RCTs).

Beto
Esto plantea una pregunta crítica: si la gran señal de ICON fue salvar vidas en pacientes hospitalizados severos — un efecto terapéutico probable con dosis repetidas más altas —, ¿por qué mucho de la investigación posterior se centró en probar una única dosis baja para prevención? Parece una pregunta totalmente diferente.

Alicia
Y lo es: eso refleja las presiones de salud pública durante la pandemia. Salvar vidas en el hospital es una cosa; pero el gran premio público es detener la transmisión en la comunidad. La idea fue probar ese potencial antiviral de amplio espectro lo más temprano posible con una dosis baja segura.

Beto
Pasemos a ese examen más riguroso: el ensayo aleatorizado piloto de Australia. Esto es el estándar de oro.

Alicia
Fue un estudio piloto — pequeño — pero aleatorizado, controlado con placebo y doble ciego. Diseñado específicamente para probar profilaxis post‑exposición (PPE).

Beto
Inscribieron adultos saludables, que habían sido expuestos.

Alicia
Exacto. Adultos asintomáticos con pruebas negativas, todos dentro de las 72 horas siguientes a un contacto estrecho.

Beto
La dosis probada fue baja y única.

Alicia
Una dosis oral única de 200 microgramos por kilogramo. Hay que comparar eso con las dosis más altas y repetidas que probablemente se usaron en los pacientes graves del estudio ICON; es una estrategia muy distinta.

Beto
¿Cuál fue la pregunta principal del ensayo?

Alicia
La pregunta fue sencilla: ¿esa dosis baja única de ivermectina evitó que la gente diera positivo en una PCR o en un test de antígenos en los siguientes 14 días?

Beto
¿Y el resultado?

Alicia
El ensayo no demostró que prevenga la conversión: la diferencia entre ambos grupos no fue estadísticamente significativa (valor p = 0.632). Técnicamente, falló en su criterio primario.

Beto
Eso suena bastante definitivo: un resultado negativo claro. Pero hay limitaciones importantes.

Alicia
Las hay. Los autores del estudio lo reconocen. Principalmente el tamaño muestral pequeño: de 68 personas, sólo 22 terminaron dando positivo.

Beto
La tasa de eventos fue baja.

Alicia
Muy baja, en parte porque el grupo estaba muy vacunado. Con tan pocas conversiones, el estudio no tuvo poder estadístico suficiente para descartar un efecto profiláctico pequeño pero relevante.

Beto
Ahí es donde hay que mirar los hallazgos secundarios, y ahí el panorama se vuelve mucho más interesante.

Alicia
Centrándonos en esas 22 personas que sí se infectaron, la pregunta fue: si no evitó la infección, ¿cambió el curso de la enfermedad?

Beto
La respuesta parece ser sí.

Alicia
De forma significativa.

Beto
Empecemos por los síntomas: usaron una métrica llamada “días vividos sin síntomas o muerte”.

Alicia
Es una buena forma de medir calidad de vida. Encontraron que la ivermectina produjo significativamente más días sin síntomas. En los primeros 14 días, el grupo de ivermectina tuvo una media de 7.2 días sin síntomas, frente a 5.2 días en el grupo placebo: un efecto medio de tratamiento de aproximadamente 2,5 días más sin síntomas, estadísticamente significativo.

Beto
Dos días y medio más sin síntomas no es poco; sugiere que el fármaco está haciendo algo para atenuar la infección.

Alicia
El otro hallazgo secundario, tal vez aún más interesante, fue sobre el tiempo: la ivermectina alargó significativamente el tiempo desde la exposición hasta dar positivo. En el grupo de ivermectina, el tiempo medio hasta convertirse en positivo fue de ~5 días; en el grupo placebo fue sólo 2.6 días: una diferencia promedio de 2.3 días más para que el virus se volviera detectable.

Beto
¿Qué significa ese retraso?

Alicia
Hay dos interpretaciones principales, y ambas implican un beneficio potencial.

• Primera interpretación: la dosis única sí previno la infección inicial, pero su efecto se disipa pronto; el positivo a los cinco días podría deberse a una nueva segunda exposición después de que el fármaco ya había salido del organismo — no fue un fracaso del fármaco sino del régimen (una sola dosis no fue suficiente).
• Segunda interpretación: no evitó la infección, pero modificó la replicación viral lo suficiente como para ralentizarla, de modo que el virus tardó más en alcanzar una carga detectable.

En cualquier caso, sugiere un verdadero efecto antiviral.

Beto
¿Algo más del estudio?

Alicia
Un hallazgo exploratorio mostró que, aunque la mayoría estaba vacunada, tener una infección previa por SARS‑CoV‑2 (es decir, inmunidad natural) se asoció fuertemente con un riesgo ~30% menor de convertir a positivo.

Beto
Es decir, la inmunidad híbrida sigue mostrando poder protector.

Resumiendo: tenemos esa tensión en los datos que prometimos:

Por un lado, ICON: una señal terapéutica enorme en pacientes hospitalizados severos.

Alicia
Un estudio retrospectivo, pero con una reducción de mortalidad desde ~80% a ~39% en los más graves, lo que justificaba un RCT.

Beto
Por otro lado, el piloto aleatorizado riguroso: una dosis profiláctica baja y única que no previno la infección.

Alicia
Pero que mostró efectos secundarios prometedores (menos días con síntomas y retraso en la detección viral).

Beto
Esa tensión nos obliga a centrarnos en la lección principal:

Alicia
Los agentes dirigidos al huésped como este probablemente dependen mucho de dos variables clave: dosis y momento. Hay que ajustar el régimen a la situación clínica.

Beto
Una dosis baja única probablemente no basta para mantener esa “puerta cerrada” durante todo el periodo de exposición.

Alicia
Pero una dosis más alta y repetida en un paciente hospitalizado podría ser suficiente para interrumpir el ciclo viral cuando el sistema inmune está desbordado.

Beto
La evidencia, por tanto, no nos dice que dejemos de preguntarnos “¿funciona la ivermectina?”; nos empuja a hacer una pregunta mucho mejor.

Alicia
Y más precisa: ¿bajo qué régimen exacto de dosis y tiempos ofrece este mecanismo dirigido al huésped el mayor beneficio?

Beto
Y esa es nuestra última idea para ustedes:

Si ensayos mayores confirman esos hallazgos secundarios del estudio piloto — menos síntomas, retraso en la carga viral — el futuro de la investigación sobre ivermectina podría no ser un simple uso único para prevención, ...

Alicia
... sino como una herramienta para modificar la evolución de la enfermedad: acortarla, atenuarla y reducir su severidad al inicio. La evidencia no descarta el fármaco; solo afina las preguntas que debemos formular sobre él.

Beto
Y ese es el necesario, aunque a veces lento, trayecto desde la esperanza pandémica temprana hasta una comprensión científica medida.

Gracias por acompañarnos en este análisis profundo.

Alicia
Nos vemos en el próximo.

Las vacunas de ARNm anti-COVID pueden inducir el cáncer de 17 maneras distintas según más de 100 estudios

Hoy les traigo este artículo que me encontré, diciendo que las vacunas de ARNm pueden inducir cánceres.

La fuente del artículo original, en francés, es la siguiente:
"Les vaccins ARNm anti-COVID peuvent induire le cancer de 17 manières distinctes selon plus de 100 études"
https://lepointcritique.fr/2025/06/19/vaccins-arnm-anti-covid-peuvent-induire-cancer-de-17-manieres-distinctes-selon-plus-de-100-etudes/#_edn69

Este artículo fue traducido con la ayuda de herramientas de software de inteligencia artificial.

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Traducción

Mathilde Debord | 19 de junio de 2025

Las vacunas de ARNm anti-COVID pueden inducir el cáncer de 17 maneras distintas según más de 100 estudios

Parte de la comunidad científica alertó hace más de cuatro años sobre los riesgos de cáncer asociados con las inyecciones de ARNm contra el COVID. Los datos de la literatura sugieren hoy que estas pueden tener la capacidad de inducir, acelerar o despertar cánceres de 17 maneras diferentes.

¿Está la vacunación masiva contra el COVID detrás de una explosión de casos de cáncer como afirman muchos científicos, algunos de los cuales ya lo habían profetizado en mayo de 2021? Un colectivo de oncólogos franceses publicó hace dos años un artículo en el que refutan categóricamente esta hipótesis: “Hasta la fecha, no se ha publicado ningún vínculo de alerta entre una mayor incidencia o riesgo de progresión rápida del cáncer después de la vacunación anti-COVID-19 o después de otra vacunación.” Afirman hoy estar confrontándose a un tsunami de cánceres fulminantes, especialmente en los jóvenes, al cual dicen no encontrarle una explicación racional:

Tenemos un aumento fulminante del cáncer de páncreas sin que tengamos la menor idea de la razón. ¿Ha pasado algo? No lo sabemos. El mundo entero, toda la oncología mundial se hace la pregunta. […] El sistema que nos permite entender el cáncer está fallando.
Prof. Khayat, cofundador del InCA

Si el Prof. Khayat es coherente, teóricamente no puede excluir que la vacunación pueda ser la causa de esta explosión de casos de cáncer ya que esta es ...

• (1) extremadamente reciente si nos referimos a sus anteriores intervenciones,
• (2) afecta a todo el planeta – en particular a las poblaciones que se vieron obligadas a inyectarse para mantener una vida social o que promocionaron de forma agresiva la vacunación (sobre todo influencers) –, y
• (3) parece responder a una lógica inédita.

Como lo haría una sustancia utilizada por primera vez en humanos, de la cual solo se conoce una parte de la composición y cuyo impacto en el cáncer no se evaluó antes de su despliegue masivo. [1]

El epidemiólogo Nicolas Huscher catalogó en marzo pasado 10 formas en que las inyecciones de ARN mensajero anti-COVID pueden provocar el cáncer. Esta lista, basada en un estudio [2] publicado en diciembre de 2023 en la revista Cureus, puede extenderse hoy a 17 ítems sobre la base (no exhaustiva) de más de 100 estudios.

1. Inestabilidad del genoma

El riesgo de una integración del ARN vacunal en el genoma de las personas vacunadas fue confirmado en 2021 por una serie de estudios [3] [4] [5]. La mutagénesis insercional inducida por la integración del ADN provoca mutaciones de desplazamiento de marco que inducen la producción de proteínas aberrantes conduciendo al cáncer.

La Agencia Europea de Medicamentos sostiene que el ARN mensajero vacunal no puede penetrar el núcleo de las células, requiriendo para esta integración una enzima (transcriptasa inversa) que, según ella, está ausente en las células humanas. Sin embargo, esta afirmación, que no se basa en ninguna prueba, fue refutada en junio de 2021. Este fenómeno fue observado en julio de 2023 en ratones, donde una sola inyección de ARNm indujo una modificación genética [6]. Más recientemente, se encontró proteína Spike vacunal en tumores de pacientes vacunados [7], lo que sugiere que puede integrarse en el genoma, siendo la primera consecuencia temida de tal integración el desarrollo de un cáncer.

Esta hipótesis fue retomada a mediados de abril por científicos de un laboratorio de investigación biomolecular (Neo7Bioscience) e investigadores de la Universidad del Norte de Texas [8]. Los datos moleculares que recogieron sugieren que el ARN derivado de la vacuna podría ser retrotranscrito en el genoma del huésped, modificando de manera permanente la regulación de los genes. También revelan signos cancerígenos y un colapso inmunológico.

2. Evasión inmune

La proteína Spike (S2) inhibe varios genes supresores de tumores (p53, BRCA1/2, RB1) [9] [10] [11], a los que se une, permitiendo que las células cancerosas escapen a su detección y destrucción por el sistema inmunológico. El epidemiólogo Nicolas Hulscher habla de un “giro oncogénico”.

El primer estudio que demuestra esta interferencia de la proteína Spike con la proteína p53, también llamada “guardiana del genoma”, fue publicado en octubre de 2021 [12] por Jiang, et al. El estudio fue retractado en mayo de 2022 por orden del NIH de Anthony Fauci. Se ha pedido revelar los intercambios de correos electrónicos relacionados con esta retractación bajo la ley de acceso a la información, pero el NIH sigue negándose a comunicar las 490 páginas de comunicaciones. Estos resultados fueron confirmados in vitro por Zhang y El Deiry [13] en 2024 y, un mes más tarde, in vivo [14].

3. Mecanismo de reparación del ADN alterado

La proteína Spike vacunal induce alteraciones genómicas e inhibe el sistema de reparación del ADN (Jiang, Zhang y El Deiry). Este mecanismo normalmente se activa en caso de agresión del organismo, para prevenir mutaciones que pueden favorecer la aparición de cánceres, reparar errores que afectan a los oncogenes o los genes supresores de tumores. Su alteración induce una inmunodeficiencia que es “un camino directo hacia el cáncer” [15].

La secuencia estratégica de la proteína Spike patentada en 2016 por Stéphane Bancel, el CEO de Moderna, permitiría dirigirse a un gen (MSH3) [16] cuya modificación conlleva un déficit en la reparación del ADN [17]. Las vías por las cuales la proteína Spike inhibe este mecanismo están enumeradas en el artículo de Başaran, et al. [18] publicado en abril pasado.

4. Inflamación crónica

Las nanopartículas lipídicas [19] [20] que sirven para el transporte del ARNm vacunal inducen una secreción masiva de proteínas inflamatorias [21], [22], [23], [24] (tormenta de citoquinas) abriendo el camino al surgimiento de células madre cancerosas. Estas células son susceptibles de desarrollarse en todos los órganos (incluidas las células madre sanguíneas [25]) dada la biodistribución generalizada de la proteína Spike [26], [27], cuya patogenicidad se describe en tres revisiones de la literatura [28], [29], [30] y en más de 320 estudios. Esta inflamación puede resultar en un agotamiento de las células T, que entonces ya no son capaces de eliminar las células cancerosas.

El IA Grok confirma que las inyecciones originan una inflamación aguda, pero que esta se resolvería en unos días (Bergamaschi, Ogata) y que sería comparable a la de otras vacunas. Aclara que una inflamación crónica requiere una estimulación prolongada, mientras que “la producción de Spike vacunal está limitada en el tiempo (el ARNm se degrada en unos días, la Spike en unas semanas), haciendo improbable una inflamación crónica”. Esta afirmación es contradicha por una serie de estudios [31], incluido cuatro estudios recientes donde la proteína Spike fue encontrada en el plasma sanguíneo hasta 709 días después de una inyección [32] (245 días [33] o 12 meses [34] según otros estudios), y hasta 17 meses [35] en los tejidos y órganos de pacientes japoneses, particularmente el cerebro. Más de cuatro años después de las primeras inyecciones, nadie sabe realmente si el cuerpo deja de producirla.

5. Disregulación del sistema inmunológico

La vacunación de ARNm causa supresión de células T (linfopenia) [36] y respuestas al interferón de tipo I [37], que juega un papel crucial en la vigilancia y proliferación del cáncer. Estas modificaciones conducen a una alteración de la inmunidad innata [38], [39], [40], [41] y a una reprogramación de la respuesta inmunitaria adaptativa[42], [43]. También se ha reportado una desregulación del sistema inmunológico en el sistema nervioso central [44].

En el contexto de la vacunación contra la COVID-19, esta inhibición asegura una síntesis adecuada de las proteínas Spike y una activación inmunitaria reducida. Se ha probado que agregar 100 % de N1-metil-pseudouridina (m1') a la vacuna de ARNm en un modelo de melanoma estimuló el crecimiento del cáncer y las metástasis, mientras que las vacunas sin modificación de ARNm no dieron resultados opuestos, sugiriendo así que las vacunas de ARNm COVID-19 podrían favorecer el desarrollo del cáncer.

Rubio-Casillas et al. Review: N1-methyl-pseudouridine (m1Ψ): Friend or foe of cancer? https://doi.org/10.1016/j.ijbiomac.2024.131427.

Grok cita un estudio de 2020 [45], realizado por Ugur Sahin, el CEO de BioNTech, que sostiene que las vacunas de ARNm inducen respuestas robustas de células T CD4+ y CD8+ persistentes, detectadas desde los primeros días post-vacunación, lo que contradiría la idea de una inmunosupresión generalizada y duradera. Los propios datos clínicos de Pfizer demuestran por el contrario una disminución de los linfocitos T de 6 a 8 días después de la vacunación en 45 % a 46 % de los participantes [46], de los cuales se sabe hoy en día que se agrava con el tiempo.

6. Perturbación del ARN

El ARNm vacunal es un ARNm modificado con el fin de aumentar su longevidad y producción. La técnica utilizada por Pfizer y Moderna (optimización de codones) perturba los microARN, que son actores esenciales de la proliferación y muerte celular, especialmente de células cancerosas [47], [48]. Un estudio mostró en 2021 [49] que la proteína Spike vacunal es transportada en vesículas (exosomas) que contienen microARN con los que impide el funcionamiento de los interferones y, por lo tanto, inhibe la inmunidad natural, perturbando los procesos celulares como la proliferación o la vigilancia de tumores.

7. Activación de vías oncogénicas

Se sospecha que la proteína Spike activa indirectamente varias vías que desempeñan un papel crucial en el crecimiento tumoral, la proliferación y la supervivencia celular (MAPK, PI3K/AKT/mTOR [50], [51], [52]), y aumenta el nivel de la interleucina 6 (IL-6), un marcador proinflamatorio involucrado en la inmunidad, la inflamación, el crecimiento tumoral, la progresión de metástasis y la resistencia a la inmunoterapia. Su elevación crónica se asocia con una inflamación que puede favorecer el cáncer en ciertos contextos.

Grok señala de nuevo que ningún estudio establece formalmente un vínculo entre estas perturbaciones y el cáncer, pero un estudio reciente [53] encontró pruebas metabólicas de una activación de ciertas vías oncogénicas, incluida la vía PI3K/mTOR en pacientes que desarrollaron leucemia en las semanas posteriores a una segunda o tercera inyección Pfizer.

8. Microambiente tumoral

Las nanopartículas lipídicas se acumulan en tejidos a través del efecto de mayor permeabilidad y retención (EPR), que se caracteriza por una mayor permeabilidad de los vasos sanguíneos tumorales y una retención prolongada de las nanopartículas en el tejido tumoral. Las nanopartículas lipídicas provocan así una propagación más rápida de las células cancerosas [54][55], pudiendo explicar el fenómeno de “cáncer turbo” descrito por patólogos y oncólogos y observado en un estudio en ratones [56]. ¿Es válida tal aceleración de un proceso patogénico para otras enfermedades inducidas por la proteína Spike? Investigadores suecos demostraron en 2023 que la proteína Spike podía no solo inducir la enfermedad de Alzheimer, sino que disminuiría el tiempo de incubación de la enfermedad en un 80% [57], provocando así una forma inédita de “turbo enfermedad de Alzheimer”.

9. Despertar de cánceres dormidos

Las modificaciones inducidas en el microambiente tumoral por la inflamación asociada al COVID-19 o la vacunación pueden afectar el despertar del cáncer y la recaída metastásica [58].

Pacientes que no habían tenido cáncer en muchos años recaen repentinamente con cánceres agresivos y explosivos poco después de recibir dosis de refuerzo de la vacuna contra la COVID-19. Estos casos muestran un crecimiento tumoral muy rápido tras la administración del refuerzo. Estos cánceres turbo aparecen más rápido y con mayor virulencia de lo esperado en los pacientes, incluso en aquellos que estaban estables desde hace años. Las autoridades de salud pública son reacias a reconocer esta correlación. Este fenómeno ocurre en todo el mundo donde se han administrado vacunas de ARNm.
Prof. Ian Brighthope. El gran debate: Port Hedland contra el Primer Ministro. 29 Nov. 2024

La capacidad de la proteína Spike del SARS-CoV-2 para fusionar varias células [59], [60], [61] permite explicar la cascada de complicaciones del COVID-19, incluido el cáncer. La formación de sincitios resultante de esta fusión podría contribuir al desarrollo o progresión del cáncer, especialmente en caso de lesión preexistente, pero también a la formación de metástasis y la recaída de cánceres en remisión, según un exprofesor de la Universidad de Yale, Yuri Lazebni [62].

Cabe destacar que la ivermectina, cuya eficacia contra el COVID-19 está confirmada hasta la fecha por más de 100 estudios, posee numerosos efectos antitumorales [63] (inhibición de células madre tumorales, de la proliferación, de metástasis y de la actividad angiogénica, aceleración de la muerte programada de células cancerosas, inversión de la multirresistencia a medicamentos), incluida su capacidad para inhibir la formación de sincitios inducida durante la fusión celular mediada por la proteína Spike [64]. La ivermectina, que recibió el Nobel en 2006, presenta un nivel de seguridad excepcional, incluso en niños y mujeres embarazadas, lo que la convierte en una molécula esencial según la OMS. ¿Por qué no se ha autorizado si no se sabía nada sobre la eficacia, seguridad y potencial cancerígeno de las inyecciones de ARNm? La pregunta deberá hacerse tarde o temprano.

10. Alteración de la vigilancia inmunitaria

El ARNm modificado hace que las células tumorales sean “invisibles” al bloquear la activación de los receptores de primera línea del sistema inmunológico (receptores tipo Toll o TLR).

Karikó y Weissman, los dos investigadores detrás de la vacuna anti-COVID de Pfizer, explicaron en 2005 [65] que la modificación sintética del ARN mediante la adición de m1Ψ (por la que recibieron el premio Nobel de medicina), suprimían parcialmente este escudo al bloquear la capacidad del ARN natural para activar las células dendríticas primarias. Sin embargo, una de las funciones de estas células es reconocer o “señalar” los agentes patógenos, en particular las células cancerosas, e inducir una respuesta inmunitaria dirigida.

Estos resultados fueron confirmados en 2015 [66] y 2016 [67]. El estudio de 2016, además, demuestra que el uso de ARNm sintético no es más efectivo que el ARN natural, aunque aumenta su toxicidad (elevación de citoquinas, neutrofilia), en particular al activar las células mieloides en sangre y bazo, lo que puede reflejar un proceso cancerígeno.

Un estudio de 2021 [68] confirma que los receptores tipo Toll pueden actuar como un arma de doble filo y “mejorar la patología” que se supone deben prevenir cuando las respuestas TLR están desreguladas.

11. Desplazamiento de marco (frameshift)

El ARNm modificado de las vacunas Pfizer y Moderna produce una respuesta inmunitaria aberrante cuando se traduce. En un tercio de los casos, el ARNm vacunal produce una proteína “absurda” o desconocida, otra que la proteína Spike para la que está programado. El estudio [69] fue publicado en enero de 2024. Los autores admiten que si estos errores de traducción no se resuelven con la próxima generación de vacunas COVID-19, presentarán un problema de seguridad importante. Sin embargo, estiman que este hallazgo no pone en duda la seguridad de la tecnología. Otro equipo de investigadores [70] emitió un diagnóstico mucho más severo en junio pasado sobre esta falla significativa de la plataforma de ARNm:

los ARNm modificados […] no son utilizables en clínica debido a su naturaleza duradera, potencialmente permanente e inmunoestimulante. […] La naturaleza persistente del ARNm que codifica la proteína Spike del SARS-CoV-2 causa una exposición peligrosamente prolongada a una dosis ilimitada de esta proteína patogénica, y por lo tanto debe reevaluarse para un uso continuo en humanos.

12. Inyecciones múltiples

Las exposiciones repetidas al ARNm sintético y la Spike vacunal causan un agotamiento del sistema inmunológico [71]. Esta inmunosupresión, que probablemente se explica por la optimización de codones y por el mecanismo de potenciación dependiente de anticuerpos (ADE) [72], [73], sospechado desde los ensayos clínicos, se marca por un cambio de clase de anticuerpos (IgG4) [74], [75], [76] hoy masivamente documentado y apoyado por una serie de estudios que demuestran la eficacia negativa de las inyecciones. La fundación Peter McCullough ha recopilado siete hasta la fecha [77], [78], [79], [80], [81], [82], [83]. Esta modificación catastrófica de la respuesta inmunitaria, no observada tras la vacunación heteróloga o con vacunas de ADN (Irrgang), conduce a una tolerancia inmunitaria (los agentes patógenos dejan de ser reconocidos como tales) que favorece las reinfecciones [84], [85] y la susceptibilidad al cáncer [86], [87], [88], [89].

13. Contaminación por ADN de las vacunas Pfizer y Moderna

Las vacunas Pfizer y Moderna contienen ADN plasmídico fraudulento [90], [91], [92], [93], cuya forma (doble hebra circular) lo hace “competente para la replicación”, lo que significa que podría teóricamente integrarse al genoma, induciendo cáncer en los vacunados. Hemos escrito numerosos artículos sobre este hallazgo, confirmado hasta la fecha por diez equipos de investigadores [94] en el mundo, la más reciente siendo una genetista molecular (Dra. Soňa Peková) [95] contratada por el gobierno eslovaco. Las cantidades reportadas son vertiginosas, alcanzando hasta 500 veces el techo fijado por la Agencia Europea de Medicamentos, lo que implica que la integración en el genoma puede ocurrir espontáneamente, maximizando el riesgo de cáncer.

14. Secuencias de ADN oncogénico SV40 en la inyección de Pfizer

La adición de secuencias estratégicas de SV40, utilizadas en genética para “hackear” el núcleo celular [96], multiplica la capacidad del ARNm para integrarse en el genoma.

Su uso, prohibido por la FDA, fue finalmente admitido por Pfizer, pero el laboratorio sostiene que no presenta ningún riesgo sanitario. Su carcinogenicidad, abundantemente documentada, fue confirmada en octubre pasado por un estudio publicado en el New England Journal of Medicine [97]. La posibilidad de que pueda causar cáncer es además sugerida por un estudio [98] reciente que involucra sujetos vacunados con Pfizer y Moderna, donde se encontraron antígenos tumorales exclusivamente en la sangre de los vacunados con Pfizer.

Según el Dr. McKernan, detrás de este hallazgo, la totalidad de las vacunas de Pfizer (adultos, pediátricos, monovalentes, bivalentes) estarían comprometidas en este fraude cuya origen se atribuye al cambio de método [99] de producción realizado tras la homologación de las inyecciones para responder a las exigencias industriales vinculadas al contexto pandémico. El Prof. Angus Dalgleish, uno de los oncólogos más eminentes del mundo, recordó en este contexto que el SV40 es la sustancia que los investigadores en oncología inyectan a los ratones para inducir un cáncer cuando quieren probar una quimioterapia. ¿Podría Pfizer haberlo ignorado? No, y no ha modificado su fórmula a pesar del desplome de la demanda de vacunas.

15. Desregulación del sistema renina-angiotensina (SRA)

La proteína Spike vacunal causa la sobreactivación de un receptor clave (AT1R) del sistema renina-angiotensina, que comanda, entre otras cosas, la multiplicación de células. Esta sobreactivación favorece la vascularización, y por ende la proliferación de tumores, y engendra un estrés oxidante deletéreo para las células. El Dr. Jean-Marc Sabatier [100] alertó ya en marzo de 2020 sobre las consecuencias de este desequilibrio fisiológico, origen de un desequilibrio entre la respuesta inmunitaria innata y adquirida, y del que había profetizado que podía inducir numerosos cánceres.

16. Destrucción del microbiota

Las “vacunas” de ARNm destruyen las bifidobacterias presentes en el microbiota (flora intestinal), que desempeñan un papel clave en la regulación del cáncer y las respuestas a las terapias anticáncer. Un estudio revolucionario publicado por la Dra. Sabine Hazan [101] mostró en 2022 que la vacunación de ARNm contra el COVID diezma las bifidobacterias presentes en el microbiota intestinal, donde esta pérdida se ha observado en pacientes con cáncer invasivo. El impacto deletéreo de las inyecciones sobre el microbiota parece confirmarse hoy por el hallazgo de proteína Spike en una biopsia de tumor de colon en un paciente vacunado con Pfizer.

17. Resistencia aumentada a los tratamientos

La proteína Spike viral y potencialmente vacunal prolonga la supervivencia de células cancerosas tras una exposición a la quimioterapia. Este resultado se destacó en 2024 por S. Zhang y WS El-Deiry. Aunque las pruebas se limitan a la proteína Spike viral, los autores consideran que esta perturbación de la respuesta inmunitaria, que está estrechamente correlacionada con la inhibición del gen p53 y la alteración de la reparación de daños del ADN, puede ser favorecida por las inyecciones repetidas, administradas en forma de refuerzos, y por las cantidades astronómicas de proteína Spike producida.

Se podría añadir a este cuadro catastrófico [102] la probable presencia de genes ocultos en las inyecciones, cuyo impacto en la salud nadie puede predecir. No se puede desgraciadamente citar ninguna prueba de la inocuidad de las inyecciones, en la medida en que su carcinogenicidad no ha sido evaluada en ningún ensayo, y en donde ningún estudio demuestra, a nuestro conocimiento, que las inyecciones no pueden inducir, despertar o acelerar un cáncer.

Un ensayo clínico de gran amplitud lanzado en 2021 en Australia pretendía responder a esta pregunta. Fue bruscamente interrumpido sin explicación por las autoridades australianas, que se preparan para destruir ilegalmente los millones de muestras de tejidos biológicos recolectados con este fin. Otro hecho profundamente perturbador, varios países han informado de la existencia de lotes de Pfizer altamente tóxicos sugiriendo que el laboratorio ha desarrollado productos de tres niveles de toxicidad diferentes. Clústeres de casos de cáncer se han declarado recientemente en varios hospitales en Estados Unidos y Australia. Pues bien, la vacuna administrada a una de las enfermeras concernidas proviene precisamente de uno de estos lotes de alto riesgo, que coincide con aquel en el que se encontraron las mayores cantidades de ADN.

¿Se anticipó la actual epidemia planetaria cuya realidad ya nadie discute con el fin de probar la tecnología en la que la industria ha invertido masivamente a pesar de su fracaso catastrófico [103] y en la cual ya ha invertido sumas vertiginosas que hoy le impiden dar marcha atrás? Es lo que piensa el marido de una enfermera, fallecida de cáncer pocos meses después de haberse vacunado para no perder su empleo, y cuyo esposo presentó una denuncia por envenenamiento con premeditación.

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Referencias

[1] Acevedo-Whitehouse K, Bruno R. Potential health risks of mRNA-based vaccine therapy: A hypothesis. Med Hypotheses. 2023 Feb;171:111015. https://doi.org/10.1016/j.mehy.2023.111015.

[2] Valdes Angues R, Perea Bustos Y. SARS-CoV-2 Vaccination and the multi-hit hypothesis of oncogenesis Cureus. 2023 Dec 17;15(12):e50703. https://doi.org/10.7759/cureus.50703.

[3] Aldén M, Olofsson Falla F, Yang D, Barghouth M, Luan C, Rasmussen M, et al. Intracellular reverse transcription of Pfizer BioNTech COVID-19 mRNA vaccine BNT162b2 in vitro in human liver cell line. Curr Issues Mol Biol. 2022 Feb 25;44(3):1115-26. https://doi.org/10.3390/cimb44030073.

[4] Chandramouly G, Zhao J, McDevit S, Rusanov T, Hoang T, Borisonnik N, et al. Polθ reverse transcribes RNA and promotes RNA-templated DNA repair. Sci Adv. 2021 Jun 11;7(24):eabf1771. https://doi.org/10.1126/sciadv.abf1771.

[5] Zhang L, Richards A, Barrasa MI, Hughes SH, Young RA, Jaenisch R.. Reverse-transcribed SARS-CoV-2 RNA can integrate into the genome of cultured human cells and can be expressed in patient-derived tissues. PNAS. 2021 May 25;118(21):e2105968118. https://doi.org/10.1073/pnas.2105968118.

[6] Breda L, Papp TE, Triebwasser MP, Yadegari A, Fedorky MT, Tanaka N, et al. In vivo hematopoietic stem cell modification by mRNA delivery. Science. 2023 Jul 28;381(6656):436-443. https://www.doi.org/10.1126/science.ade6967.

[7] El Dr. McKernan hizo este descubrimiento al analizar una biopsia de cáncer de colon de una persona que había recibido cuatro inyecciones de ARNm de Pfizer. El diputado japonés y exministro Kazuhiro Haraguchi declaró públicamente a finales de mayo que también se había encontrado la proteína de la espiga de la vacuna en las células cancerosas de su linfoma maligno.

[8] https://x.com/tatiann69922625/status/1931708697379480010. Este descubrimiento fue discutido con el epidemiólogo Nicolas Hulscher : https://www.thefocalpoints.com/p/breaking-reverse-transcription-cancer.

[9] Singh N, Singh AB. S2 Subunit of SARS-nCoV-2 interacts with tumor suppressor protein p53 and BRCA: an in silico study. Transl Oncol. 2020 Oct;13(10):100814. https://doi.org/10.1016/j.tranon.2020.100814. Los resultados de este estudio fueron publicados el 30 de junio de 2020.

[10] Chen X, Zhang T, Su W, Dou Z, Zhao D, Jin X, et al. Mutant p53 in cancer: from molecular mechanism to therapeutic modulation. Cell Death Dis. 2022 Nov 18;13(11):974. https://doi.org/10.1038/s41419-022-05408-1.

[11] Selon Valdes Angues et al., « Los cánceres asociados con mutaciones en TP53 incluyen cáncer de mama, sarcomas de huesos y tejidos blandos, tumores cerebrales y carcinomas adrenocorticales. Otros cánceres menos comunes incluyen leucemia, cáncer gástrico y cáncer colorrectal. Los cánceres asociados con la actividad alterada de BRCA1 incluyen cáncer de mama, útero y ovario en mujeres, cáncer de próstata y mama en hombres, y un ligero aumento en el cáncer de páncreas tanto en hombres como en mujeres. Los cánceres con mutaciones en BRCA2 más comúnmente reportados incluyen cáncer de páncreas, cáncer de próstata en hombres y melanoma. ».

[12] Jiang H, Mei YF. SARS-CoV-2 spike impairs DNA damage repair and inhibits v(d)j recombination in vitro. Viruses. 2021;13(10):2056. https://doi.org/10.3390/v13102056. Enlace al estudio en francés : https://www-mdpi-com.translate.goog/1999-4915/13/10/2056?_x_tr_sl=auto&_x_tr_tl=fr&_x_tr_hl=fr&_x_tr_pto=wapp.

[13] Zhang S, El-Deiry WS. SARS-CoV-2 Spike protein inhibits tumor suppressor p53 and creates a vulnerability to cancer. bioRxiv (preprint). 2024 Apr 15. https://doi.org/10.1101/2024.04.12.589252.

[14] Zhang S, El-Deiry WS. Transfected SARS-CoV-2 spike DNA for mammalian cell expression inhibits p53 activation of p21(WAF1), TRAIL Death Receptor DR5 and MDM2 proteins in cancer cells and increases cancer cell viability after chemotherapy exposure. Oncotarget. 2024 May 3;15:275-284. https://doi.org/10.18632/oncotarget.28582.

[15] Seneff S, Nigh G, Kyriakopoulos AM, McCullough PA. Innate immune suppression by SARS-CoV-2 mRNA vaccinations: The role of G-quadruplexes, exosomes, and MicroRNAs. Food Chem Toxicol. 2022 Apr 15;164:113008. https://doi.org/10.1016/j.fct.2022.113008.

[16] Ambati BK, Varshney A, Lundstrom K, Palú G, Uhal BD, Uversky VN, et al. MSH3 homology and potential recombination link to SARS-CoV-2 furin cleavage site. Front Virol. 2022 Feb;2:834808. https://doi.org/10.3389/fviro.2022.834808.

[17] http://genatlas.medecine.univ-paris5.fr/fiche.php?symbol=MSH3.

[18] Başaran N, Szewczyk-Roszczenko O, Roszczenko P, Vassetzky Y, Sjakste N. Genotoxic risks in patients with COVID-19. Infect Genet Evol. 2025 Apr;129:105728. https://doi.org/10.1016/j.meegid.2025.105728.

[19] Kedmi R, Ben-Arie N, Peer D. The systemic toxicity of positively charged lipid nanoparticles and the role of Toll-like receptor 4 in immune activation. Biomaterials. 2010 Sep;31(26):6867-75. https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2010.05.027.

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[100] Fajloun Z, Sabatier JM. The unsuspected role of the renin-angiotensin system (RAS): Could its dysregulation be at the root of all non-genetic human diseases? Infect Disord Drug Targets. 2024;24(1):e140923221085. https://doi.org/10.2174/1871526524666230914114524.

[101] Hazan S, Dave S, Barrows B, Borody T. Messenger RNA SARS-CoV-2 vaccines affect the gut microbiome. Am J Gastroenterol. 2022 Oct;117(10S):e162. https://doi.org/10.14309/01.ajg.0000857548.07509.09.

[102] Beaudoin CA, Bartas M, Volná A, Pečinka P, Blundell TL. Are There Hidden Genes in DNA/RNA Vaccines? Front Immunol. 2022 Feb 8;13:801915. https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.801915.

[103] Más allá del fracaso de las inyecciones anti-COVID, aprobadas por los laboratorios bajo la creencia de que podrían «prevenir nuevas olas pandémicas y, por lo tanto, reducir considerablemente la mortalidad por la enfermedad» (p. 14 del informe de evaluación de la vacuna Pfizer/BioNTech Comirnaty), la genetista Alexandra Henrion Caude informa que, en veinte años, ninguno de los 70 ensayos clínicos en los que se probó esta tecnología, en 17 enfermedades diferentes, ha superado la fase 1-2 (Les Apprentis Sorciers, p. 84). Véase la presentación de su libro ante el Parlamento Europeo, el 18 de abril de 2023. : https://www.youtube.com/watch?v=6HH5IyccJNk.

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(Nota de pie de página)

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