Nanocomposites biomédicos de polímero MXene: promoción de la terapia fototérmica, acción antibacteriana y administración inteligente de fármacos: una revisión
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Los MXenos son materiales cerámicos bidimensionales hidrofílicos, conductivos, sintonizables y biocompatibles preparados mediante el grabado de la capa ‘A’ de sus fases precursoras MAX. Aunque los MXenes muestran una promesa excepcional en la terapia fototérmica, la biodetección y la medicina regenerativa, se enfrentan a desafíos como la inestabilidad oxidativa en entornos fisiológicos, la capacidad limitada de carga de drogas y las respuestas inmunes impredecibles. Para abordar estas limitaciones, los nanocompuestos de MXeno/polímero incorporan tanto polímeros sintéticos (por ejemplo, polietilenglicol (PEG), alcohol polivinílico (PVA), polivinilpirrolidona (PVP) y ácido poliláctico-coglicólico (PLGA)) como biopolímeros naturales (por ejemplo, nanofibra de celulosa, gelatina, quitosano, ácido hialurónico y fosfolípidos de soja) se han desarrollado. Estos compuestos mejoran la funcionalidad para aplicaciones biomédicas como la terapia fototérmica del cáncer, los biosensores, los agentes antibacterianos, la regeneración o sea y la administración dirigida de fármacos. La naturaleza hidrofílica de los MXenes los hace adecuados para su transformación en electrodos metálicos conductores, mientras que su compatibilidad con metales, cerámicas y polímeros mejora el rendimiento en aplicaciones avanzadas. Este documento de revisión analiza las propiedades, los métodos de síntesis y las aplicaciones biomédicas de nanocompuestos de MXeno/polímero, haciendo hincapié en el papel de los biopolímeros sintéticos y naturales. Los logros clave incluyen la absorción del infrarrojo cercano (NIR) para una administración eficiente de medicamentos, actividad anticáncer, bioimaging y efectos antimicrobianos. Además, se examinan las limitaciones de estos nanocompuestos y sus posibles soluciones Accede al artículo completo aquí
Avances recientes en el potencial terapéutico de las moléculas bioactivas de plantas de origen andino
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Antecedentes: Las plantas andinas son ricas en compuestos bioactivos formados por condiciones ambientales extremas, contribuyendo a sus propiedades antioxidantes, antimicrobianas y antiinflamatorias. Esta revisión explora la composición fitoquímica, las actividades biológicas y el potencial terapéutico en la medicina moderna y la nutrición de tres plantas de origen andino. Methods: A literature review of peer-reviewed studies was conducted, focusing on key species such as quinoa (Chenopodium quinoa), amaranth (Amaranthus spp.), and lupin (Lupinus spp.), selected for this review due to their Andean origin, long-standing role in traditional diets, and growing scientific interest in their unique phytochemical profiles and therapeutic potential. This analysis covers their phytochemistry, bioactivities, and the influence of environmental factors on compound potency. Métodos: Se realizó una revisión bibliográfica de estudios revisados por pares, centrándose en especies clave como la quinua (Chenopodium quinoa), el amaranto (Amaranthus spp.) y el altramuz (Lupinus spp.), seleccionados para esta revisión debido a su origen andino, papel de larga data en las dietas tradicionales, y el creciente interés científico por sus perfiles fitoquímicos únicos y su potencial terapéutico. Este análisis cubre su fitoquímica, bioactividades y la influencia de factores ambientales en la potencia del compuesto. Conclusiones: Las plantas andinas son una fuente valiosa de moléculas bioactivas funcionales con diversos beneficios para la salud. La investigación futura debería optimizar las estrategias de cultivo y explorar nuevas aplicaciones en nutrición y medicina. Accede al artículo completo aquí
Comparación de dos enfoques de identificación del sistema para un robot diferencial de cuatro ruedas basado en la ejecución de comandos de velocidad
Encuentra más información en nuestro repositorio digital El modelado preciso de los robots de accionamiento diferencial es crucial para un control eficaz y la planificación de trayectorias en sistemas autónomos. En este artículo se presenta un análisis comparativo de dos enfoques de modelado para un robot diferencial con tracción a las cuatro ruedas. El primer método, denominado modelo basado en motores (MBM), identifica cuatro funciones de transferencia, una para cada motor, mientras que el segundo método, denominado modelo simplificado (SM), utiliza sólo dos funciones de transferencia, una para la velocidad lineal y otra para la velocidad angular. Ambos modelos se validaron comparando sus trayectorias previstas con los datos reales de odometría obtenidos de un sistema SLAM implementado en un robot de accionamiento diferencial. Esto proporcionó una evaluación práctica de la precisión de cada modelo y subrayó la importancia de la selección del modelo en las tareas de diseño de control y navegación. Los resultados mostraron que el modelo basado en motores (MBM) superó consistentemente al modelo simplificado (SM) en términos de precisión odométrica, tanto en posición como en orientación. En todas las trayectorias, el RMSE medio para la posición utilizando MBM fue de 0,309 m, mientras que el SM registró un RMSE medio más alto de 0,414 m. Del mismo modo, el error máximo de posición promedió 0,522 m para MBM y 0,710 m para SM, confirmando que el MBM es más preciso y consistente en el seguimiento de posición. En cuanto a los resultados de la estimación de orientación, cuando se promedia entre todos los experimentos, el MBM mantuvo una RMSE angular más baja de 0,170 rad en contraste con SM, que logra una RMSE de 0,239 rad. El error angular máximo también fue mayor para la MBM a 0,316 rad, comparado con 0,447 rad para la SM. Además, la evaluación del rendimiento computacional indicó que el SM superó consistentemente al MBM, logrando una reducción del 30% en el tiempo de simulación y un uso de memoria sustancialmente menor. Estos resultados demuestran la relación entre la complejidad del modelo y la precisión y sugieren que el modelo específico del motor es más apropiado para las aplicaciones que requieren una cartografía o localización precisa, como SLAM, mientras que el modelo simplificado puede ser adecuado para casos de uso más simples con requisitos computacionales menores, tales como sistemas integrados con recursos limitados. Este artículo proporciona una evaluación práctica de la precisión y el rendimiento computacional de dos enfoques de modelado, destacando las implicaciones de la selección de modelos para el diseño de tareas de navegación. Accede al artículo completo aquí
Inteligencia artificial en pymes ecuatorianas: impulsores y obstáculos a la adopción
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Este estudio analiza el estado actual de la adopción de la inteligencia artificial (IA) entre las microempresas, pequeñas y medianas empresas (MIPYMES) en Ecuador, con un enfoque en su aplicación a través de funciones básicas del negocio. Utilizando una muestra aleatoria estratificada de 385 empresas de los sectores económicos más representativos, se diseñó un instrumento de encuesta para evaluar tres dimensiones: acceso a las condiciones que permiten la IA, grado de utilización de la IA y características organizativas. Los resultados revelan que la adopción de IA sigue siendo limitada y muy concentrada en funciones relacionadas con el marketing, particularmente en la generación de contenido y la automatización de las redes sociales, con una implementación mínima en finanzas, logística y gestión de recursos humanos. El estudio también identifica los principales obstáculos que impiden la adopción de la IA. La falta de profesionales cualificados y la indisponibilidad de bases de datos estructuradas fueron los obstáculos más importantes, seguidos por una capacidad financiera limitada. Las pruebas unidireccionales ANOVA y Kruskal-Wallis confirmaron diferencias significativas en los niveles de adopción de la IA según el tamaño y el sector de la empresa, especialmente en áreas como la optimización del inventario y el diseño de prototipos. Estos hallazgos ponen de manifiesto una brecha entre el potencial de las tecnologías de IA y su implementación en el mundo real en las MSMEs ecuatorianas. Destacan la necesidad de estrategias específicas centradas en la capacitación de la fuerza laboral, el desarrollo de la infraestructura digital y el apoyo institucional para promover una integración más amplia y eficaz de la IA. Accede al artículo completo aquí
Artificial Intelligence in Ecuadorian SMEs: Drivers and Obstacles to Adoption
https://surl.li/qomdus This study analyzes the current state of artificial intelligence (AI) adoption among micro-, small-, and medium-sized enterprises (MSMEs) in Ecuador, with a focus on its application across core business functions. Using a stratified random sample of 385 firms from the most representative economic sectors, a survey instrument was designed to assess three dimensions: access to AI-enabling conditions, degree of AI utilization, and organizational characteristics. The results reveal that AI adoption remains limited and highly concentrated in marketing-related functions, particularly in content generation and social media automation, with minimal implementation in finance, logistics, and human resource management. The study also identifies the main barriers hindering AI adoption. The lack of qualified professionals and the unavailability of structured databases emerged as the most critical obstacles, followed by limited financial capacity. One-way ANOVA and Kruskal–Wallis tests confirmed significant differences in AI adoption levels based on company size and sector, especially in areas such as inventory optimization and design prototyping. These findings highlight a gap between the potential of AI technologies and their real-world implementation in Ecuadorian MSMEs. They underscore the need for targeted strategies focused on workforce training, digital infrastructure development, and institutional support to promote broader and more effective AI integration. https://doi.org/10.3390/info16060443
Hacia la medicina personalizada: evaluación asistida por microdispositivos de la dinámica de las células madre del cáncer y respuesta al tratamiento
Encuentra más información en nuestro repositorio digital Antecedentes/objetivos: Las células madre cancerosas (CSCs) representan una subpoblación menor pero crítica dentro de los tumores, dotada de capacidades de auto-renovación y diferenciación, y están implicadas en la iniciación del tumor, progresión, metástasis, resistencia terapéutica y recurrencia. Los ensayos funcionales in vitro fiables para caracterizar CSCs son fundamentales para el desarrollo de estrategias oncológicas personalizadas. Este estudio buscó establecer y validar una plataforma de dispositivo microfluídico (MD) para el enriquecimiento, la evaluación funcional y la evaluación terapéutica de poblaciones de CSC derivadas de modelos experimentales y muestras primarias de tumores. Métodos: Se cultivaron líneas celulares de cáncer de mama murinas (LM38LP) y humanas (BPR6) en MDs para promover la formación de esferas. El enriquecimiento de CSC fue confirmado a través del análisis de expresión de genes asociados a la pluripotencia (Oct4, Sox2, Nanog y CD44) por PCR cuantitativa (qPCR) e inmunofluorescencia. El número de esferas, el tamaño y los perfiles de expresión génica se evaluaron cuantitativamente antes (control) y después de la exposición a la quimioterapia. Para validar la plataforma MD frente a la escala convencional, se realizaron experimentos paralelos en 12 placas de pozo. Para ampliar la relevancia traslacional, tres muestras de tumores caninos primarios (carcinoma sólido de tiroides, carcinoma tubular simple y ganglio linfático reactivo) fueron desagregados mecánicamente y procesados en MDs para la caracterización del CSC. Resultados: La plataforma MD permitió el enriquecimiento consistente de las poblaciones CSC, mostrando una significativa modulación de los parámetros de crecimiento de la esfera y la expresión del marcador stemness después del tratamiento quimioterapéutico. Más allá de su comparabilidad con el cultivo convencional, el MD también apoyó la tinción de inmunofluorescencia y permitió la supervisión en tiempo real del crecimiento celular individual. La eficiencia de formación de esferas (SFE) y la expresión del marcador CSC se demostraron de manera similar en cultivos de tumores primarios veterinarios, destacando la aplicabilidad entre especies del dispositivo. Conclusiones: Los ensayos de esferas basados en microfluídicos representan una plataforma robusta, reproducible y escalable para la interrogación funcional de la dinámica del CSC y las respuestas terapéuticas. Esta metodología es muy prometedora para hacer avanzar las terapias dirigidas a CSC y apoyar la oncología personalizada en entornos humanos y veterinarios. Accede al artículo completo aquí