La sismóloga Patricia Alvarado (1966-2022) nació un 10 de septiembre.

Fue investigadora principal del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) en el Centro de Investigaciones de la Geósfera y Biósfera (CIGEOBIO, CONICET-UNSJ).

Fue la creadora del Observatorio Sismológico del CONICET y la primera mujer en dirigir el Instituto Nacional de Prevención Sísmica (INPRES).

Desarrolló una tecnología para estudiar los sismos históricos de Argentina. Para ello se digitalizaron los registros impresos de terremotos históricos ocurridos en el territorio argentino, se generó un modelo probabilístico para la predicción de las zonas de peligro sísmico y la elaboración de un mapa de movimiento del suelo sobre la base de sismos que se produjeron anteriormente en su país. 

Más información

• Omar Cereso, Patricia Alvarado: calidad humana y pasión por la ciencia, FCEFN, 9 noviembre 2023
• Patricia Alvarado, Observatorio Sismológico (CIGEOBIO, CONICET-UNSJ)
• Patricia Alvarado, Premio Konex 2023: Inolvidable, Fundación Konex
• Patricia Alvarado, Wikipedia

Edición realizada por Marta Macho Stadler

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La Dra. Silvana Konermann es bioingeniera y neurocientífica. Profesora adjunta de bioquímica en la Universidad de Stanford, es cofundadora de Arc Institute, una organización de investigación sin ánimo de lucro que busca acelerar el progreso científico, comprender las causas profundas de las enfermedades complejas y reducir la brecha entre los descubrimientos y su impacto en los pacientes.

Su laboratorio de investigación se centra en comprender (mediante genómica funcional de última generación) las vías moleculares que impulsan el desarrollo de la enfermedad de Alzheimer, con el objetivo a largo plazo de desarrollar terapias dirigidas de forma racional para los trastornos neurodegenerativos.

En esta conversación TED2026 (en inglés, con subtítulos en castellano) Silvana Konermann explica a Chris Anderson cómo su equipo del Arc Institute está intentando resolver uno de los problemas más difíciles de la ciencia: por qué enfermedades complejas (como el Alzheimer o el cáncer) siguen siendo tan difíciles de curar. Propone como solución una «célula virtual» universal, es decir, un modelo de IA entrenado con mil millones de experimentos biológicos que podría interpretar el lenguaje de las células humanas, predecir qué falla y revelar cómo solucionarlo.

Transcripción del vídeo.

Edición realizada por Marta Macho Stadler

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