Podcast CB SyR 509: Sobre el DMS en K2-18b y el aprendizaje con refuerzo dopaminérgico en el canto de los pájaros

Te recomiendo disfrutar del episodio 509 del podcast Coffee Break: Señal y Ruido [iVoox A, iVoox B; ApplePod A, ApplePod B], titulado “¿Biomarcador en K2-18 b? El canto de los pájaros”, 24 abr 2025. «La tertulia semanal en la que repasamos las últimas noticias de la actualidad científica. Cara A: La reunión MAD4SPACE y asuntos varios (04:00). DMS: ¿Hallado un biomarcador en la atmósfera del exoplaneta K2-18b? (24:00). Cara B: Aprendizaje con refuerzo (dopamina) en el canto de los pájaros (41:25). Señales de los oyentes (01:15:25). Imagen de portada realizada por Héctor Socas Navarro. Todos los comentarios vertidos durante la tertulia representan únicamente la opinión de quien los hace… y a veces ni eso».

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Como muestra el vídeo participan por videoconferencia Héctor Socas Navarro @HSocasNavarro /@hectorsocas.bsky.social / @HSocasNavarro@bird (@pCoffeeBreak / @pCoffeeBreak.bsky),  Juan Carlos Gil Montoro @ApuntesCiencia / @ApuntesCiencia.bsky / @ApuntesCiencia@astrodon, Gastón Giribet @GastonGiribet, y Francis Villatoro @eMuleNews / @eMuleNews.bsky / @eMuleNews@mathstodon. Por cierto, agradezco a Manu Pombrol @ManuPombrol el diseño de mi fondo para Zoom; muchas gracias, Manu.

Tras la presentación, Héctor nos comenta la noticia de la semana pasada, sobre el DMS (dimetilsulfuro, (CH₃)₂S), ¿se ha hallado un biomarcador en la atmósfera del exoplaneta K2-18b? Como ya comenté en «El supuesto dimetilsulfuro en el supuesto exoplaneta hiceánico K2-18b», LCMF, 20 abr 2025, la observación potencial de DMS en la atmósfera del exoplaneta K2-18b con NIRISS SOSS y NIRSpec G395H de JWST en el rango 0.9–5.2 μm (LCMF, 18 sep 2023) o con MIRI LRS de JWST en el rango 6–12 μm, la última a unas 3 sigmas, no se puede interpretar como señal de presencia de vida bacteriana oceánica. Solo tiene sentido si K2-18b fuera un exoplaneta hiceánico, pero todo apunta a que no lo es (la observación dióxido de carbono a 3 sigmas no ha sido replicada con un análisis independiente de los mismos datos de NIRISS y NIRSpec). El exoplaneta K2-18b tiene 2.6 radios terrestres, 8.6 ± 1.4 masas terrestres y todo apunta a que es un minineptuno sin superficie sólida que albergue un océano con vida. El DMS en K2-18b ha vuelto a ser noticia viral gracias al nuevo artículo de Nikku Madhusudhan, Savvas Constantinou, …, Julianne I. Moses, «New Constraints on DMS and DMDS in the Atmosphere of K2-18 b from JWST MIRI,» The Astrophysical Journal Letters 983: L40 17 Apr 2025, https://doi.org/10.3847/2041-8213/adc1c8, arXiv:2504.12267 [astro-ph.EP] (16 Aug 2025); que complementa al anterior de Nikku Madhusudhan, Subhajit Sarkar, …, Julianne I. Moses, «Carbon-bearing Molecules in a Possible Hycean Atmosphere,» The Astrophysical Journal Letters 956: L13 (09 Oct 2023), doi: https://doi.org/10.3847/2041-8213/acf577, arXiv:2309.05566 [astro-ph.EP]. Si quieres otra opinión moderada, algo más optimista, te recomiendo a Daniel Marín, «¿Vida en el exoplaneta K2-18b? A vueltas con el dimetilsulfuro en los mundos hiceánicos», Eureka, 18 abr 2025. Y algunas opiniones de expertos en «Un estudio halla una probabilidad de tres sigma de actividad biológica fuera de nuestro sistema solar», Science Media Center (SMC) España, 17 abr 2025. En español recomiendo leer a Eva Villaver, «No sabemos, todavía, si hay vida extraterrestre. ¿Por qué estropear un buen titular con la verdad?» El País, 18 abr 2025.

Juan Carlos nos habla de la físicoquímica del espectro de estas moléculas. En concreto, nos cuenta los modos vibracionales de la molécula DMS que se pueden observar en el infrarrojo; estos modos están a unas 7 μm y 10 μm. Muy cercanos están los modos del dimetil disulfuro (DMDS), por ello, en el artículo sobre los datos de MIRI no se logra eliminar la degeneración entre DMS y DMDS. Luego no se puede saber si observa una de ellas o una combinación de ambos. Nos cuenta Juan Carlos que la síntesis química de DMS y DMDS se genera por vías diferentes (respuesta a una pregunta de Gastón). Además, nos comenta que el DMDS está asociado al olor desagradable de los ajos y a diferencia del DMS, en la atmósfera terrestre prácticamente no hay porque no es producido por bacterias en los océanos. Dice Juan Carlos que Carlos Briones dijo que la atmósfera de K2-18b debería oler a acelgas hervidas (si contiene DMS, claro).

No debemos olvidar que la producción abiótica de DMS por vía fotoquímica es responsable de su presencia confirmada en cometas y en el medio interestelar, y, por ende, de su presencia plausible en atmósferas exoplanetarias. El DMS no es un buen biomarcador, salvo en exoplanetas hiceánicos y, en dicho caso, con muchas comillas. Esta figura ilustra posibles rutas de síntesis de DMS en atmósferas planetarias; más detalles en el artículo Nathan W. Reed, Randall L. Shearer, …, Eleanor C. Browne, «Abiotic Production of Dimethyl Sulfide, Carbonyl Sulfide, and Other Organosulfur Gases via Photochemistry: Implications for Biosignatures and Metabolic Potential,» The Astrophysical Journal Letters 973: L38 (23 Sep 2024), doi: https://doi.org/10.3847/2041-8213/ad74da.

Me toca comentar dos artículos sobre el aprendizaje con refuerzo (vía la dopamina) en el canto de los pájaros (en concreto, los diamantes mandarín, Taeniopygia guttata). Solo cantan los machos y los jóvenes aprenden de su tutor durante sus primeros tres meses de vida; en el primer mes de vida solo escuchan, sin realizar vocalizaciones, luego durante dos semanas empiezan a realizar repeticiones, que se intensifican durante los dos meses siguientes. En los experimentos, se separa al juvenil para recibir una craneotomía para implantar en el ganglio basal (BG) un sistema de neurofotometría de fibra, para observar los transitorios de la dopamina usando sensores genéticos, que se inyectan mediante virus. Tras la cirugía, el juvenil es aislado en una cámara insonorizada (donde puede volver a escuchar a otros pájaros) para que siga aprendiendo en soledad mediante su propio entrenamiento. Durante sus miles de repeticiones diarias, el animal mejora gracias a compararlas con lo que ha memorizado antes de la cirugía. Los dos estudios muestran la relevancia del refuerzo dopaminérgico en el aprendizaje vocal. Qi et al. muestran que los transitorios de dopamina en el ganglio basal especializado para el canto (sBG) codifican un estimador de la madurez (calidad aprendida) de cada sílaba en tiempo real, mientras que Kasdin et al. muestran que la dopamina en el área X del ganglio basal codifica los errores de predicción de la madurez de cada sílaba comparada con el historial reciente de sus ejecuciones (las últimas 14 repeticiones). Ambos emplean técnicas de inteligencia artificial para cuantificar la madurez de las sílabas y realizar el análisis estadístico mediante métodos de reducción de componentes principales.

Qi et al. miden la maduración diaria de las sílabas usando el cambio en la edad predicha (ΔPA) por una inteligencia artificial que usa los sonogramas como entrada. La actividad dopaminérgica del sBG es necesaria, pues su inactivación farmacológica con muscimol o SCH-23390 reduce de forma significativa la maduración diaria de las sílabas (valor p = 0.0009). Además, los cambios en el nivel de dopamina están correlacionados con la edad predicha de las sílabas, siendo más fuertes conforme se acercan a su forma adulta; esta correlación se observó en tiempo real, con ventanas de tiempo entre 100 y 300 ms (milisegundos) tras el inicio de la sílaba. Kasdin et al. observaron que la dopamina en el área X se activa para sílabas más cercanas a la versión adulta y se suprime parar sílabas menos maduras, con latencias promedio de 240 ms (activación) y 253 ms (supresión). No se sabe cómo se codifica la señal de refuerzo usando la dopamina, pero todo apunta a que la señal dopaminérgica es proporcional al error de predicción de rendimiento (performance prediction error, PPE), que sigue un modelo de tipo actor–crítico. Un punto clave es que Kasdin et al. muestran una correlación entre cómo varía la dopamina (vector dopaminérgico) y la dirección del aprendizaje vocal (en un espacio de componentes principales adecuado), lo que implica que se puede predecir el aprendizaje usando la dopamina, lo que implica que la dopamina no solo evalúa el rendimiento, sino que también guía su evolución futura.

Ambos artículos apoyan la hipótesis de que el aprendizaje espontáneo de habilidades motoras, en ausencia de recompensas extrínsecas, está mediado por la dopamina como señal de refuerzo que evalúa el rendimiento y permite su ajuste. Este trabajo apoyan que un mecanismo similar podría ocurrir en el aprendizaje del habla en los infantes humanos, y quizás también en otros aprendizajes motores (como la interpretación de instrumentos musicales). Los artículos son Jiaxuan Qi, …, John Pearson, Richard Mooney, “ Dual neuromodulatory dynamics underlie birdsong learning,” Nature (12 Mar 2025), doi: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08694-9 (enviado 08 nov 2023, aceptado 23 jan 2025); y Jonathan Kasdin, …, Kimberly L. Stachenfeld, Vikram Gadagkar, “ Natural behaviour is learned through dopamine-mediated reinforcement,” Nature (12 Mar 2025), doi: https://doi.org/10.1038/s41586-025-08729-1 (enviado 17 jun 2024, aceptado 03 feb 2025); más información divulgativa en Robin Smith, “A Hit of Dopamine Tells Baby Birds When Their Song Practice Is Paying Off,” Duke University, 25 Mar 2025.

Nos comenta Juan Carlos, como buen químico, un artículo sobre la fotosíntesis artificial aplicada a la síntesis orgánica publicado en Nature Communications. La fotosíntesis artificial despierta mucho interés en la química verde (sostenible y ecológica), porque es una reacción endergónica (ΔG° = +2880 kJ/mol > 0) impulsada por energía solar que utiliza agua como donante de electrones. Se han propuesto muchas rutas de síntesis inorgánica basada en fotosíntesis artificial, ahora se publica una estrategia de síntesis de compuestos orgánicos funcionalizados. En ella se logra la carbohidroxilación de los enlaces dobles C=C usando fotocatalizadores semiconductores, en concreto, dióxido de titanio cargado con plata (Ag/TiO2) y titanato de estroncio dopado con aluminio cargado con rodio-cromo-cobalto (RhCrCo/SrTiO3:Al). La técnica se ha ilustrado con la síntesis de terfenadina, un compuesto antihistamínico de importancia farmacéutica.

La fotocatálisis orgánica es un campo de gran interés, tanto en ciencia básica como aplicada. La carbohidroxilación de derivados de estireno mediante la activación del enlace C–H es una reacción endergónica inducida por luz solar, con el agua como fuente de iones OH, electrones y átomos de oxígeno. La síntesis rápida y ecológica de compuestos orgánicos de interés farmacéutico con un catalizador de alto rendimiento (RhCrCo/SrTiO3:Al) allana el camino al uso de la fotosíntesis artificial en la síntesis orgánica verde y sostenible. El artículo es Shogo Mori, Riku Hashimoto, …, Susumu Saito, «Artificial photosynthesis directed toward organic synthesis,» Nature Communications 16: 1797 (27 Feb 2025), doi: https://doi.org/10.1038/s41467-025-56374-z.

Y pasamos a Señales de los Oyentes. Travesía Astronómica pregunta: «¿El instrumento MIRI tendría la capacidad de confirmar la presencia de DMS?» Contesta Héctor que el problema es de relación entre señal y ruido (SNR), del número de fotones que se analicen. Como se ha usado un único tránsito, se espera que si se usan múltiples tránsitos, ya que el error se reduce por la raíz cuadrada del número de tránsitos, el instrumento MIRI podría ser capaz de confirmar la presencia de DMS, o refutarla. ¿Va a ser posible observar muchos tránsitos de K2-18b con el JWST? Nadie lo sabe, pues la competencia por su uso es muy fuerte.  

Néstor Martínez (NeMa) ​pregunta: «Hace un par de episodios Juan Carlos mencionó el EOL [End of Life, o final de misión] de una nave en L2. ¿Se les da un empujón a la órbita solar o se hacen caer? ¿Es más fácil lo primero en L2 no?» Héctor nos cuenta que era la misión Gaia. Su futuro será la misión Gaia NIR (infrarrojo cercano), que extenderá la vigencia de su catálogo a más de un siglo. También destaca que la directora de ciencia de la Agencia Espacial Europea (ESA), afirmó que Gaia es la misión espacial con mayor impacto científico de la historia, y añadió que es la menos conocida por el público. Contesta Juan Carlos que el punto L2 es inestable y que para mantenerse en su órbita hay que realizar maniobras de mantenimiento de órbita. Sin ella se alejará de dicho punto, pero por seguridad para futuras misiones se le da un empujón para mandarla a una órbita solar segura. No se trae de vuelta a la Tierra porque el coste energético sería muy alto y enviarla hacia el Sol es inviable sin asistencias gravitacionales.

Thomas Villa ​​pregunta: «Ya que la vida es adaptación, exaptación y evolución, ¿no seria mas apropiado buscar la continuidad de biomarcadores a lo largo de un periodo, más que la presencia puntual de los mismos?» Héctor contesta que ojalá pudiéramos, pero se hace lo que se puede. Se está logrando observar moléculas en la atmósfera de un exoplaneta a 140 años luz de distancia. Todo un hito. Pero incluso si se pudiera realizar un estudio detallado de su dinámica, no se puede confirmar si el origen es abiótico o biológico, pues una señal abiótica también puede tener una dinámica estacional. 

Cristina Hernández García pregunta: «¿No se parece en extremo la dopamina en el canto del pájaro a una función de recompensa para una IA? ¿Salvo la consciencia de la acción?» Yo contesto que los grandes modelos de lenguaje (como GPT), basados en modelos de tipo transformer, no usan el aprendizaje con refuerzo; aunque la china DeepSeek saltó a la fama en diciembre de 2024 por usarlas en el contexto de un modelo destilado. Solo se usa en los chateadores (como chatGPT) una versión del aprendizaje con refuerzo gracias a la realimentación humana (RLHF, por Reinforcement Learning from Human Feedback), para mejorar sus conversaciones en cuestiones como el alineamiento (que OpenAI llamaba superalineamiento). En cualquier caso, la gran diferencia con el caso de los pájaros es que usan un aprendizaje con refuerzo interno, mientras que en inteligencia artificial se usa un aprendizaje con refuerzo externo (como los perros de Pávlov). Comenta Gastón que ha escuchado que ChatGPT está desaprendiendo. Comento que es intencionado, pues se está intentando reducir el gasto energético usando modelos más pequeños, destilados de los más grandes; las capacidades de dichos modelos son inferiores a los modelos originales (de altísimo coste energético). Héctor destaca que se está trabajando en escalar la capacidad de cómputo a la dificultad de la pregunta, para que modelos pequeños respondan preguntas sencillas y los modelos grandes se limiten a las complicadas. 

¡Que disfrutes del podcast!

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