Un dulce vínculo padre-hijo inspira nuevos y sabrosos modelos de moléculas

Noah Shaw, de trece años, ama los planetas y tiene un tono perfecto. Quiere ser un científico como su padre Bryan Shaw, bioquímico de la Universidad de Baylor en Waco, Texas. Pero el camino de Noah hacia la ciencia puede que no sea tan sencillo como lo fue para el élder Shaw.

Diagnóstico de retinoblastoma infantil (SN: 5/1/85), Noah ahora tiene un solo ojo y puntos ciegos permanentes en su vista. Las personas tuertas, como Noah, y las personas que tienen ceguera o visión limitada, están subrepresentadas en la ciencia y enfrentan barreras en la educación STEM. «La mayoría de las asombrosas imágenes de la ciencia son inaccesibles para las personas ciegas», dice Bryan Shaw. Esto lo vuelve melancólico porque el procesamiento de proteínas lo ha enganchado a la ciencia.

En un esfuerzo por ayudar a que la ciencia sea más inclusiva, Shaw y sus colegas han creado modelos de moléculas de tamaño natural que aprovechan los sensores táctiles supersensibles de la boca, que pueden percibir detalles más finos que las yemas de nuestros dedos.

El bioquímico Bryan Shaw (izquierda), inspirado por su hijo Noah (derecha) cuya vista sufría de cáncer, creó patrones de proteínas comestibles y no comestibles que los estudiantes pueden explorar con la boca.Cortesía de Elizabeth Shaw

El equipo creó modelos de gominolas de proteínas importantes, incluida la mioglobina, que suministra oxígeno a los músculos, así como versiones impresas en 3D no comestibles y no tóxicas (SN: 16/3/15). Ambos pueden llevarse a la boca para investigarlos. Una vez que los investigadores conectaron los cordones a los modelos no comestibles para evitar asfixia, el equipo probó qué tan bien 281 estudiantes de pregrado y 31 estudiantes de escuela primaria podían distinguir los modelos comestibles de los no comestibles con los ojos vendados.

Cada alumno examinó un modelo de proteína de forma oral o manual. Para cada modelo de proteína adicional que evaluaron los estudiantes, tuvieron que determinar si la proteína era la misma que la primera o diferente. Un grupo separado de 84 estudiantes universitarios realizó pruebas de la vista con imágenes tridimensionales de proteínas basadas en computadora en lugar de modelos.

Los estudiantes identificaron correctamente las proteínas alrededor del 85 por ciento de las veces, independientemente de si usaban la boca, los dedos u ojos, informa el equipo el 28 de mayo en Avances en la ciencia. Estos modelos pequeños y económicos podrían ayudar a los estudiantes a aprender sobre las proteínas independientemente de la agudeza visual, dice Shaw.

A Shaw se le ocurrió la idea de esta aspirante a herramienta educativa mientras giraba a una morena en su lengua. El exterior irregular de una mora parece una forma popular en que los científicos describen las proteínas, donde cada uno de los átomos de la proteína está representado por una esfera. Si se juntan miles de átomos, el conglomerado se verá como una baya elaborada, algo que la lengua podría distinguir en función de la forma.

Muchos bebés y niños pequeños exploran el mundo con la boca. Una estudiante de Hong Kong fue noticia en 2013 por aprender a leer Braille con los labios. Sin embargo, la notable capacidad de detección de la boca permanece en gran parte sin usar en la educación científica, dice Shaw.

Shaw ha patentado los modelos y está ansioso por recibir comentarios. Pero llevar los modelos del prototipo a la herramienta de enseñanza requerirá más trabajo. Por ejemplo, los investigadores tienen acceso a equipos profesionales para imprimir modelos y esterilizarlos entre usos, lo que no todos los educadores tienen.

Más importante aún, los modelos se beneficiarían de las pruebas realizadas por estudiantes ciegos y personas con baja visión. La información de estos estudiantes ayudará al equipo de Shaw a mejorar los modelos para satisfacer mejor las necesidades de los estudiantes. Shaw ha iniciado conversaciones sobre modelos con educadores de la Escuela de Texas para Ciegos y Discapacitados Visuales en Austin. Noah probó los modelos, pero los investigadores no incluyeron sus datos en el análisis.

Esta no es la primera vez que Noah inspira a su padre. Shaw había desarrollado previamente una aplicación que tiene el potencial de detectar los primeros signos de enfermedades oculares en imágenes de la infancia. Independientemente de si Noah se dedica a la ciencia, su padre tiene un deseo: «Espero que haga algo interesante».

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