Cientistas recebem prêmio Breakthrough por avanços em medicamentos para emagrecimento e mais

Cinco cientistas foram agraciados com o Breakthrough Prize, um dos prêmios mais valiosos em ciência, por suas contribuições ao desenvolvimento dos medicamentos para perda de peso Ozempic e Wegovy. O prêmio é dividido entre quatro pesquisadores que descobriram e caracterizaram o GLP-1 (peptídeo semelhante ao glucagon-1) e Lotte Bjerre Knudsen, da farmacêutica Novo Nordisk, que liderou o desenvolvimento dos fármacos. Além disso, um prêmio em física fundamental foi concedido a mais de treze mil físicos pelo trabalho realizado no CERN, laboratório de física de partículas da Europa, com o objetivo de financiar a visita de estudantes internacionais ao colisor.

Em outra frente, a estrela do girassol, espécie criticamente ameaçada, encontrou um refúgio nos fjords canadenses, onde as populações permanecem estáveis apesar da presença de uma doença misteriosa que tem dizimado a espécie. Desde 2013, a doença causou a morte de noventa por cento das estrelas do girassol no mundo. Pesquisadores observaram que, nas águas frias e profundas da Colúmbia Britânica, as estrelas apresentam sinais da doença, mas sem alta mortalidade.

Nos Estados Unidos, a comunidade acadêmica enfrenta um clima de medo e incerteza devido a detenções de pesquisadores internacionais por parte das autoridades de imigração. Algumas prisões estão ligadas a protestos em apoio aos palestinos em Gaza, enquanto outras, como a de um bioinformata, ocorreram por questões administrativas, como a não declaração de embriões de rã na fronteira. Organizações de professores universitários processaram o governo em resposta a essas ações, destacando a preocupação com a segurança e liberdade dos acadêmicos.

Por fim, a crescente influência da inteligência artificial na ciência é alvo de críticas por especialistas, que alertam para os riscos de erros em modelos utilizados por pesquisadores sem formação em ciência da computação. Os cientistas Arvind Narayanan e Sayash Kapoor afirmam que a superestimação das capacidades preditivas de modelos de IA pode criar uma ilusão de progresso, enquanto os avanços reais estagnam.