Prenatal Exposure to Environmental Pollutants Determines Weight and Size at Birth

  • A higher exposure to xenoestrogens -a type of environmental pollutants acting as hormones
  • University of Granada researchers have found a correlation between estrogenic burden in women’s placenta and a higher neonatal weight at birth.

University of Granada researchers have proven that infants born to women living in large cities are more likely to have higher weight at birth than those born to mothers living in rural areas. This is probably due to a higher exposure to xenoestrogens, a type of environmental pollutants that act like hormones. This is the first research study conducted in Spain establishing a correlation between estrogenic burden in pregnant women’s placenta and a higher birth weight.

For the purpose of this study, the researchers examined two groups of pregnant women. The first group was composed of pregnant women living in Madrid, while the second consisted of women living in Granada. The researchers found that there were biological, demographic and socioeconomic differences between both groups of women, which determined the presence of xenoestrogens in the placenta due to exposure to environmental chemicals.

The first group of mothers was composed of women living in Madrid, having a medium-high educational level, and most of them (89%) working in the field of administration or education. By contrast, the mothers sampled in the second group lived in rural areas of the province of Granada, had a low educational level (53.4% ​​had no education or only primary education), and a high percentage of them were exclusively devoted to household chores (38.3%).

All this factors determine environmental exposure.

The researchers examined the factors conditioning environmental exposure, and a correlation was found between anthropometric and sociodemographic factors, health status, lifestyle and working conditions, and the total estrogenic burden. University of Granada researchers found that the estrogenic effect of placental tissue extract is directly related with certain characteristics in parents, childbirth and newborn babies. Thus, the group with higher estrogenic effect of placental tissue extract in alpha fraction was that of older women with lower body mass index and living in Madrid. Additionally, this is the group which gave birth to higher weight infants. These results suggest that estrogenicity of xenostrogens directly affects embryo-fetal development.

This study was conducted by María Remedios Prada Marcos, at the University of Granada Radiology and Physical Medicine Department, and coordinated by professors Nicolás Olea Serrano; Mariana Fátima Fernández Cabrera and Julio J. Boza Puerta.

Combined Effect Biomarker

Remedios Prada affirms that most studies on exposure to environmental pollutants are focused on separately quantifying the presence of chemicals in human body. “However, at present, more than 100,000 synthesized chemicals have been identified in the human body, which interaction effects –that might be additive, synergistic or even antagonistic– are unpredictable. Therefore, concentrations considered insignificant by classical toxicological parameters might interact and have a significant cumulative effect. That is the reason why, in this study, we have approached environmental exposure by using a combined-effect biomarker”.

Currently, health authorities from different countries are trying to establish monitoring systems for environmental pollutant exposure by using exposure markers. Such systems have already been established in USA through the National Health and Nutrition Examination Survey, and in Spain through the Environment and Childhood Project (INMA).

References:

  • Freire C, Lopez-Espinosa MJ, Fernández M, Molina-Molina JM, Prada R, Olea N. “Prenatal exposure to organochlorine pesticides and TSH status in newborns from Southern Spain”. Sci Total Environ. 2011;409(18):3281-7.

  • Guxens M, Ballester F, Espada M, Fernández MF, Grimalt JO, Ibarluzea J, Olea N, Rebagliato M, Tardón A, Torrent M, Vioque J, Vrijheid M, Sunyer J; on behalf of INMA Project. “Cohort Profile: The INMA-INfancia y Medio Ambiente-(Environment and Childhood) Project”.Int J Epidemiol. 2011 Apr 5. [Epub ahead of print].

Contact:

  • Radiology and Physical Medicine Department. E-mail: reprama@hotmail.com Phone Number: +1 678 5519823.

  • Nicolás Olea Serrano. E-mail: nolea@ugr.es. Phone Number: +34 958 244 049

  • Mariana Fátima Fernández Cabrera. E-mail: marieta@ugr.es Phone Number: 958 241000 ext 20367


Público

Págs. 36-37: ¿Hay vida fuera del euro?

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Granada Hoy

Pág. 3. Opinión: Dorthy Kelly

Pág. 19. Deportes. Rugby: El Universidad sigue invicto a domicilio

Pág. 23. Deportes. Voleibol: El UGR se deja remontar en Valladolid

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Ideal

Pág. 18: Los médicos andaluces creen que es urgente la mejora de la gestión sanitaria

Pág. 27: Felices bodas de plata

Pág. 7 Supl. Expectativas: «Hay margen para aumentar el rendimiento y productividad», Miguel Castillo, CoachinGlobal S.L

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La exposición de las mujeres embarazadas a contaminantes ambientales determina el peso y talla de los niños al nacer

  • Una mayor exposición a los xenoestrógenos, un tipo de contaminantes ambientales que se comportan como hormonas, podría ser la responsable
  • Científicos de la Universidad de Granada relacionan por primera vez la carga estrogénica de la placenta de las embarazadas con un mayor peso del niño al nacer

Científicos de la Universidad de Granada han descubierto que las mujeres embarazadas que residen en grandes ciudades tienen más posibilidades de tener un niño de mayor talla y peso que las que viven en el medio rural, probablemente debido a una mayor exposición a los xenoestrógenos, un tipo de contaminantes ambientales que se comportan como hormonas. Se trata de la primera investigación realizada en España que asocia la carga estrogénica de la placenta de las embarazadas con un mayor peso del niño al nacer.

Para llevar a cabo este trabajo, los investigadores analizaron las características de dos poblaciones de mujeres embarazadas y de sus hijos al nacer, residentes en Granada y Madrid, y comprobaron que ambas poblaciones de mujeres presentaban características biológicas, demográficas y socio-económicas específicas que definen los patrones de exposición ambiental debida a los xenoestrógenos presentes en la placenta.

Las madres incluidas en el estudio de Madrid estaba formado por un grupo de mujeres residentes en área urbana, con un nivel educativo medio-alto, trabajando la mayoría (89%) fuera de casa, en ocupaciones relacionadas con tareas administrativas, o con la enseñanza. Por el contrario, las madres incluidas en el estudio de Granada residían mayoritariamente en áreas rurales, poseían un nivel educativo bajo, (un 53,4% no tenía estudios o sólo contaba con estudios primarios) y un alto porcentaje de las mismas se dedicaban exclusivamente a las tareas domésticas (38,3%).

Factores que condicionan la exposición

Se estudiaron los factores que condicionan la exposición y se analizó la asociación entre las características antropométricas y sociodemográficas, las condiciones de salud, el estilo de vida, las condiciones de trabajo, con el parámetro de exposición definido como carga estrogénica total efectiva. De este modo, los científicos de la UGR comprobaron que el efecto estrogénico del extracto tisular placentario (TEXB) tiene una relación directa con ciertas características de los padres, del parto y de los recién nacidos. Así, la mayor TEXB de la fracción alfa se observó en placentas de mujeres de más edad, con menor índice de masa corporal, residentes en Madrid y que dan a luz niños con mayor peso al nacer. Estos resultados sugieren un papel a la estrogenicidad del conjunto de xenoestrógenos acumulados en el tejido placentario, en el desarrollo embrionario-fetal.

Este trabajo ha sido realizado por María Remedios Prada Marcos, del departamento de Radiología y Medicina Física de la Universidad de Granada, y dirigido por los profesores Nicolás Olea Serrano; Mariana Fátima Fernández Cabrera y Julio J. Boza Puerta.

Biomarcador de efecto combinado

Remedios Prada refiere que, por lo general, la mayoría de los trabajos sobre exposición a contaminantes ambientales se centran en la cuantificación de compuestos químicos de forma aislada. “Sin embargo, en la actualidad el censo de sustancias químicas de síntesis disponibles supera las 100.000, lo que posibilita y favorece la acción combinada de varios de ellos, con un resultado final impredecible, que pudiera ser aditivo, sinérgico e incluso antagónico. De este modo concentraciones consideradas en el modelo toxicológico clásico como insignificantes podrían tener en forma combinada un efecto acumulativo significativo. Por eso en este trabajo hemos abordado la exposición utilizando un biomarcador de efecto combinado”.

En la actualidad, las autoridades sanitarias de diferentes países están tratando de implantar sistemas de vigilancia de exposición humana a contaminantes ambientales, mediante la utilización de biomarcadores de exposición, como por ejemplo se hace en Estados Unidos con la Encuesta Nacional de Examen de Salud y Nutrición, o de forma particular en España en el Proyecto Infancia y Medioambiente (INMA).

Referencias bibliográficas:

  • Freire C, Lopez-Espinosa MJ, Fernández M, Molina-Molina JM, Prada R, Olea N. “Prenatal exposure to organochlorine pesticides and TSH status in newborns from Southern Spain”. Sci Total Environ. 2011;409(18):3281-7.
  • Guxens M, Ballester F, Espada M, Fernández MF, Grimalt JO, Ibarluzea J, Olea N, Rebagliato M, Tardón A, Torrent M, Vioque J, Vrijheid M, Sunyer J; on behalf of INMA Project. “Cohort Profile: The INMA-INfancia y Medio Ambiente-(Environment and Childhood) Project”.Int J Epidemiol. 2011 Apr 5. [Epub ahead of print].

Contacto:

  • . Correo electrónico: reprama@hotmail.com Teléfono: +1 678 5519823.
  • Nicolás Olea Serrano. Correo electrónico: nolea@ugr.es. Teléfono: 958 244 049
  • Mariana Fátima Fernández Cabrera. Correo electrónico: marieta@ugr.es Teléfono: 958 241000 ext 20367


El Mundo

Pág. 46. Opinión: Longevidad empresarial

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Granada Hoy

Pág. 21: «La Escuela 2.0 no funciona bien por falta de inversión en las redes de los centros», José Moyano, Presidente de la Asociación Nacional de Editores de Libro y Material de Enseñanza

Pág. 27: Las mujeres que dan el pecho tienen menos riesgo de cáncer de mama

Pág. 10 Deportes. Fútbol Sala: El Universidad, ante el rival que mejor conoce: el Torcal Atlético

Pág. 11 Deportes. Rugby: El Universidad, a seguir con la buena racha lejos de casa

Pág. 56: Un curso de la UGR analiza la figura de los magos en la historia

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Ideal

Portada: Dar el pecho reduce el riesgo de cáncer de mama

Pág. 10: Un club cien por cien Paul Harris

Pág. 12: La UGR ampliará la cifra de bancos y cajas que adelantarán el pago a proveedores

Pág. 9 Supl. GRX: 46 turoperadores venderán Granada para aprender español

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Un sistema informático permite a una máquina reconocer el estado de ánimo de las personas

Científicos de la Universidad de Granada y de la Universidad Carlos III de Madrid han desarrollado un nuevo sistema informático que permite a una máquina reconocer automáticamente cuál es el estado de ánimo de una persona que se está comunicando oralmente con ella y adaptar en consecuencia la forma de responderle.

Según informó la universidad granadina, gracias a este nuevo avance la máquina podrá determinar cómo se siente el usuario (emoción) y cómo pretende continuar con el diálogo (intención).

Para detectar su estado emocional, los investigadores se centraron en las emociones negativas del usuario, que pueden hacer que se frustre al hablar con un sistema automático. En concreto, su trabajo ha considerado el enfado, el aburrimiento y la duda.

Para detectarlas automáticamente, utilizaron información sobre el tono de voz, la velocidad con la que se habla, la duración de las pausas, la energía de la señal de voz y así hasta un total de 60 parámetros acústicos distintos.

Por otra parte, también emplearon información acerca de cómo se ha desarrollado el diálogo para ajustar la probabilidad de que un usuario esté en un estado emocional u otro. Por ejemplo, el que el sistema no haya reconocido bien varias veces lo que su interlocutor desea decirle o que le haya pedido al usuario que repita información que ya había proporcionado pueden ser factores que hagan que éste se enfade o se aburra de interactuar con el sistema.

Además, los autores de este trabajo señalan que es importante que la máquina pueda prever cómo se va a desarrollar el resto del diálogo. «Para ello, hemos desarrollado un método estadístico que aprende de diálogos previos cuáles son las acciones más probables que puede tomar un usuario en cada momento«, destacan.

Una vez que se han detectado tanto emoción como intención, los científicos de la Universidad de Granada proponen adaptar automáticamente el diálogo a la situación que atraviesa el usuario. Por ejemplo, si tiene dudas se le puede dar una ayuda más detallada, mientras que si se aburre esto puede ser contraproducente.

Los autores han definido las pautas para conseguir esta adaptación, realizando una evaluación empírica con usuarios reales en la que se demuestra que el sistema adaptable funciona mejor en términos objetivos (por ejemplo, produce diálogos más cortos y con mayor éxito) y es percibido como más factible por los usuarios.

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UN SISTEMA INFORMÁTICO PERMITE A UNA MÁQUINA RECONOCER EL ESTADO DE ÁNIMO DE LAS PERSONAS

Científicos de la Universidad de Granada y de la Universidad Carlos III de Madrid han desarrollado un nuevo sistema informático que permite a una máquina reconocer automáticamente cuál es el estado de ánimo de una persona que se está comunicando oralmente con ella y adaptar en consecuencia la forma de responderle.

Según informó la universidad granadina, gracias a este nuevo avance la máquina podrá determinar cómo se siente el usuario (emoción) y cómo pretende continuar con el diálogo (intención).

Para detectar su estado emocional, los investigadores se centraron en las emociones negativas del usuario, que pueden hacer que se frustre al hablar con un sistema automático. En concreto, su trabajo ha considerado el enfado, el aburrimiento y la duda.

Para detectarlas automáticamente, utilizaron información sobre el tono de voz, la velocidad con la que se habla, la duración de las pausas, la energía de la señal de voz y así hasta un total de 60 parámetros acústicos distintos.

Por otra parte, también emplearon información acerca de cómo se ha desarrollado el diálogo para ajustar la probabilidad de que un usuario esté en un estado emocional u otro. Por ejemplo, el que el sistema no haya reconocido bien varias veces lo que su interlocutor desea decirle o que le haya pedido al usuario que repita información que ya había proporcionado pueden ser factores que hagan que éste se enfade o se aburra de interactuar con el sistema.

Además, los autores de este trabajo señalan que es importante que la máquina pueda prever cómo se va a desarrollar el resto del diálogo. «Para ello, hemos desarrollado un método estadístico que aprende de diálogos previos cuáles son las acciones más probables que puede tomar un usuario en cada momento», destacan.

Una vez que se han detectado tanto emoción como intención, los científicos de la Universidad de Granada proponen adaptar automáticamente el diálogo a la situación que atraviesa el usuario. Por ejemplo, si tiene dudas se le puede dar una ayuda más detallada, mientras que si se aburre esto puede ser contraproducente.

Los autores han definido las pautas para conseguir esta adaptación, realizando una evaluación empírica con usuarios reales en la que se demuestra que el sistema adaptable funciona mejor en términos objetivos (por ejemplo, produce diálogos más cortos y con mayor éxito) y es percibido como más factible por los usuarios.

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Crean un sistema informático que detecta estados de ánimo

El programa utiliza la información sobre el tono de voz, la velocidad con la que se habla o la duración de las pausas para modelar su respuesta
Científicos de la Universidad de Granada, en colaboración con la Carlos III de Madrid, han desarrollado un sistema informático que permite a una máquina reconocer de forma automática el estado de ánimo de una persona que se comunica oralmente con ella y adaptar la forma de responderle.

Para detectar el estado emocional del usuario, los investigadores se centraron en las emociones negativas que pueden hacer que se frustre al hablar con un sistema automático.

En concreto, su trabajo ha considerado el enfado, el aburrimiento y la duda y, para detectarlas automáticamente, utilizaron información sobre el tono de voz, la velocidad con la que se habla, la duración de las pausas, la energía de la señal de voz y así hasta un total de 60 parámetros acústicos distintos.

También emplearon información acerca de cómo se ha desarrollado el diálogo para ajustar la probabilidad de que un usuario esté en un estado emocional u otro.

Por ejemplo, el que el sistema no haya reconocido bien varias veces lo que su interlocutor desea decirle o le ha pedido al usuario que repita información que ya había proporcionado pueden ser factores que hagan que el usuario se enfade o se aburra de interactuar con el sistema.

Además, según los autores de este trabajo, es importante que la máquina pueda prever cómo se va a desarrollar el resto del diálogo.

Para ello, han desarrollado un método estadístico que aprende de diálogos previos cuáles son las acciones más probables que puede tomar un usuario en cada momento.

Una vez que se han detectado tanto emoción como intención, los científicos proponen adaptar automáticamente el diálogo a la situación que atraviesa el usuario.

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Un nuevo sistema informático permite a una máquina reconocer el estado de ánimo

Científicos de la Universidad de Granada (UGR), en colaboración con la Universidad Carlos III de Madrid, han desarrollado un nuevo sistema informático que permite a una máquina reconocer automáticamente cuál es el estado de ánimo de una persona que se está comunicando oralmente con ella, y adaptar en consecuencia la forma de responderle. Gracias a este nuevo avance, la máquina podrá determinar cómo se siente el usuario (emoción) y cómo pretende continuar con el diálogo (intención).

Para detectar el estado emocional del usuario, los investigadores se centraron en las emociones negativas del mismo que pueden hacer que se frustre al hablar con un sistema automático. En concreto, su trabajo ha considerado el enfado, el aburrimiento y la duda. Para detectarlas automáticamente, utilizaron información sobre el tono de voz, la velocidad con la que se habla, la duración de las pausas, la energía de la señal de voz y así hasta un total de 60 parámetros acústicos distintos, ha informado la UGR en un comunicado.

Por otra parte, también emplearon información acerca de cómo se ha desarrollado el diálogo para ajustar la probabilidad de que un usuario esté en un estado emocional u otro. Por ejemplo, el que el sistema no haya reconocido bien varias veces lo que su interlocutor desea decirle, o le ha pedido al usuario que repita información que ya había proporcionado, pueden ser factores que hagan que el usuario se enfade o se aburra de interactuar con el sistema.

Además, señalan los autores de este trabajo, es importante que la máquina pueda prever cómo se va a desarrollar el resto del diálogo. «Para ello, hemos desarrollado un método estadístico, que aprende de diálogos previos cuáles son las acciones más probables que puede tomar un usuario en cada momento», destacan.
El éxito del sistema adaptable

Una vez que se han detectado tanto emoción como intención, los científicos de la UGR proponen adaptar automáticamente el diálogo a la situación que atraviesa el usuario. Por ejemplo, si tiene dudas se le puede dar una ayuda más detallada, mientras que si se aburre esto puede ser contraproducente.

Los autores han definido las pautas para conseguir esta adaptación, realizando una evaluación empírica con usuarios reales en la que se demuestra que el sistema adaptable funciona mejor en términos objetivos (por ejemplo, produce diálogos más cortos y con mayor éxito) y es percibido como más factible por los usuarios.

Este trabajo ha sido realizado por los profesores Zoraida Callejas y Ramón López-Cózar, del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Granada, en colaboración con el profesor David Griol, del Departamento de Informática de la Universidad Carlos III de Madrid. Todos ellos son miembros del grupo de investigación de Sistemas de Diálogo Hablado y Multimodal (Sisdial), y este logro se enmarca en el área de la computación afectiva (sistemas informáticos que son capaces de procesar y/o responder a la emoción del usuario), en la que trabajan desde hace años.
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