{"id":2272,"date":"2026-05-04T14:46:11","date_gmt":"2026-05-04T14:46:11","guid":{"rendered":"https:\/\/mundocalidad.com\/?p=2272"},"modified":"2026-05-04T14:46:12","modified_gmt":"2026-05-04T14:46:12","slug":"de-algoritmos-a-atomos-la-revolucion-de-la-ia-en-la-creacion-de-moleculas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/2026\/05\/04\/de-algoritmos-a-atomos-la-revolucion-de-la-ia-en-la-creacion-de-moleculas\/","title":{"rendered":"\u201cDe algoritmos a \u00e1tomos: la revoluci\u00f3n de la IA en la creaci\u00f3n de mol\u00e9culas\u201d"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-gallery has-nested-images columns-default is-cropped wp-block-gallery-1 is-layout-flex wp-block-gallery-is-layout-flex\">\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"643\" data-id=\"2273\" src=\"https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/3d-abstract-data-technology-background-with-low-poly-plexus-design-1024x643.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-2273\" srcset=\"https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/3d-abstract-data-technology-background-with-low-poly-plexus-design-1024x643.jpg 1024w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/3d-abstract-data-technology-background-with-low-poly-plexus-design-300x188.jpg 300w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/3d-abstract-data-technology-background-with-low-poly-plexus-design-768x482.jpg 768w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/3d-abstract-data-technology-background-with-low-poly-plexus-design-1536x964.jpg 1536w, https:\/\/mundocalidad.com\/wp-content\/uploads\/2026\/05\/3d-abstract-data-technology-background-with-low-poly-plexus-design-2048x1286.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/figure>\n\n\n\n<!-- ============================================================\n     BANNER ISO SLIDER - Mundo Calidad\n     INSTRUCCIONES PARA EL DISE\u00c3\u2018ADOR:\n     1. 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.stat-item .s-num {\n    font-family:'Playfair Display', serif;\n    font-size:2.2rem;\n    font-weight:900;\n    color:var(--emerald);\n    line-height:1;\n    margin-bottom:7px;\n  }\n  .stat-item:nth-child(2) .s-num { color:var(--teal); }\n  .stat-item:nth-child(3) .s-num { color:var(--lime); }\n  .stat-item .s-label {\n    font-family:'DM Mono', monospace;\n    font-size:0.63rem;\n    letter-spacing:0.1em;\n    text-transform:uppercase;\n    color:var(--muted);\n    line-height:1.5;\n  }\n \n  \/* \u2500\u2500 PULL QUOTE \u2500\u2500 *\/\n  .pull-quote {\n    background:var(--deep);\n    border:1px solid var(--border);\n    border-left:4px solid var(--emerald);\n    padding:30px 36px;\n    margin:40px 0;\n    position:relative;\n  }\n  .pull-quote::before {\n    content:'\\201C';\n    position:absolute;\n    top:-8px; left:20px;\n    font-family:'Playfair Display', serif;\n    font-size:6rem;\n    color:var(--emerald);\n    opacity:0.12;\n    line-height:1;\n  }\n  .pull-quote p 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font-size:1.22rem;\n    font-weight:700;\n    color:var(--white);\n    margin-bottom:22px;\n  }\n  .molecule-panel .grid {\n    display:grid;\n    grid-template-columns:repeat(auto-fit, minmax(190px, 1fr));\n    gap:12px;\n  }\n  .molecule-panel .cell {\n    background:rgba(0,201,122,0.05);\n    border:1px solid rgba(0,201,122,0.15);\n    padding:16px 18px;\n  }\n  .molecule-panel .cell.hi {\n    background:rgba(0,201,122,0.12);\n    border-color:rgba(0,201,122,0.35);\n  }\n  .molecule-panel .cell .c-num {\n    font-family:'Playfair Display', serif;\n    font-size:1.5rem;\n    font-weight:900;\n    color:var(--emerald);\n    line-height:1;\n    margin-bottom:4px;\n  }\n  .molecule-panel .cell.hi .c-num { color:var(--lime); }\n  .molecule-panel .cell .c-title {\n    font-family:'DM Mono', monospace;\n    font-size:0.62rem;\n    font-weight:500;\n    letter-spacing:0.12em;\n    text-transform:uppercase;\n    color:rgba(200,232,216,0.8);\n    margin-bottom:6px;\n  }\n  .molecule-panel .cell .c-desc {\n    font-size:0.78rem;\n    color:rgba(200,232,216,0.5);\n    line-height:1.55;\n  }\n \n  \/* \u2500\u2500 GREEN BOX \u2500\u2500 *\/\n  .green-box {\n    background:var(--emerald-pale);\n    border:1px solid #8ed4b8;\n    border-top:4px solid var(--emerald);\n    padding:28px 32px;\n    margin:38px 0;\n  }\n  .green-box .g-label {\n    display:inline-block;\n    background:var(--emerald);\n    color:#050e0a;\n    font-family:'DM Mono', monospace;\n    font-size:0.6rem;\n    font-weight:500;\n    letter-spacing:0.2em;\n    text-transform:uppercase;\n    padding:3px 12px;\n    margin-bottom:14px;\n  }\n  .green-box h3 {\n    font-family:'Playfair Display', serif;\n    font-size:1.22rem;\n    font-weight:700;\n    color:var(--deep);\n    margin-bottom:14px;\n  }\n  .green-box ul { padding-left:18px; }\n  .green-box ul li {\n    margin-bottom:12px;\n    font-size:0.97rem;\n    color:#0a1f14;\n    line-height:1.75;\n  }\n  .green-box ul li strong { 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fue sin\u00f3nimo de paciencia y fracaso. Cient\u00edficos pasaban a\u00f1os explorando variantes de compuestos ya conocidos, sometiendo miles de candidatos a pruebas que terminaban, en su mayor\u00eda, en un callej\u00f3n sin salida. La resistencia bacteriana avanzaba m\u00e1s r\u00e1pido que las soluciones. Pero un equipo de investigadores de Stanford y la Universidad McMaster acaba de cambiar las reglas del juego de una manera que, hace apenas una d\u00e9cada, habr\u00eda parecido ciencia ficci\u00f3n.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      La herramienta se llama <strong>SyntheMol-RL<\/strong>: un modelo generativo de inteligencia artificial capaz de dise\u00f1ar mol\u00e9culas completamente nuevas, optimizadas para combatir bacterias resistentes, y de hacerlo a una escala y velocidad sin precedentes. Lo m\u00e1s notable no es solo que dise\u00f1e esas mol\u00e9culas en el mundo digital, sino que las propuestas pueden fabricarse en un laboratorio real y demostrar actividad biol\u00f3gica concreta contra algunas de las amenazas infecciosas m\u00e1s graves del planeta.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"stat-row\">\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">10K+<\/div>\n        <div class=\"s-label\">compuestos con los que fue entrenado el modelo<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">79<\/div>\n        <div class=\"s-label\">mol\u00e9culas sintetizadas y probadas en laboratorio<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">13<\/div>\n        <div class=\"s-label\">lograron alta actividad contra Staphylococcus aureus<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"stat-item\">\n        <div class=\"s-num\">1,27M<\/div>\n        <div class=\"s-label\">muertes anuales por resistencia antimicrobiana en el mundo<\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>El problema que ning\u00fan laboratorio hab\u00eda podido resolver<\/h2>\n \n    <p>\n      La resistencia a los antibi\u00f3ticos no es una advertencia futura: ya es una crisis activa. <strong>M\u00e1s de 1,27 millones de personas mueren cada a\u00f1o<\/strong> en el mundo a causa de infecciones bacterianas que han aprendido a esquivar los f\u00e1rmacos disponibles. El MRSA \u2014Staphylococcus aureus resistente a la meticilina\u2014 encabeza esa lista de amenazas: una bacteria capaz de sobrevivir a m\u00faltiples antibi\u00f3ticos y causar infecciones graves tanto en hospitales como fuera de ellos.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      El m\u00e9todo tradicional para encontrar soluciones era lento, costoso y fundamentalmente reactivo: se exploraban variantes de compuestos ya conocidos, se modificaban estructuras existentes, y la gran mayor\u00eda de los intentos terminaban en fracaso antes de llegar a ensayos en humanos. La IA abre una v\u00eda radicalmente distinta.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"pull-quote\">\n      <p>\u00abSyntheMol-RL puede generar candidatos a antibi\u00f3ticos sint\u00e9ticamente accesibles. Estos resultados validan su capacidad para producir compuestos totalmente nuevos, capaces de frenar infecciones que hoy resultan dif\u00edciles de tratar.\u00bb<\/p>\n      <small>\u2014 Investigadores de Stanford y Universidad McMaster, Molecular Systems Biology, 2026<\/small>\n    <\/div>\n \n    <h2>C\u00f3mo funciona SyntheMol-RL: dise\u00f1o molecular desde cero<\/h2>\n \n    <p>\n      A diferencia de sistemas de IA anteriores que simplemente analizaban compuestos ya conocidos, SyntheMol-RL fue entrenado para <em>generar<\/em>. Su punto de partida fueron datos de m\u00e1s de diez mil compuestos probados contra el Staphylococcus aureus, incluyendo mediciones de solubilidad, una variable cr\u00edtica para que un f\u00e1rmaco pueda administrarse y distribuirse en el organismo. Con esa base, el modelo aprendi\u00f3 a identificar qu\u00e9 estructuras qu\u00edmicas tienen mayor probabilidad de \u00e9xito.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      El sistema no trabaja por azar ni repite f\u00f3rmulas: aplica aprendizaje por refuerzo para explorar activamente el espacio qu\u00edmico, ajustando sus propios criterios de b\u00fasqueda en funci\u00f3n de los resultados obtenidos. Es, en cierto modo, un cient\u00edfico que aprende de sus propios experimentos en tiempo real, pero a una velocidad y escala que ning\u00fan equipo humano podr\u00eda igualar.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"process-strip\">\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">01<\/div>\n        <div class=\"t\">Entrenamiento con 10.000+ compuestos conocidos<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">02<\/div>\n        <div class=\"t\">Generaci\u00f3n de mol\u00e9culas candidatas totalmente nuevas<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">03<\/div>\n        <div class=\"t\">Selecci\u00f3n y s\u00edntesis f\u00edsica en laboratorio<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">04<\/div>\n        <div class=\"t\">Prueba contra bacterias reales en condiciones controladas<\/div>\n      <\/div>\n      <div class=\"step\">\n        <div class=\"n\">05<\/div>\n        <div class=\"t\">Validaci\u00f3n en modelos animales<\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <div class=\"divider\">\n      <div class=\"line\"><\/div>\n      <div class=\"label\">synthecin \u2014 el compuesto que marc\u00f3 la diferencia<\/div>\n      <div class=\"line\"><\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>Synthecin: la mol\u00e9cula que super\u00f3 la prueba real<\/h2>\n \n    <p>\n      De las 79 mol\u00e9culas generadas por el sistema y sintetizadas en laboratorio, 13 demostraron alta actividad contra el Staphylococcus aureus en experimentos controlados. Pero una destac\u00f3 por encima del resto: un compuesto al que los investigadores denominaron <strong>synthecin<\/strong>.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      Synthecin no solo fue eficaz en cultivos de laboratorio. Al probarlo en un modelo de herida infectada en ratones con MRSA, logr\u00f3 frenar la infecci\u00f3n activamente. No es una cura comercializable de inmediato \u2014los investigadores son cuidadosos en se\u00f1alar que a\u00fan queda un largo camino de validaci\u00f3n antes de que pueda probarse en humanos\u2014, pero el resultado tiene un peso cient\u00edfico considerable: una mol\u00e9cula que no exist\u00eda en la naturaleza ni en ning\u00fan cat\u00e1logo qu\u00edmico previo, dise\u00f1ada por una IA, fue capaz de actuar contra una de las superbacterias m\u00e1s problem\u00e1ticas del mundo en condiciones biol\u00f3gicas reales.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"molecule-panel\">\n      <h3>SyntheMol-RL \u2014 Resultados clave del estudio<\/h3>\n      <div class=\"grid\">\n        <div class=\"cell hi\">\n          <div class=\"c-num\">Synthecin<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Compuesto estrella<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">Primera mol\u00e9cula generada por IA que demostr\u00f3 frenar infecciones por MRSA en un modelo de herida en rat\u00f3n. No existe en ning\u00fan cat\u00e1logo previo.<\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"cell\">\n          <div class=\"c-num\">13\/79<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Tasa de \u00e9xito inicial<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">El 16% de los candidatos mostraron alta actividad. Los investigadores se\u00f1alan que mejorar los modelos predictivos puede incrementar este ratio significativamente.<\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"cell\">\n          <div class=\"c-num\">RL<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Aprendizaje por refuerzo<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">El modelo no busca al azar: ajusta activamente sus criterios de generaci\u00f3n para maximizar la probabilidad de dar con estructuras \u00fatiles y sintetizables.<\/div>\n        <\/div>\n        <div class=\"cell\">\n          <div class=\"c-num\">MRSA<\/div>\n          <div class=\"c-title\">Objetivo principal<\/div>\n          <div class=\"c-desc\">Staphylococcus aureus resistente a la meticilina. Una bacteria que se ha adaptado a m\u00faltiples antibi\u00f3ticos y representa un creciente riesgo en hospitales.<\/div>\n        <\/div>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>El ecosistema que rodea el descubrimiento<\/h2>\n \n    <p>\n      El trabajo de Stanford y McMaster no surge en el vac\u00edo. En paralelo, el campo del dise\u00f1o molecular asistido por IA est\u00e1 creciendo a una velocidad sin precedentes. Amazon present\u00f3 recientemente <strong>Amazon Bio Discovery<\/strong>, una plataforma que combina modelos de IA especializados con una red de laboratorios f\u00edsicos asociados: permite dise\u00f1ar mol\u00e9culas candidatas y enviarlas directamente a s\u00edntesis, comprimiendo en semanas procesos que antes llevaban meses enteros.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      Por otro lado, la startup europea Generare trabaja en una direcci\u00f3n complementaria: no generar mol\u00e9culas sint\u00e9ticas desde cero, sino desbloquear el vasto reservorio de qu\u00edmica molecular que existe codificado en genomas microbianos y que hasta ahora permanec\u00eda sin explorar. Se estima que el 97% de los productos naturales codificados en esos genomas nunca ha sido caracterizado. Generare sostiene que el verdadero cuello de botella no son los algoritmos, sino la ausencia de datos moleculares aut\u00e9nticamente novedosos y de alta calidad para entrenarlos.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"green-box\">\n      <div class=\"g-label\">Aplicaciones potenciales \u2014 M\u00e1s all\u00e1 de los antibi\u00f3ticos<\/div>\n      <h3>Lo que habilita el dise\u00f1o molecular con IA<\/h3>\n      <ul>\n        <li><strong>F\u00e1rmacos para enfermedades raras:<\/strong> la capacidad de explorar espacios qu\u00edmicos inexplorados abre posibilidades para enfermedades en las que el n\u00famero de pacientes no justifica el costo del descubrimiento tradicional.<\/li>\n        <li><strong>Materiales para almacenamiento de energ\u00eda:<\/strong> investigaciones en curso aplican los mismos principios para dise\u00f1ar mol\u00e9culas capaces de capturar CO\u2082 o almacenar energ\u00eda solar con mayor eficiencia.<\/li>\n        <li><strong>Agricultura y biopesticidas:<\/strong> el dise\u00f1o racional de compuestos con actividad biol\u00f3gica espec\u00edfica puede generar alternativas menos t\u00f3xicas y m\u00e1s selectivas que los pesticidas convencionales.<\/li>\n        <li><strong>Biotecnolog\u00eda industrial:<\/strong> enzimas y prote\u00ednas dise\u00f1adas por IA con propiedades optimizadas para procesos industriales, desde la producci\u00f3n de biocombustibles hasta la s\u00edntesis de materiales biodegradables.<\/li>\n      <\/ul>\n    <\/div>\n \n    <div class=\"divider\">\n      <div class=\"line\"><\/div>\n      <div class=\"label\">Limitaciones y desaf\u00edos \u2014 lo que queda por resolver<\/div>\n      <div class=\"line\"><\/div>\n    <\/div>\n \n    <h2>Lo que la IA todav\u00eda no puede hacer sola<\/h2>\n \n    <p>\n      Los propios autores del estudio son los primeros en se\u00f1alar los l\u00edmites del sistema. La tasa de \u00e9xito del 16% \u201413 mol\u00e9culas activas de 79 generadas\u2014 es prometedora como prueba de concepto, pero insuficiente para una aplicaci\u00f3n industrial eficiente. Mejorar los modelos predictivos para reducir los fallos antes de la s\u00edntesis es una de las prioridades declaradas del equipo.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      Adem\u00e1s, el salto desde la actividad en modelos animales hasta ensayos cl\u00ednicos en humanos sigue siendo largo y costoso. Las validaciones regulatorias, los estudios de toxicidad, las pruebas de farmacocin\u00e9tica \u2014c\u00f3mo se distribuye, metaboliza y elimina el f\u00e1rmaco en el organismo\u2014 son etapas que la IA puede acelerar pero no sustituir. La ciencia sigue necesitando el criterio experto humano para interpretar los resultados, dise\u00f1ar los protocolos de prueba y tomar las decisiones cr\u00edticas sobre qu\u00e9 candidatos vale la pena llevar adelante.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"teal-box\">\n      <div class=\"t-label\">Desaf\u00edos pendientes<\/div>\n      <h3>Los pasos que quedan antes de un f\u00e1rmaco real<\/h3>\n      <ul>\n        <li><strong>Mejora de los modelos predictivos:<\/strong> aumentar la tasa de \u00e9xito requiere incorporar m\u00e1s datos de alta calidad y afinar los algoritmos de generaci\u00f3n para evitar candidatos con propiedades indeseables.<\/li>\n        <li><strong>Validaci\u00f3n en animales y luego en humanos:<\/strong> el camino desde el rat\u00f3n hasta un ensayo cl\u00ednico de fase I puede llevar a\u00f1os, incluso con IA acelerando la parte de dise\u00f1o.<\/li>\n        <li><strong>Regulaci\u00f3n de f\u00e1rmacos generados por IA:<\/strong> organismos como la FDA est\u00e1n desarrollando marcos espec\u00edficos para evaluar la confiabilidad y la transparencia de los procesos de descubrimiento asistidos por algoritmos.<\/li>\n        <li><strong>Diversidad qu\u00edmica:<\/strong> los modelos entrenados sobre datos existentes tienden a reproducir patrones conocidos. Garantizar que las mol\u00e9culas generadas sean genuinamente novedosas, y no solo variaciones de compuestos ya explorados, es un reto t\u00e9cnico activo.<\/li>\n      <\/ul>\n    <\/div>\n \n    <h2>Una nueva era del descubrimiento: la biolog\u00eda como lenguaje<\/h2>\n \n    <p>\n      Lo que subyace a todos estos avances es una idea conceptual profunda: la biolog\u00eda molecular tiene su propia gram\u00e1tica. Las secuencias de prote\u00ednas, las estructuras qu\u00edmicas, los espectros de masas son, en cierto modo, lenguajes con sus propias reglas y patrones. Los modelos de IA generativa \u2014los mismos principios que permiten a un sistema de lenguaje completar una frase\u2014 pueden aprender esa gram\u00e1tica y utilizarla para proponer construcciones nuevas, igual que un escritor puede inventar palabras que no exist\u00edan pero que suenan plausibles dentro de su idioma.\n    <\/p>\n \n    <p>\n      La diferencia con el lenguaje natural es que en qu\u00edmica cada \u00abpalabra\u00bb nueva puede fabricarse f\u00edsicamente y probarse en el mundo real. Eso convierte a los modelos generativos en algo m\u00e1s que herramientas de an\u00e1lisis: son instrumentos de s\u00edntesis, capaces de expandir el espacio de lo posible m\u00e1s all\u00e1 de lo que la exploraci\u00f3n humana podr\u00eda alcanzar en tiempo razonable.\n    <\/p>\n \n    <div class=\"data-row\">\n      <div class=\"icon\">\ud83e\uddec<\/div>\n      <div class=\"text\">\n        <strong>El horizonte que se abre:<\/strong> combinaciones de IA generativa con computaci\u00f3n cu\u00e1ntica prometen, en la pr\u00f3xima d\u00e9cada, una exploraci\u00f3n del espacio qu\u00edmico a escalas que har\u00edan posible no solo nuevos antibi\u00f3ticos, sino materiales, vacunas, terapias g\u00e9nicas y soluciones a problemas medioambientales que hoy carecen de respuesta. El descubrimiento de synthecin es, por ahora, <strong>la primera se\u00f1al verificable de que ese futuro ya empez\u00f3 a ocurrir.<\/strong>\n      <\/div>\n    <\/div>\n \n    <div class=\"conclusion\">\n      <strong>En s\u00edntesis:<\/strong> SyntheMol-RL representa algo m\u00e1s que un avance t\u00e9cnico en farmacolog\u00eda. Es la primera demostraci\u00f3n rigurosa de que una inteligencia artificial puede no solo proponer, sino efectivamente <strong>crear mol\u00e9culas que no exist\u00edan en ning\u00fan cat\u00e1logo<\/strong>, sintetizarlas en laboratorio y probar que funcionan contra una de las amenazas infecciosas m\u00e1s graves del mundo actual. El camino hasta un f\u00e1rmaco aprobado sigue siendo largo. Pero la pregunta que durante d\u00e9cadas fue \u00ab\u00bfpodr\u00e1 la IA dise\u00f1ar medicamentos reales?\u00bb ya tiene respuesta: puede. Y lo acaba de demostrar.\n    <\/div>\n \n  <\/div>\n \n  <div class=\"article-footer\">\n    BioFronteras &nbsp;\u00b7&nbsp; Basado en: Modernetdigital.cat, \u00abDescubren IA que genera millones de mol\u00e9culas nuevas y reales\u00bb, 4 de mayo de 2026 &nbsp;\u00b7&nbsp; Estudio original: <em>Molecular Systems Biology<\/em> \u2014 Stanford \/ Universidad McMaster &nbsp;\u00b7&nbsp; 2026\n  <\/div>\n \n<\/article>\n \n<\/body>\n<\/html>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp Consultar por WhatsApp<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[5,758],"tags":[124,182,61,169,62],"class_list":["post-2272","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-medio-ambiente","category-salud","tag-calidad","tag-ciencia","tag-ia","tag-salud","tag-tecnologia"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2272","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2272"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2272\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2274,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2272\/revisions\/2274"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2272"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2272"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/mundocalidad.com\/index.php\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2272"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}