{"id":12780,"date":"2023-07-25T11:08:27","date_gmt":"2023-07-25T16:08:27","guid":{"rendered":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=12780"},"modified":"2023-11-02T10:45:18","modified_gmt":"2023-11-02T16:45:18","slug":"por-que-hay-que-hablar-de-mujeres-en-quimica-computacional-y-no-solo-de-quimica-computacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/?p=12780","title":{"rendered":"\u00bfPor qu\u00e9 hay que hablar de mujeres en Qu\u00edmica Computacional y no solo de Qu\u00edmica Computacional?"},"content":{"rendered":"

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Fernanda I. Sald\u00edvar-Gonz\u00e1lez* ORCID: 0000-0002-0435-8662<\/span>
\nAna L. Ch\u00e1vez-Hern\u00e1ndez*<\/span> ORCID: 0000-0002-6202-1769<\/span>
\n<\/span>Diana L. Prado-Romero* ORCID: 0000-0001-8918-6451<\/span>
\nMariana Gonz\u00e1lez-Medina** ORCID: 0000-0001-7365-939X<\/span><\/p>\n

CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 26, No.121, septiembre-octubre 2023<\/p>\n

DOI: https:\/\/doi.org\/10.29105\/cienciauanl26.121-1<\/a><\/p>\n

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Descargar PDF<\/a><\/p>\n

Cuando se habla de Qui\u0301mica, lo ma\u0301s comu\u0301n es imaginar a alguien dentro de un laboratorio, portando goggles<\/em>, vistiendo una bata y trabajando con matraces (el llamado \u201claboratorio hu\u0301medo\u201d o wet lab<\/em>). Sin embargo, tambie\u0301n existen hombres y mujeres\u00a0que esta\u0301n detra\u0301s de una computadora haciendo experimentos, pero con algoritmos (el llamado \u201claboratorio seco\u201d o dry lab<\/em>). La Qui\u0301mica Computacional es una disciplina que se nutre en gran medida de datos experimentales generados en un laboratorio hu\u0301medo. La idea de usar computadoras es transformar estos datos qui\u0301micos (lla\u0301mense reacciones qui\u0301micas, compuestos qui\u0301micos, datos de actividad biolo\u0301gica, etc.) en informacio\u0301n y e\u0301sta en conocimiento, lo cual permite reducir costos y eficientar procesos. Por esa razo\u0301n ha tenido un gran impacto en la sociedad y cada vez hay un mayor nu\u0301mero de aplicaciones que se ven reflejadas en un incremento de arti\u0301culos y publicaciones cienti\u0301ficas (Damm-Ganamet et al<\/em>., 2020).<\/span><\/p>\n

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Pero, \u00bfpor que\u0301 es necesario enfatizar la labor que han hecho las mujeres en la Qui\u0301mica Computacional y no so\u0301lo hablar de esta disciplina? La baja representacio\u0301n de mujeres en espacios STEM (del ingle\u0301s ciencia, tecnologi\u0301a, ingenieri\u0301a y Matema\u0301ticas) es un problema multifactorial que no so\u0301lo afecta a nivel social, sino que tambie\u0301n repercute en la forma en la que se hace y se piensa la ciencia. De acuerdo con el Instituto de Estadi\u0301stica de la UNESCO, menos de 30% de los investigadores de STEM en todo el mundo son mujeres (Emambokus et al<\/em>., 2016). El hecho de que las nin\u0303as y mujeres no se sientan capaces en ciertas a\u0301reas, o incluso ni las consideren a la hora de elegir carrera, es una situacio\u0301n que requiere nuestra atencio\u0301n. Resaltar las contribuciones de mujeres en la Qui\u0301mica Computacional y discutir tanto los factores que han influido en la participacio\u0301n de mujeres en ella, como los factores que siguen obstaculizando su e\u0301xito en todos los niveles, nos permite identificar los retos, las oportunidades y las a\u0301reas de desarrollo que tienen actualmente las mujeres que quieren orientar su carrera profesional hacia alla\u0301. Tambie\u0301n\u00a0es importante dar difusio\u0301n a este tema para avanzar en la construccio\u0301n de una ciencia con perspectiva de ge\u0301nero en la que las aplicaciones cienti\u0301ficas beneficien a una mayor parte de la sociedad.<\/span><\/p>\n

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\u00bfQUE\u0301 ES LA QUI\u0301MICA COMPUTACIONAL Y QUE\u0301 APLICACIONES TIENE?<\/h4>\n
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Existen tantas definiciones de Qui\u0301mica Computacional que pueden llegar a ser confusas, debido a que, por mucho tiempo, el te\u0301rmino fue usado para describir lo que ahora representa la Qui\u0301mica Teo\u0301rica. Otras definiciones se enfocan demasiado en los me\u0301todos utilizados, excluyendo campos como la Quimioinforma\u0301tica. Para usos pra\u0301cticos, y para dar una visio\u0301n ma\u0301s amplia de lo que representan los me\u0301todos computacionales en Qui\u0301mica, utilizaremos la definicio\u0301n del Dr. Gabriel Cuevas, quien la menciona como una disciplina que comprende todos aquellos aspectos de la investigacio\u0301n en Qui\u0301mica que se benefician de la aplicacio\u0301n de las computadoras (Cuevas, 2005). La figura 1 resume algunas a\u0301reas que comprende y sus principales aplicaciones. Como podemos ver, aborda cuestionamientos desde el nivel electro\u0301nico y ato\u0301mico hasta el nivel macroescala. Por ejemplo, en la Qui\u0301mica Teo\u0301rica, los me\u0301todos computacionales se usan en la validacio\u0301n de me\u0301todos qui\u0301mico-cua\u0301nticos, para el ca\u0301lculo de estructuras tridimensionales, y tambie\u0301n para predecir o explicar la estructura y reactividad de las mole\u0301culas (Lu, Deng y Shuai, 2021).<\/p>\n

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Figura 1. \u00c1reas de la Qu\u00edmica Computacional y sus principales aplicaciones.<\/p><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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En el descubrimiento y desarrollo de fa\u0301rmacos, los me\u0301todos computacionales (tanto derivados de la Quimioinforma\u0301tica como de la Bioinforma\u0301tica) han tenido un impacto sustancial en la identificacio\u0301n y el disen\u0303o de nuevos compuestos, adema\u0301s de la elucidacio\u0301n de mecanismos de accio\u0301n de fa\u0301rmacos (Saldi\u0301var-Gonza\u0301lez, Prieto-Marti\u0301nez y Medina-Franco, 2017). A nivel industrial, la Qui\u0301mica Computacional se usa para caracterizar y disen\u0303ar nuevos materiales, asi\u0301 como en el desarrollo de rutas de si\u0301ntesis qui\u0301mica ma\u0301s eficientes a trave\u0301s de herramientas de inteligencia artificial (IA) (Lu, Deng y Shuai, 2021).<\/span><\/p>\n

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\u00bfQUE\u0301 PAPEL JUEGAN LAS MUJERES EN LA QUI\u0301MICA COMPUTACIONAL?<\/h4>\n
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Histo\u0301ricamente, las mujeres han tenido una presencia muy activa en sectores como la informa\u0301tica y las telecomunicaciones. En la de\u0301cada de los sesenta, las mujeres constitui\u0301an la mayor parte de la fuerza laboral informa\u0301tica. Sin embargo, esto cambio\u0301 con la aparicio\u0301n de las computadoras de escritorio, que popularizaron esta actividad como algo exclusivo para hombres. Tan so\u0301lo en EUA, el nu\u0301mero de mujeres graduadas en informa\u0301tica paso\u0301 de 37% en 1984 a 18% en 2017 (White, 2017). Esta disparidad entre hombres y mujeres es au\u0301n ma\u0301s grande conforme va aumentando el nivel educativo. A pesar de las barreras de su e\u0301poca, mujeres como las doctoras Margaret Dayhoff, Yvonne Martin y Arianna Wright Rosenbluth, lograron posicionarse dentro del ci\u0301rculo computacional, abriendo camino para la aplicacio\u0301n de la computacio\u0301n en a\u0301reas de la ciencia como Biologi\u0301a y Qui\u0301mica. La Dra. Dayhoff sento\u0301 las bases de la Bioinforma\u0301tica (Gauthier et al<\/em>., 2019), mientras que la Dra. Martin fue una de las primeras defensoras de la Qui\u0301mica Computacional y su uso en el disen\u0303o de fa\u0301rmacos (Stouch, 2009). Por su parte, la Dra. Wright Rosenbluth ayudo\u0301 a crear Metro\u0301polis, uno de los algoritmos ma\u0301s importantes que se usa en modelado molecular.<\/span><\/p>\n

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Afortunadamente, el panorama actual en la Biologi\u0301a y la Qui\u0301mica Computacional es mejor que en los sectores exclusivamente computacionales. En los u\u0301ltimos 40 an\u0303os, el nu\u0301mero de afiliaciones y la presencia de mujeres en congresos en esta divisio\u0301n y en disen\u0303o de fa\u0301rmacos asistido por computadora (DIFAC) ha aumentado a 25% (Holloway y McGaughey, 2018). En particular, en el DIFAC se estima que esta cifra ha aumentado a 38% (hasta 2017), comparado con 13% en 1989 y 1% en 1975. Esto se debe en gran parte a que son divisiones relativamente nuevas, adema\u0301s de la disminucio\u0301n de limitaciones por normas sociales obsoletas respecto a roles de ge\u0301nero. Tambie\u0301n, la naturaleza multidisciplinaria, en donde convergen egresados de carreras como Qui\u0301mica, Biologi\u0301a, Bioqui\u0301mica, Farmacia e incluso algunas ingenieri\u0301as, ha disminuido esta brecha. Otros factores que contribuyen a un crecimiento del nu\u0301mero de mujeres son la mayor flexibilidad que permite el trabajo vi\u0301a remota y las mentori\u0301as positivas. Estas u\u0301ltimas pueden proporcionar perspectivas importantes en el a\u0301rea de trabajo, estilos de vida y valores reflejados.<\/p>\n

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Recientemente, las revistas cienti\u0301ficas han tomado iniciativas para reconocer y celebrar el trabajo de mujeres en la Qui\u0301mica Computacional y han organizado conversatorios y volu\u0301menes o colecciones especiales (ver en li\u0301nea: Women in Computational Chemistry y Women in Artificial Intelligence in the Life Sciences<\/em>), que exponen investigaciones, cifras, opiniones y experiencias\u00a0personales de mujeres en esa especialidad. Entre los retos\u00a0<\/span>que au\u0301n quedan por afrontar se recalcan: obsta\u0301culos culturales y sociales (mayoritariamente en mujeres de primera generacio\u0301n), sexismo, malas poli\u0301ticas de licencia de maternidad\/paternidad, discrepancias salariales y el famoso techo de cristal.<\/span><\/p>\n

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En la actualidad, es importante que las mujeres estemos ejerciendo como profesionistas en nuestra sociedad y fungiendo como pioneras en disciplinas emergentes como el DIFAC y en las aplicaciones que ofrecen tecnologi\u0301as como la IA. La presencia de mujeres, al menos en estas disciplinas, ha enriquecido la visio\u0301n que se tiene respecto al manejo y tratamiento de ciertas enfermedades. Por ejemplo, se ha evidenciado la falta de representacio\u0301n de mujeres en estudios cli\u0301nicos, lo que repercute en el espectro de efectos adversos que se estudian o contemplan al lanzar un nuevo medicamento, o bien, al darle un nuevo uso (Carrasco et al<\/em>., 2022). A pesar de que se ha demostrado que la respuesta a fa\u0301rmacos es distinta en hombres y mujeres, no se han establecido diferencias en el uso o dosificacio\u0301n de medicamentos, lo cual, en ocasiones se traduce en poco efecto terape\u0301utico y mayores efectos adversos en mujeres (Alcalde-Rubio et al<\/em>., 2020).<\/p>\n

Cirillo et al<\/em>. (2020) han examinado las brechas actuales de sexo y ge\u0301nero en las aplicaciones de IA en Biomedicina, donde se resalta que la exclusio\u0301n y el sesgo que existe en los datos que se han recolectado hasta la fecha, tambie\u0301n repercute en los modelos computacionales que se disen\u0303an hoy en di\u0301a. Es necesario que la comunidad cienti\u0301fica sea consciente de ello y se fortalezcan iniciativas para la inclusio\u0301n de datos ma\u0301s diversos que tengan un impacto significativo en los tratamientos y en los resultados de los pacientes, particularmente en aquellos en a\u0301reas de la medicina con necesidades insatisfechas.<\/p>\n

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HALLAR TU CAMINO A TRAVE\u0301S DE UN ESPACIO DE POSIBILIDADES<\/h4>\n
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Existe una idea falsa de que una vez que decides estudiar una carrera no hay vuelta atra\u0301s y hara\u0301s eso toda tu vida, o bien, que si decides realizar estudios de posgrado tu u\u0301nico camino sera\u0301 la academia. Actualmente, el desarrollo laboral para una mujer que enfoca su carrera profesional en la Qui\u0301mica Computacional es muy amplio, aunque probablemente limitado en te\u0301rminos geogra\u0301ficos. Para mostrar que las trayectorias profesionales no siempre son y ni tienen que ser lineales, aqui\u0301 mostramos ejemplos de mujeres con esta formacio\u0301n desarrolla\u0301ndose profesionalmente en diferentes campos, desde la industria y la academia hasta en emprendimientos y poli\u0301tica. Para tener un panorama ma\u0301s amplio de las investigaciones de estas mujeres puedes consultar el siguiente directorio: http:\/\/iopenshell.usc.edu\/wtc\/resources.html<\/p>\n

A nivel industrial, la Qui\u0301mica Computacional ha influido directamente en el descubrimiento y desarrollo de fa\u0301rmacos y de nuevos materiales. El desarrollo de software cienti\u0301fico y el ana\u0301lisis de datos qui\u0301micos tambie\u0301n se han hecho indispensables dentro de las industrias qui\u0301micas. Algunos ejemplos de cienti\u0301ficas en la industria son Georgia McGaughey (vicepresidenta en Ciencia de Datos en Vertex Pharmaceuticals), Rebecca Green (cienti\u0301fico principal se\u0301nior en Bristol Myers Squibb), Luisa Mari\u0301a Fraga (gerente se\u0301nior en Materiales Avanzados de Repsol) y Katharine Holloway (cienti\u0301fica principal en Gfree Bio) quien cuenta con ma\u0301s de 30 an\u0303os de experiencia en DIFAC y contribuyo\u0301 al desarrollo de Crixivan, el primer fa\u0301rmaco aprobado para el tratamiento del SIDA dirigido a inhibir la proteasa del VIH.<\/p>\n

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En la academia, especi\u0301ficamente en el campo de la dina\u0301mica molecular, resaltan los trabajos de las doctoras Teresa Head-Gordon, Rommie E. Amaro y Zoe Cournia, esta u\u0301ltima tambie\u0301n desarrollo\u0301 SME Ingredio, una app<\/em> para tele\u0301fonos mo\u0301viles que informa a los consumidores sobre los peligros potenciales de los ingredientes qui\u0301micos en los productos alimenticios y cosme\u0301ticos. En Ame\u0301rica Latina, cienti\u0301ficas que destacan son las doctoras Carolina Horta Andrade (Universidade Federal de Goia\u0301s, Brasil), Fernanda Duarte (Chile, actualmente investigadora en la Universidad de Oxford, Reino Unido), Karina Marti\u0301nez Mayorga (Instituto de Qui\u0301mica, UNAM, Me\u0301xico) y Laura Domi\u0301nguez Duen\u0303as (Facultad de Qui\u0301mica, UNAM, Me\u0301xico).<\/p>\n

Adema\u0301s de la investigacio\u0301n, es comu\u0301n que cienti\u0301ficas se desempen\u0303en como revisoras o editoras de revistas cienti\u0301ficas, un ejemplo sobresaliente es el del Journal of Chemoinformatics<\/em>, en donde tres de los cuatro editores son mujeres: las doctoras Karina Marti\u0301nez Mayorga, Ba\u0301rbara Zdrazil (European Bioinformatics Institute) y Nina Jeliazkova (Ideaconsult Ltd).<\/p>\n

Los institutos gubernamentales tambie\u0301n son una opcio\u0301n para realizar investigacio\u0301n en Qui\u0301mica Computacional. Cada vez se hace imperativo el uso de me\u0301todos computacionales para el manejo de informacio\u0301n qui\u0301mica en patentes y en la regulacio\u0301n y evaluacio\u0301n de medicamentos, agroqui\u0301micos, productos alimenticios y cosme\u0301ticos. La Dra. Patra Volarath es un ejemplo de cienti\u0301fica de datos con vastos conocimientos en Quimioinforma\u0301tica que trabaja para la Administracio\u0301n de Alimentos y Medicamentos de los Estados Unidos (FDA, por sus siglas en ingle\u0301s).<\/p>\n

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Figura 2. Espacios para el desarrollo laboral en Qu\u00edmica Computacional (adaptado de Dong, 2020).<\/p><\/div>\n

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Por otra parte, las consultori\u0301as y las pequen\u0303as y medianas empresas (Pymes) son ejemplos de emprendimientos. Destacamos Wendy Warr & Associates, empresa fundada en 1992 por la Dra. Wendy Warr, quien tiene cerca de 50 an\u0303os de experiencia en Quimioinforma\u0301tica y Qui\u0301mica Computacional y casi 20 de e\u0301stos en la industria farmace\u0301utica. Otro ejemplo es pinely.co, empresa fundada por Rachelle Choueiri y Shabnam Safaei, que utiliza la computacio\u0301n cua\u0301ntica y las simulaciones cla\u0301sicas para optimizar sistemas qui\u0301micos y desarrollar materiales y catalizadores ma\u0301s sostenibles.<\/p>\n<\/div>\n

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En la poli\u0301tica y en las inversiones tambie\u0301n hay casos de mujeres muy sobresalientes. Angela Merckel, excanciller alemana, obtuvo su doctorado en Qui\u0301mica Cua\u0301ntica, pero se intereso\u0301 en la poli\u0301tica con la cai\u0301da del muro de Berli\u0301n. La Dra. Charity Wayua (directora de Investigacio\u0301n se\u0301nior de IBM) puso en pra\u0301ctica sus habilidades como investigadora del ca\u0301ncer en un paciente especial: el gobierno de su Kenia natal. Ella contribuyo\u0301 a mejorar dra\u0301sticamente el proceso para abrir nuevos negocios en su pai\u0301s, favoreciendo su crecimiento econo\u0301mico, nuevas inversiones y el reconocimiento del Banco Mundial.<\/p>\n

CONCLUSIONES<\/h4>\n
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Las mujeres podemos y debemos continuar aventura\u0301ndonos en las a\u0301reas emergentes del STEM. Muy importante: si aspiramos a enriquecer la visio\u0301n que se tiene respecto a la ciencia y sus aplicaciones en la sociedad, se deben realizar esfuerzos que incentiven la diversidad de ge\u0301nero en sectores STEM. Como ciudadanos podemos contribuir en esta tarea externando nuestras opiniones y \u201calzando la voz\u201d ante situaciones no equitativas o injustas. Mujeres cienti\u0301ficaspodemos compartir experiencias e impulsar la participacio\u0301n de ma\u0301s mujeres hacia una igualdad de ge\u0301nero. Colegas hombres tambie\u0301n pueden ayudar informa\u0301ndose y visibilizando el trabajo de sus colegas mujeres (ma\u0301s alla\u0301 de so\u0301lo cubrir cuotas para congresos o atraer recursos a sus laboratorios).<\/p>\n

Otra forma es evitando el mansplaining<\/em>, respetando y no ocupando lugares como ponentes en foros y espacios destinados a compartir experiencias de mujeres cienti\u0301ficas. Finalmente, las instituciones educativas, gubernamentales y las empresas deben asumir compromisos que aseguren espacios para las mujeres, e implementar poli\u0301ticas de equidad de ge\u0301nero que garanticen que las mujeres puedan tener visibilidad, e\u0301xito y reconocimiento en todos los niveles.<\/p>\n

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La inclusio\u0301n de mujeres en la Qui\u0301mica Computacional, como se mostro\u0301 en este arti\u0301culo, puede poner en evidencia las consecuencias de la falta de representatividad en diversas especialidades, lo cual tiene impacto en la resolucio\u0301n de problemas que no habi\u0301an sido considerados previamente.<\/p>\n

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AGRADECIMIENTOS<\/h4>\n
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FISG, ALHC y DLPR agradecen al Conacyt, Me\u0301xico, por las becas de doctorado CVU 848061, 847870, 888207. MGM agradece al programa Inception-PPU del Instituto Pasteur por la beca de doctorado. Las autoras expresan su agradecimiento al Dr. Jose\u0301 Luis Medina-Franco por la excelente mentori\u0301a y por todos los comentarios y discusiones en torno a este arti\u0301culo.<\/p>\n

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* Universidad Nacional Auto\u0301noma de Me\u0301xico, Ciudad de Me\u0301xico, Me\u0301xico.
\n** Instituto Pasteur, Pari\u0301s, Francia.
\nContacto: fer.saldivarg@gmail.com<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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REFERENCIAS<\/h4>\n
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White, G.B. (2017). Melinda Gates: The Tech Industry Needs to Fix Its Gender Problem-Now. The Atlantic<\/em>. (16 March). Disponible en: https:\/\/www.theatlantic. com\/ business\/archive\/2017\/03\/melinda-gates-tech\/519762\/<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Fernanda I. Sald\u00edvar-Gonz\u00e1lez* ORCID: 0000-0002-0435-8662 Ana L. Ch\u00e1vez-Hern\u00e1ndez* ORCID: 0000-0002-6202-1769 Diana L. Prado-Romero* ORCID: 0000-0001-8918-6451 Mariana Gonz\u00e1lez-Medina** ORCID: 0000-0001-7365-939X CIENCIA UANL \/ A\u00d1O 26, No.121, septiembre-octubre 2023 DOI: https:\/\/doi.org\/10.29105\/cienciauanl26.121-1 Descargar PDF Cuando se habla de Qui\u0301mica, lo ma\u0301s comu\u0301n es imaginar a alguien dentro de un laboratorio, portando goggles, vistiendo una bata y trabajando con matraces (el llamado \u201claboratorio hu\u0301medo\u201d […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":12828,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[26],"tags":[],"class_list":["post-12780","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciencia-y-sociedad"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/12780","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=12780"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/12780\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":12897,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/posts\/12780\/revisions\/12897"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/media\/12828"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=12780"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcategories&post=12780"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/cienciauanl.uanl.mx\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Ftags&post=12780"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}