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Mini placente ricreate in laboratorio

La creazione di organoidi di placenta permetterà di studiare in dettaglio i processi che si verificano all’interno di un organo per il quale i ricercatori attualmente non hanno un modello animale adeguato, chiarendo così anche i meccanismi all’origine dei gravi problemi che possono presentarsi durante la gravidanza, dagli aborti spontanei alla preeclampsia

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Micrografia elettronica in falsi colori di un frammento di placenta. Sono chiaramente visibili i villi coriali e in rosso i vasi sanguigni. (© Science Photo Library / AGF)

Per la prima volta un gruppo di ricercatori è riuscito a ricreare in laboratorio lo sviluppo della placenta, ottenendo diverse “mini placente”  – propriamente, organoidi di placenta – in grado di sopravvivere a lungo. L’impresa è stata portata a termine da biologi dell’Università di Cambridge, in Gran Bretagna, con la collaborazione del Wellcome Trust e del Centre for Trophoblast Research ed è descritta in un articolo su “Nature”. Il risultato consentirà nuovi passi in avanti nella comprensione dei meccanismi all’origine di gravi problemi che possono verificarsi nel corso della gravidanza, dalla preeclampsia agli aborti spontanei.

Poiché i meccanismi di sviluppo della placenta e di impianto dell’ovulo fecondato variano molto da specie a specie, non esistono modelli animali che aiutino a chiarire in dettaglio i processi in atto durante quelle fasi negli esseri umani. Negli ultimi anni, i ricercatori hanno quindi tentato di creare organoidi di placenta a partire da staminali embrionali, senza però riuscire a ottenere colture in grado di differenziarsi in tutte le strutture placentari e/o di sopravvivere per un tempo sufficiente agli studi.

Ashley Moffett e colleghi sono ora riusciti nell’impresa partendo da trofoblasti – le cellule embrionali che danno origine alla placenta – prelevati dai villi placentari di donatrici e messi in un adeguato mezzo di coltura. I trofoblasti si sono poi correttamente differenziati sia nelle cellule della parte più interna della placenta sia in quelle della parte più esterna, dalla quale emergono i villi coriali, le strutture che penetrano nell’endometrio uterino assicurando il collegamento fra la madre e l’embrione. Lo studio è completa un’altra ricerca condotta dallo stesso gruppo e pubblicata poche settimane fa  sempre su “Nature”, relativa alle interazioni fra cellule dell’endometrio e cellule dei villi coriali. Insieme, i risultati ottenuti permetteranno di capire perché, per esempio, la placenta è in grado di impedire che alcune infezioni passino dal sangue materno al feto, mentre altre, come il virus Zika, riescono a superare questa barriera.

Gli organoidi di placenta potranno inoltre essere usati per testare la sicurezza di farmaci da somministrare nel corso dei primi mesi di gravidanza, per controllare in che modo le anomalie cromosomiche possono perturbare il normale sviluppo e, in prospettiva, sperimentare terapie con cellule staminali per i casi in cui si verificano ripetuti aborti spontanei precoci.



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Crediti e Fonti :

Detective presso Computer Crime Research Center. Investigazioni Roma. Ingegneria Elettronica e delle Telecomunicazioni Seminario Analisi del Crimine Violento Università di Roma

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Covid-19 cambierà il modo in cui si pubblicano le ricerche scientifiche?

Durante la pandemia di Covid-19 l’emergenza ha messo il turbo alla ricerca e ha dato il via a una corsa alle pubblicazioni, abbreviando anche i tempi della peer review, con diversi effetti collaterali. Come fare per avere risultati disponibili prima ma senza rinunciare alla loro qualità?

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Il nuovo coronavirus ha fatto saltare diversi meccanismi che riguardano la ricerca. Risultati annunciati troppo presto, scontri fra illustri scienziati, articoli pubblicati su riviste di pregio e poi ritirati sono alcuni degli effetti collaterali della corsa alla pubblicazione. La pandemia incalza e la comprensibile urgenza fa sì che i ricercatori siano instancabilmente al lavoro per produrre nuove prove e comunicarle quanto prima – a volte troppo presto, causando qualche intoppo. L’attenzione è in questo caso puntata sul processo di peer review , la revisione dei pari, in cui scienziati non coinvolti in uno studio ne valutano la validità prima della sua pubblicazione. Anche questo meccanismo è stato colpito dall’emergenza: i tempi della revisione si sono molto accorciati e in alcuni casi sono passati da mesi a solo qualche giorno. Con possibili danni collaterali, come studi non accurati che nonostante ciò possono avere un importante ricaduta sulla salute delle persone: ne è un esempio il caso di due articoli, uno su farmaci per la pressione, pubblicato sul Nejm, e l’altro sulla clorochina e l’idrossiclorochina, su Lancet, poi ritirati dagli autori. Ma allora durante una pandemia quando è giusto annunciare i dati di uno studio? E ancora: quanto si può accettare di togliere tempo e spazio al processo di revisione – e dunque alla sua accuratezza – in favore di risposte più rapide?

La peer review durante la pandemia

In una pandemia, proprio come si dovrebbe predisporre un piano sanitario d’emergenza, bisognerebbe farlo anche per la scienza e la ricerca, per riuscire a mantenere il rigore scientifico in una situazione d’urgenza. Ad esempio, velocizzare troppo il processo di revisione può avere esiti negativi durante la pandemia. Che si sono mostrati nel caso dell’articolo su Lancet, che mostrava un’associazione a livello statistico fra l’uso di clorochina e idrossiclorochina e un’aumentata mortalità nei pazienti con Covid-19. Sulla base di questi dati (il campione era molto ampio), l’Oms aveva sospeso i trial con questi farmaci, poi nuovamente autorizzati, dopo pochi giorni, a seguito dell’esternazione di dubbi da parte della comunità scientifica e poi della rimozione della pubblicazione con le scuse da parte degli autori. Dopo la pubblicazione, infatti, un gruppo di ricercatori non coinvolti nella ricerca hanno notato che alcuni dati non erano conformi con quelli noti. Gli autori del paper, interpellati, si sono accorti, insieme ai revisori, che non potevano garantire per la loro accuratezza e, scusandosi con editori e lettori, hanno ritirato lo studio.

Ma sviste di questo tipo accadono soltanto quando c’è un’emergenza? “In generale, possono accadere sempre”, ha commentato il biologo Enrico Bucci, professore alla Temple University di Philadelphia e autore della pagina Cattivi scienziati sulla cattiva scienza e sulla pseudoscienza “anche se sicuramente l’urgenza e la pandemia Covid-19 hanno esasperato problematiche già presenti”. Fra le altre criticità che possono contribuire a risultati non validi, c’è la corsa alla pubblicazione dovuta alla competizione fra scienziati e il problema del publish or perish, ovvero il fatto che un ricercatore che non pubblica non va avanti nella carriera, muore a livello lavorativo.

Peer review, come ovviare ai tempi lunghi

In tempi normali la peer review richiede mesi e fino a un anno e questo può rappresentare un problema, soprattutto durante una pandemia, quando c’è bisogno di avere risposte quanto prima. Inoltre, nel frattempo può accadere che altri gruppi di ricerca lavorino per riprodurre risultati analoghi – uno spreco di tempo e energie, insomma. Per ovviare a questo problema, nell’attuale emergenza sanitaria si è arrivati anche a una peer review fatta in sole 48 ore, una corsa che è associata a dei rischi sia per la credibilità della scienza sia per la salute dei cittadini.

A mio avviso in un’emergenza non bisogna puntare sul velocizzare la peer review, che ha dei tempi tecnici”, aggiunge Bucci. “Un’ipotesi valida è quella di basarsi invece sul preprint, la versione di uno studio ancora non revisionata, e lasciare che autonomamente ricercatori non coinvolti nella ricerca e la comunità scientifica possano valutare dati e risultati”. Insomma si tratterebbe di una peer review condivisa che possa comunque far emergere eventuali criticità, come è avvenuto nel giro di pochi giorni nel caso di Nejm e Lancet (che però non erano ricerche in preprint ma già pubblicate).

Le criticità dei preprint

Ma anche basarsi sui preprint può avere dei rischi, soprattutto per la presenza di eventuali errori o perché non tutte le persone che hanno accesso alle pubblicazioni non revisionate sono scienziati in grado di avere un occhio critico. E ancora, come racconta ad esempio uno studio sul Medical Journal Armed Forces India, perché articoli su argomenti meno popolari oppure presentati da gruppi sconosciuti potrebbero ricevere meno attenzione di altri che destano maggiore interesse. Per questo e per altri motivi, fermo restando che un peer review successivo rimane essenziale, l’autrice dello studio raccomanda agli accademici di valutare bene la scelta di pubblicare in preprint considerando tutte le possibili implicazioni, anche quelle ideologiche, politiche ed economiche.

In ogni caso nell’emergenza coronavirus i preprint sono stati molto diffusi e sono fortemente aumentati. “Nell’emergenza sanitaria hanno rappresentato uno dei modi modo per bypassare, almeno temporaneamente, gli ostacoli del più lungo processo di peer review come lo conosciamo”, aggiunge Bucci. “Quello che è importante, però, e che dovrebbe sempre essere sotto il controllo della comunità scientifica, è che nei preprint si possa avere informazioni chiare sulla numerosità del campione, i dati e gli effetti osservati affinché la comunità scientifica possa valutare il supporto quantitativo di una determinata ipotesi prima di divulgarla”.

E anche quando la ricerca sembra valida andrebbero svolti ulteriori approfondimenti. “A mio avviso sarebbe opportuno, prima di divulgare un risultato a un pubblico più ampio, che non ci si basi su un singolo articolo, favorendo un’ipotesi, seppure fondata, rispetto a un’altra”, chiarisce Bucci,“al contrario ci si dovrebbe basare su una meta-analisi di tutti gli studi sul tema, che dovrebbe essere svolta da istituzioni come l’Aifa o da altri enti di ricerca preposti, cosa che al momento non sempre avviene”. Insomma, sarebbe opportuno un piano più strutturato.

Peer review, le altre criticità

Ma una volta cessata l’emergenza la riflessione sulla peer review dovrebbe essere più ampia. Un articolo sulla rivista Pain Physician Journal, per esempio, mette in luce altri problemi che possono affliggere il processo processo di revisione. Revisori e editori possono avere difficoltà a comprendere il contenuto del manoscritto o non capire bene un risultato e questo può ostacolare il riconoscimento di eventuali problemi. Ma ci possono essere anche pregiudizi dovuti alla difficoltà di accettare nuove ipotesi (conservatorismo in ambito scientifico) fino alla eventuale parzialità dei revisori, soprattutto quando i nomi di autori (o delle istituzioni) non sono anonimi e altri bias. In ogni caso lo studio rimarca l’essenzialità di questo processo e l’importanza di uno sforzo per migliorarlo.

Riguardo allo studio di come eliminare di alcuni di questi pregiudizi un gruppo italiano, coordinato dal sociologo Flaminio Squazzoni dell’università di Milano ha lanciato un progetto finanziato dall’Unione europea, chiamato Peere. Il progetto valuta la peer review e fornisce un protocollo accessibile a tutti, ovvero un metodo per una migliore condivisione con tutti dei dati sia degli autori sia dei revisori sia del processo di revisione, resi anonimi e tenendo conto degli aspetti etico-legali e dei problemi di privacy (il fatto è che per una buona revisione gli autori non dovrebbero conoscere i nomi dei revisori e viceversa). “La maggior parte di noi crede che la peer review abbia solo la funzione di garantire che venga pubblicata solo la ricerca di alta qualità”, ha dichiarato il sociologo Squazzoni in un articolo sul sito della Federation of European Microbiological Society, “ma è anche un mezzo per aumentare il valore della conoscenza che è incorporata in un documento e per collegare gli scienziati indipendenti in un dialogo costruttivo”.

 



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Coronavirus, arriva il primo modello completo e open source della proteina spike

Gli scienziati hanno sviluppato simulazioni e modelli dell’intera proteina spike del nuovo coronavirus, di tutti i suoi atomi, che saranno utili per i ricercatori per studiarla nel dettaglio e ricrearla rapidamente. Un passo importante anche per la ricerca di terapie e vaccini

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(foto: Radoslav Zilinsky via Getty Images

Per combattere il nuovo coronavirus uno degli approcci più diffusi – sia nello studio di nuove terapie sia nella ricerca di un vaccino – consiste nel colpire la proteina spike o semplicemente S del virus. Questa proteina permette al virus di entrare nelle cellule, agganciandole, e così di infettarle. Oggi un team internazionale di ricerca ha prodotto per la prima volta modelli open source della proteina spike, contenenti tutti i componenti e tutti gli atomi di questa proteina. Queste simulazioni potranno servire agli scienziati per ricostruirla rapidamente e studiarla con maggiore facilità. I modelli sono disponibili sulla piattaforma Charmm-Gui qui, mentre lo studio è pubblicato su The Journal of Chemistry B. Qui un modello di una proteina spike (che non c’è solo nel coronavirus).

Il modello di una proteina spike (foto: Dr. Yeolkyo Choi/Lehigh Univesity


Nel video a questo link gli autori spiegano come ricostruire il sistema a partire dal loro modello di proteina spike. Questo potrà servire ai ricercatori per riprodurre – per ora a livello computazionale – la proteina di Sars-Cov-2 e studiarne meglio la struttura. Nel loro modello i ricercatori hanno ricostruito la struttura della proteina spike nelle sue parti essenziali tramite tecniche di microscopia crioelettronica – un tipo di microscopia in cui il campione viene studiato a temperature criogeniche.

Perché studiare la proteina spike è importante

Inoltre hanno ricreato anche le altre parti, come aminoacidi residui e altri tutti i possibili glicani (composti che sono carboidrati complessi) attaccati alla proteina spike. Questi composti evitano che la proteina sia riconosciuta dagli anticorpi (sia quelli prodotti da un eventuale vaccino sia per altre terapie), un po’ come se mascherassero la spike, rendendo così difficile la messa a punto di un vaccino.Tutte le strutture sono disponibili sulla piattaforma e “i ricercatori potranno usare questi modelli per svolgere ricerche di simulazioni e modelli nuovi e innovativi per la prevenzione e il trattamento di Covid-19”, scrivono gli autori nel paper. L’idea è che gli scienziati potranno ridurre il tempo impiegato a ricreare modelli per concentrarsi sullo studio del virus.

Ad esempio, il vaccino sviluppato dai ricercatori di Oxford, cui collabora anche l’Italia e che potrebbe essere pronto in autunno, contiene del materiale genetico del nuovo coronavirus, la parte che produce la proteina spike opportunamente trattata: l’obiettivo è che con il vaccino l’organismo inizi a riconoscere il virus e il sistema immunitario produca una risposta con anticorpi contro questa  proteina spike che impedisca al virus di penetrare nelle cellule.

A che serve il programma

L’idea è che gli scienziati potranno ridurre il tempo impiegato a ricreare modelli per concentrarsi sullo studio del virus. Il programma, sviluppato dal gruppo coordinato da Wonpil Im della Lehigh University in Pennsylvania, è uno strumento che simula e ricostruisce sistemi biomolecolari complessi in maniera precisa e rapida.

Il ricercatore Wonpil Im (video: Lehigh University)

È una sorta di microscopio computazionale, spiega Wonpil Im, che consente di comprendere interazioni fra le molecole con un livello di dettaglio che non sarebbe possibile altrimenti, studiando i componenti da soli. “Il nostro lavoro”, sottolinea lo scienziato, “fornisce i primi modelli, disponibili per tutti gli scienziati, dell’intera proteina spike del virus Sars-Cov-2 completamente glicosilata”. Finora, precisa l’esperto, realizzare una simulazione di questa proteina è stato molto complicato perché c’erano porzioni della proteina per cui era difficile ottenere modelli di alta qualità.



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L’Europa vuole decidere chi pagherà i danni dell’intelligenza artificiale

La Commissione vuole ridefinire le regole sulla responsabilità dei produttori per adeguarle al nuovo scenario che delineano algoritmi, robot e internet delle cose

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Lo scorso 19 febbraio la Commissione europea ha pubblicato il suo white paper sull’intelligenza artificialeUna strategia europea sullo sviluppo dell’intelligenza artificiale in Europa era atteso da tempo visto che fu annunciato come una priorità della nuova Commissione von der Leyen. Annesso a questo documento programmatico un altro passato sottotraccia ma altrettanto cruciale, un report sulle implicazioni nel campo della sicurezza e della responsabilità civile dell’intelligenza artificiale, della robotica e dell’internet delle cose (Iot, internet of things).

Da tempo ci si chiede con chi se la potrà prendere la vittima di un incidente causato da un taxi senza conducente? Su chi si rifarà la compagnia di taxi, l’azienda che ha prodotto la macchina o quella che ha fornito il software l’intelligenza artificiale? C’è da capire dunque se le attuali regole in campo di responsabilità e sicurezza dei prodotti siano in grado di adattarsi all’evoluzione tecnologica che stiamo vivendo o se necessitino di essere, se non riscritte, almeno aggiornate. La presenza di regole chiare è di primaria importanza per assicurare che tanto i cittadini quanto le imprese non abbiano timore di abbracciare appieno l’innovazione tecnologica.  

Le criticità da gestire sono tante e diverse. Da un lato l’opacità delle decisioni prese dall’intelligenza artificiale e la mancanza di trasparenza degli algoritmi che la regolano rendono difficile capire come prevenire potenziali decisioni nocive. Dall’altro il problema della cybersicurezza che mai come ora sarà un investimento centrale visto che sempre più dispositivi saranno connessi e dialogheranno tra loro costantemente. 

Tuttavia non bisogna dimenticare che l’ingresso dell’intelligenza artificiale nel processo produttivo porterà anche benefici alla sicurezza dei prodotti e dei servizi grazie alla possibilità di poter analizzare e sfruttare grandi quantità di dati sulle loro performance. Gli stessi veicoli autonomi, connessi tra loro, porteranno a una riduzione degli incidenti in larga parte causati da distrazioni ed errori umani. Se già oggi Tesla aggiorna i software delle sue auto come fossero smartphone, lo stesso si farà per tutti gli altri prodotti connessi senza dover passare dal rivenditore, ma comodamente da casa. 

Nuovi modi di guardare alla sicurezza

L’Unione europea già offre una serie di norme che hanno uniformato gli standard di qualità dei beni di consumo. C’è la Direttiva del 2001 sulla Sicurezza generale dei prodotti che assicura che i beni che circolano nel mercato europeo siano sicuri, non nocivi per la salute e l’ambiente. Ci sono poi regole speciali per il settore dell’automobile e dei trasporti, per quello degli strumenti medici che già tengono conto dell’integrazione tecnologica al loro interno. 

Come dicevamo l’autonomia che caratterizza le decisioni dell’intelligenza artificiale può sollevare non poche problematiche in termini di responsabilità. La regola generale vuole che il produttore tenga conto del rischio che il prodotto può arrecare nel suo intero ciclo vita e avverta adeguatamente il consumatore. Con l’intelligenza artificiale, che è qualcosa di dinamico, visto che impara costantemente, questo calcolo del rischio andrà fatto durante l’intero ciclo vita del prodotto. Per questo sarà fondamentale che il controllo umano sia sempre vigile per prevenire effetti indesiderati e imprevisti.

Altro tipo di nuovi rischi saranno quelli legati alla salute mentale di chi interagisce con device o robot che integrano l’intelligenza artificiale. Si è pensato all’impatto nel lungo periodo sulla salute mentale di chi usa costantemente Alexa, Google Assistant o Siri? E alla differenza di tale impatto sui più piccoli e gli anziani?

Ulteriori problemi nascono con l’interconnessione di oggetti intelligenti o anche solo con l’integrazione dell’intelligenza artificiale in altri prodotti. In questo caso la valutazione del rischio deve tenere in considerazione anche l’interazione plausibile che la smart things avranno tra loro. Nel settore del trasporto viene valutato sia il rischio per ogni singolo componente che per il prodotto finale oltre all’interazione del prodotto nel sistema trasporto più ampio. 

Se l’aggiornamento del software è tale da modificare il prodotto sostanzialmente, sarà necessaria una nuova valutazione del rischio. Tesla, per esempio, con un aggiornamento ha permesso che l’auto raggiunga i 100 chilometri orari in minor tempo. Questo potrebbe comportare un ricalcolo dell’impatto del rischio per gli utenti. Da ultimo, con integrazioni sempre più complesse in vista, il principio per cui il produttore che mette il prodotto sul mercato è il responsabile per l’intera catena resta solido ma potrebbe necessitare di aggiornamenti e revisioni.

La responsabilità dell’intelligenza artificiale

Torniamo all’esempio dell’incidente d’auto. Oggi il proprietario dell’auto deve per legge munirsi di un’assicurazione, mentre l’obbligo non vale per il produttore. In un futuro di auto autonome quindi questa situazione potrebbe non cambiare. Ma se l’introduzione dell’intelligenza artificiale rendesse più difficile capire chi è il responsabile ultimo su cui rifarsi, le assicurazioni potrebbero essere meno propense a stipulare certe polizze con un impatto conseguente sull’adozione di queste tecnologie. Per questo è fondamentale che sia sempre individuabile un responsabile legale

Il report evidenzia come la complessità tecnologica di questi dispositivi potrebbe rendere troppo oneroso per il consumatore dover provare la fallacia del prodotto. Per questo una proposta al vaglio è invertire l’onere della prova: se il produttore non ha rispettato delle prescrizioni in materia di sicurezza, allora il prodotto si considera difettoso salvo prova contraria. 

Per quanto riguarda la cybersicurezza, se da un lato chi fornisce il software non può prevedere tutte le falle passibili di attacco ma ha il dovere di provvedere ad aggiornarlo per mantenerlo sicuro, in futuro potrebbe prevedersi un alleggerimento della responsabilità se l’utente non avrà provveduto all’aggiornamento. Questo vuol dire che competenze minime, come la capacità di aggiornare telefoni, tablet e laptop e le rispettive applicazioni, saranno sempre più necessarie in futuro.

Da ultimo il problema della poca trasparenza nelle decisioni degli algoritmi. La Commissione sta cercando di capire se sia opportuno applicare ai fornitori di soluzioni di intelligenza artificiale il principio della responsabilità oggettiva, come previsto per i proprietari d’auto in caso d’incidente o per chi svolge attività pericolose come la gestione di una centrale nucleare. In quel caso l’onere della prova è invertito a favore della vittima, visto che il fornitore potrebbe non voler mostrare i dati che possano dimostrarne la responsabilità. A ciò infine si potrebbe anche aggiungere l’obbligo di stipulare una assicurazione come previsto per gli autoveicoli.  Vedremo nelle prossime settimane se e in che modo la Commissione terrà conto dei suggerimenti arrivati dalla società civile e dagli altri stakeholder.



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