La grande paura del 1789 in Francia rivisitata con l'epidemiologia
In questo episodio parliamo della Grande Paura che all’inizio della Rivoluzione Francese, tra il 20 luglio e il 6 agosto 1789, fu un’ondata incontrollata di voci su bande armate di banditi e complotti orditi dall’aristocrazia per sopprimere la Rivoluzione, che si diffuse in tutta la Francia. Un panico che alimentò le rivolte dei contadini che spinsero il 4 agosto l’Assemblea Nazionale ad annunciare la fine dei privilegi feudali. Vi raccontiamo come grazie ad un team interdisciplinare e ad un approccio innovativo abbiamo studiato la propagazione della grande paura, identificando i fattori socio-economici che ne hanno determinato lo svuluppo. Il nostro lavoro fornisce nuovi strumenti per meglio comprendere la propagazione della disinformazione.Per saperne di più potete leggere il nosto articolo pubblicato su Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09392-2
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Prevedere la risposta immunitaria con l'intelligenza artificiale
In questo episodio parliamo del sistema immunitario spiegando come faccia a contrastare gli agenti patogeni. Partiamo da un nostro lavoro sulla rigenerazione in cui abbiamo mostrato che lungo il corso dell'evoluzione lo sviluppo del sistema immunitario avviene quando si perdono le capacità di rigenerare. Discutiamo poi di come l'intelligenza artificiale ci abbia aiutato a prevedere se il sistema immunitario di un individuo è grado di riconoscere la presenza di un virus. Infine concludiamo con i tumori: perché il sistema immunitario non riesce a contrastarli e cosa fare per aiutarlo?Per approfondire: Fumagalli MR, Zapperi S, La Porta CA. Regeneration in distantly related species: common strategies and pathways. NPJ Systems Biology and Applications. 2018 Jan 11;4(1):1-8.https://www.nature.com/articles/s41540%20017%200042%20zLa Porta CA, Zapperi S. Estimating the binding of SARS-CoV-2 peptides to HLA class I in human subpopulations using artificial neural networks. Cell systems. 2020 Oct 21;11(4):412-7.https://www.cell.com/cell-systems/pdf/S2405-4712(20)30295-7.pdf
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La complessità dei tumori: geni e stili di vita
In questo episodio parliamo della complessità dei tumori, della loro eterogeneità e della loro plasticità. Spieghiamo come ogni tumore sia diverso dagli altri e discutiamo quindi dell'importanza di una medicina personalizzata. Analizziamo poi il rapporto tra fattori generici e fattori ambientali, legati allo stile di vita, nello sviluppo del tumore. Alcuni articoli per approfondire:Sellerio AL, Ciusani E, Ben-Moshe NB, Coco S, Piccinini A, Myers CR, Sethna JP, Giampietro C, Zapperi S, La Porta CA. Overshoot during phenotypic switching of cancer cell populations. Scientific reports. 2015 Oct 23;5(1):15464.https://www.nature.com/articles/srep15464Garrone O, La Porta CA. Artificial Intelligence for Precision Oncology of Triple-Negative Breast Cancer: Learning from Melanoma. Cancers. 2024 Feb 6;16(4):692.https://www.mdpi.com/2072-6694/16/4/692La Porta CA, Zapperi S. Artificial intelligence in breast cancer diagnostics. Cell Reports Medicine. 2022 Dec 20;3(12).https://www.cell.com/cell-reports-medicine/pdf/S2666-3791(22)00415-3.pdfSegnaliamo anche il sito di ARIADNEhttps://ariadneweb.it/
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Intelligenza artificiale e salute: verso una diagnosi digitale?
In questo episodio parliamo dell'uso dell'intelligenza artificiale per la diagnosi delle malattie. Ci concentriamo su come sia possibile allenare un algoritmo con immagini istologiche per distinguere automaticamente i casi patologici da quelli fisiologici. Riporteremo la nostra esperienza nello studio delle anomalie morfologiche degli spermatozoi tramile il machine learning. Per approfondire:Taloni A, Font-Clos F, Guidetti L, Milan S, Ascagni M, Vasco C, Pasini ME, Gioria MR, Ciusani E, Zapperi S, La Porta CA. Probing spermiogenesis: a digital strategy for mouse acrosome classification. Scientific Reports. 2017 Jun 16;7(1):3748.https://www.nature.com/articles/s41598-017-03867-7
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Intelligenza artificiale per l'agricoltura di precisione
In questo episodio parliamo dell'uso dell'intelligenza artificiale in agricoltura raccontando di come sia possibele utilizzare un algoritmo allenato su di una rete di sensori per prevedere il microclima in un terreno. Per chi volesse approfondire vi segnaliamo il nostro articolo sull'argomento:Marco Zanchi, Stefano Zapperi, and Caterina AM La Porta. "Harnessing deep learning to forecast local microclimate using global climate data." Scientific Reports 13.1 (2023): 21062.https://www.nature.com/articles/s41598-023-48028-1
Caterina La Porta è professore di patologia generale e l'obiettivo della sua ricerca è di capire l'origine delle malattie e cosa contribuisce al nostro benessere. Stefano Zapperi è professore di fisica teorica e studia il comprtamento dei sistemi complessi cercando di capire come dall'interazione di molti elementi semplici scaturiscano fenomeni collettivi. Collaborano insieme da molti anni con una visione intedisciplinare della scienza.
Musica: Kevin Mac Leod
Cover: Adriana Magli
Italia