Tecnologia

Vasi sanguigni cresciuti in un laboratorio

Questi vasi sanguigni sono i primi ad essere cresciuti in un laboratorio, la tecnologia ha già generato un nuovo vantaggio nel trattamento del diabete

Un team di scienziati hanno creato vasi sanguigni umani uguali a quelli che trasportano il sangue in tutto il corpo.

L'ultimo elemento rivoluzionario nella ricerca sul diabete potrebbe non essere un nuovo farmaco o una nuova terapia. Potrebbe essere invece un sistema di vasi sanguigni umani praticamente identici a quelli che attualmente trasportano il sangue in tutto il corpo.

Ciò che rende speciali questi vasi sanguigni è che sono i primi ad essere cresciuti in un laboratorio, la tecnologia utilizzata dai ricercatori ha già generato un nuovo vantaggio nel trattamento del diabete.

Quando una persona ha il diabete, i suoi vasi sanguigni spesso mostrano un ispessimento anormale di quello che è conosciuto come “membrana basale”.

Tale ispessimento altera il trasferimento dell'ossigeno e delle sostanze nutrienti verso le cellule e i tessuti, ciò può causare numerosi di problemi di salute che variano dall'indebolimento dei reni fino ad arrivare agli infarti e alla cecità.

L'utilizzo degli organoidi

In uno studio pubblicato sulla rivista Nature, (1) i ricercatori della University of British Columbia hanno spiegato in che modo hanno impiegato le cellule staminali per far crescere degli organoidi vascolari in laboratorio, praticamente è stata realizzata una struttura tridimensionale che imita i vasi sanguigni umani. Il termine organoide viene utilizzato tutte le volte che vengono realizzati sistemi cellulari tridimensionali sistemi che imitano le caratteristiche di organi o tessuti.

Successivamente i ricercatori hanno disposto i vasi sanguigni sviluppati in laboratorio in una capsula di Petri progettata per imitare “un ambiente diabetico”.

Fisica statistica per la modellizzazione di reti

Fisici esperti di teoria delle reti hanno creato metodi e idee della fisica statistica per la biologia e la descrizione di reti sociali ed economiche

Una collaborazione tra Istituto dei sistemi complessi del Cnr, Imt di Lucca e Università di Leiden ha prodotto un framework comune, basato sulle idee proprie della fisica statistica, per la modellizzazione di reti complesse, applicabile a sistemi reali che spaziano da quelli socio-economici a quelli naturali.

La principale applicazione si ha quando bisogna ricostruire la struttura di tali sistemi a partire da informazioni parziali. Ad esempio, nel caso delle banche e degli scambi finanziari coperti dalla privacy. Lo studio è pubblicato nel numero inaugurale di Nature Reviews Physics

Molti sistemi socio-economici e naturali possono essere efficacemente modellizzati come reti in cui i nodi rappresentano gli elementi che interagiscono tra loro e i legami le interazioni stesse le quali spesso danno luogo a strutture complesse ed irregolari. Tale modellizzazione è fondamentale per lo studio approfondito di tali sistemi: talvolta, però, non si ha accesso alla struttura totale della rete, ma si ha un'informazione parziale, da cui sorge la necessità di elaborare modelli statistici adatti alla ricostruzione della rete globale.

Fisici esperti di teoria delle reti dell'Istituto dei sistemi complessi del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Isc), in collaborazione con colleghi della scuola Imt di Lucca e dell'Università di Leiden in Olanda, hanno pubblicato nel numero inaugurale di Nature Reviews Physics un lavoro dove si presenta un approccio matematico comune a questi problemi, basato sui metodi e le idee proprie della fisica statistica, che permette ampie applicazioni in ambiti scientifici che vanno dalla biologia alla descrizione delle reti sociali ed economiche.

“Spesso questi sistemi sono schematizzati come reti per le quali, nel recente passato, sono stati sviluppati molti strumenti teorici e numerici di analisi, a partire dalla teoria matematica dei grafi. È il caso per esempio delle reti bancarie che scambiano moneta o titoli, degli ecosistemi con specie legate da rapporti preda-predatore o delle rete funzionali delle aree corticali del cervello, che interagiscono dinamicamente”, spiega Andrea Gabrielli, ricercatore Cnr-Isc. “Tuttavia, per limiti sperimentali o imposti dall'esterno, come le clausole di privacy che non permettono la conoscenza di tutti gli scambi finanziari in una rete interbancaria, l'informazione parziale sulla rete rende necessaria la formulazione di modelli statistici per dedurne le sue proprietà strutturali”.

La logica del calcolatore nei linguaggi procedurali

Le complesse procedure a calcolatore si riducono a pochissimi passi logici di base e rispettano le regole di deduzione stabilite dalla logica formale

Una macchina “intelligente”, ovvero un calcolatore, dovrebbe essere in grado di districarsi tra questi concetti che sembrano paradossali.

Vediamo più da vicino quali strumenti di base abbiamo a disposizione per costruire un calcolatore. In particolare analizziamo il funzionamento di un calcolatore, la macchina che è maggiormente candidata al raggiungimento di un simile obiettivo.

La logica del computer, nei linguaggi procedurali soliti, si basa su tre paradigmi:

1) sequenza - le istruzioni vengono eseguite in successione;

2) IF condizione THEN azione - Se si verifica una certa condizione allora viene eseguita una determinata azione;

3) salto - la sequenza delle operazioni passa ad un certo punto del programma antecedente o successivo all'istruzione corrente.

Come si vede le complesse procedure a calcolatore si riducono a pochissimi passi logici di base e da un certo punto di vista i programmi scritti per calcolatore sono logici, nel senso che rispettano le regole di deduzione stabilite dalla logica formale. Anche il neurone, costituente di base del cervello, funziona con un meccanismo di tutto o niente; ciascun neurone scarica un unico impulso elettrico, se eccitato sopra un determinato livello di soglia oppure non scarica affatto. I neuroni però sono collegati tra di loro in maniera molto complessa e, mentre si può isolare quale istruzione di programma viene eseguita in un determinato momento in un calcolatore, non è possibile determinare quale neurone possa essere responsabile di una determinata risposta in un particolare momento nel cervello. L'informazione nel cervello non è localizzata e probabilmente si diffonde in maniera olografica per aree molto vaste del cervello stesso.

Se l'approccio neuronale non ci è di grande aiuto per comprendere la logica del cervello vivente possiamo tentare con la psicologia cognitiva per trovare qualche suggerimento che ci aiuti nella comprensione delle somiglianze e delle differenze tra il procedere umano e l'esecuzione di algoritmi programmati a calcolatore.

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