Rassegna di ricerca: settimana 8

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Alexandre Rossi


Cambridge pioniera nello sviluppo di un nuovo biomateriale antimicrobico

I ricercatori del Dipartimento di Chimica Yusuf Hamied qui a Cambridge hanno sperimentato un nuovo materiale per combattere il problema della resistenza ai farmaci nei batteri e nei funghi

Il nuovo metodo fornisce un modo “ortogonale” per contrastare la resistenza ai farmaci, offrendo un trattamento completamente nuovo per i pazienti infetti da ceppi patogeni resistenti agli attuali metodi terapeutici.

Il gruppo ha utilizzato la fibroina di seta rigenerata, che può essere ricavata dalla seta prodotta dall’ Bombice mori baco da seta. Il materiale è relativamente comune a questo tipo di ricerca; è durevole e biocompatibile e, forse più importante, può essere “sintonizzato” in specifiche strutture tridimensionali sfruttandone le proprietà biologiche.

I ricercatori hanno inserito nanoparticelle di selenio in una pellicola a base di seta; l’aggiunta di selenio ha permesso al materiale di mostrare proprietà sia antibatteriche che antimicotiche, ma soprattutto di restare innocuo per le nostre cellule grazie al suo substrato di fibroina di seta.



La ricerca potrebbe trovare la sua strada in applicazioni terapeutiche come le medicazioni topiche per ferite. Il team intende ricercare come il loro biomateriale potrebbe essere integrato nella tecnologia di produzione esistente: questo potrebbe potenzialmente consentire la produzione su richiesta di dispositivi antimicrobici con geometrie personalizzate, che potrebbero essere altamente rilevanti per l’uso negli ospedali.

L’effetto del colore della pelle sulla sicurezza diagnostica

Una collaborazione tra ricercatori di Cambridge e di altre cinque istituzioni ha esaminato il ruolo del colore della pelle nei risultati diagnostici e nell’affidabilità diagnostica degli studenti di medicina tirocinanti al quinto anno di studi.

La ricerca ha presentato agli studenti 24 immagini che rappresentano 12 diverse condizioni della pelle, tra cui herpes zoster, eczema e varicella. Ogni condizione aveva due immagini associate, una di un paziente con pelle non bianca (NWS) e una con pelle bianca (WS).

Lo studio ha scoperto che gli studenti erano più precisi nel diagnosticare cinque delle condizioni sulla pelle bianca rispetto alla pelle non bianca, mentre per una condizione (ittero) i partecipanti erano più precisi nella direzione opposta.

Qualitativamente, gli studenti erano più sicuri in otto delle 12 condizioni su WS rispetto a NWS e più sicuri in due delle condizioni al contrario. Raccogliendo i commenti dei partecipanti, è stata evidenziata la necessità che i libri di testo di medicina e altre risorse includano una diversità di colori della pelle, così come l’impatto del COVID sui tirocini in dermatologia. Un partecipante ha affermato di credere che la sua mancanza di sicurezza sarebbe migliorata con più studio.

Utilizzare i cellulari per studiare la salute delle foreste

Uno studio condotto da Cambridge e dall’Università canadese di Waterloo ha sviluppato un nuovo metodo per monitorare la salute e lo sviluppo delle foreste.



Piantare alberi è un modo per affrontare il cambiamento climatico. Tuttavia, piantare semplicemente alberi non è sufficiente; per essere un efficace pozzo di carbonio, gli alberi devono essere monitorati attentamente; incendi boschivi, cattiva salute degli alberi e altri pericoli presentano problemi al sequestro stabile, rendendo il monitoraggio delle foreste vitale.

Gli sforzi di monitoraggio sono solitamente macchinosi e richiedono molto tempo, richiedendo misurazioni manuali delle circonferenze dei singoli alberi o comunque apparecchiature di rilevamento laser costose e ingombranti, ma il nuovo studio ha potenzialmente risolto questo problema:

Sviluppando un’app per uno smartphone Huawei P30 Pro, i ricercatori sono riusciti a stimare con precisione il diametro del tronco degli alberi basandosi su una sola immagine, sfruttando il sensore LiDAR integrato nel telefono.

La tecnologia aveva un errore assoluto medio di solo l’8%, ovvero un errore di appena qualche centimetro in media. Ha funzionato bene in una varietà di stagioni e foreste diverse, e ha ridotto il tempo totale di rilevamento di quasi un fattore di cinque, rispetto alle misurazioni manuali degli stessi alberi.



In passato sono stati testati positivamente anche sistemi alternativi basati sul telefono, ma spesso richiedevano l’acquisizione di più immagini per ogni albero, da angolazioni diverse, rendendone difficile l’impiego in foreste con vegetazione fitta o ostacoli come i rami.

La ricerca ha evidenti implicazioni nel facilitare un’indagine più ampia e approfondita delle foreste, anche se i ricercatori sottolineano che è necessario ulteriore lavoro per verificare il loro modello: la maggior parte del loro set di dati era composta da alberi con diametri inferiori a mezzo metro.

Mappatura del cervello

Gli scienziati sono riusciti ad aggiungere un altro cervello che possono affermare di aver mappato con successo, portando il totale a quattro.

Una mappa cerebrale completa, chiamata “connettoma”, descrive la struttura totale di un cervello, fino alla risoluzione delle singole sinapsi, gli spazi tra i neuroni. Riproducendo con successo un connettoma di una larva di moscerino della frutta, i ricercatori, un team di venti persone, provenienti da istituzioni sia britanniche che statunitensi, hanno mappato quello più imponente e complicato fino ad oggi.

Il connettoma è composto da 3.016 neuroni e 548.000 sinapsi. Per contestualizzare, si pensa che il cervello umano abbia circa 86 miliardi di neuroni e 150 trilioni di sinapsi, quindi c’è ancora molta strada da fare prima di iniziare a mappare completamente il nostro.

Tuttavia, il risultato è una pietra miliare significativa e il connettoma fornirà un modello prezioso e tangibile che i ricercatori potranno analizzare per far progredire il campo delle neuroscienze. Il documento in questione ha, ad esempio, iniziato ad analizzare il livello di ricorrenza osservato nelle connessioni neuronali, una misura della frequenza con cui i segnali rivisitano un neurone precedente nella catena, una caratteristica che sarà fondamentale per comprendere la complessità emergente dei cervelli.