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Lunedì, 10 Dicembre 2018

 

 

 Si tratta di un approccio molto promettente in ambito oftalmologico, spiega Cusumano, non a caso circa un anno fa la FDA ha alzato il disco verde per un primo approccio di terapia genica per una malattia del nervo ottico che insorge nell'infanzia, la "amaurosi congenita di Leber". Oltre a questa, in ambito oftalmologico la terapia genica offre enormi potenzialità terapeutiche per le tante patologie ereditarie (familiari) - quali retinite pigmentosa, malattia di Stargardt, sindrome di Usher e molte altre patologie che determinano una grave e progressiva degenerazione della retina, accompagnata dalla perdita graduale della visione già in giovanissima età, e per le quali fino a poco tempo fa non vi era alcuna speranza di cura mentre ora per alcune vi sono già sperimentazioni di terapia genica in fase avanzata. "Per sviluppare appieno le potenzialità della terapia genica in oftalmologia - sostiene Cusumano - sarà dirimente la creazione della banca dati basata su una piattaforma comprendente dati familiari e personali (anamnesi), per esempio dati quali l'acuità visiva, risultati di esami della risposta della retina a stimoli esterni (come l'elettroretinogramma), dati di imaging con vari strumenti quali la tomografia-OCT e naturalmente i risultati dei test genetici.

Pubblicato in Medicina
Lunedì, 10 Dicembre 2018 13:57

L’origine fisica dei déjà-vu


Un team di ricerca internazionale, coordinato dal Dipartimento di Fisica della Sapienza, ha investigato e verificato sperimentalmente per la prima volta il fenomeno delle ricorrenze in fisica, dimostrando come la loro apparizione possa essere spiegata tramite equazioni matematiche esatte. I risultati dello studio sono pubblicati sulla rivista Physical Review X
Che cos’è un “déjà-vu”? Può la percezione che un preciso evento passato si stia ripresentando avere un fondamento reale?

Da un punto di vista fisico, un fenomeno analogo fu scoperto dagli scienziati Enrico Fermi, John Pasta e Stanislaw Ulam oltre sessant’anni fa ed è noto come ricorrenza di Fermi-Pasta-Ulam. Enrico Fermi, lavorando a quella prima macchina di calcolo che sarebbe diventato il moderno computer, trovò in modo del tutto inaspettato, che alcuni sistemi non lineari complessi (cioè con molti gradi di libertà interagenti tra loro) durante la loro naturale evoluzione potevano spontaneamente ritornare allo stato di partenza in modo ciclico, senza mai raggiungere un equilibrio finale.

Nello studio condotto dal Dipartimento di Fisica della Sapienza, con la collaborazione dell’Institute for Complex Systems del Consiglio nazionale delle ricerche - Cnr, della Shenzhen University, della Hebrew University of Jerusalem e del Landau Institute for Theoretical Physics, è stato dimostrato sperimentalmente e per la prima volta come la ricorrenza di Fermi-Pasta-Ulam abbia origine in un preciso moto collettivo del sistema e come questo possa essere predetto ottenendo, dalle equazioni modello, soluzioni matematiche esatte. I risultati dello studio sono pubblicati sulla rivista Physical Review X.

“Tali soluzioni ricorrenti esatte – spiega Davide Pierangeli, autore corrispondente dello studio – prevedono infiniti “déjà-vu” e sono state teorizzate recentemente da Grinevich e Santini nel contesto di sistemi non lineari ottici e idrodinamici, ma la possibilità di osservarle direttamente non era così scontata”. Con un’innovativa strategia sperimentale, che utilizza un cristallo reso altamente fotosensibile da campi elettromagnetici esterni (cristallo non lineare), il team ha osservato per la prima volta come specifiche onde ottiche possano ripresentarsi durante la propagazione della luce laser.

Pubblicato in Fisica

 

Full risk or preferably the safe option? Based on the neuronal activity in the prefrontal cortex of the brain, it is possible to predict what action will be chosen next: If the activity of specific neurons remains low, a risk will be taken again at the next opportunity. However, if the activity of these nerve cells increases dramatically, the safe option will be chosen next time round. These are the central findings of researchers from the Center for Brain Research and the Center for Medical Statistics, Informatics and Intelligent Systems at the MedUni Vienna, and the NYU School of Medicine in New York, which were recently published in the specialist journal “Neuron”.

In an animal model, rats were offered two choices: One path led to the “safe” option and to a small, but reliable portion of food. The other path - the “risk” option - took the animals either to a fourfold portion, or to no food at all. With the risk option, the researchers altered the probability of the animals finding food or nothing at all multiple times during the experiment, and the rats learned to adapt their strategy and risk appetite accordingly. Through the experiment, the study author Johannes Passecker discovered that the decision was predicted by the activity of special nerve cells in the prefrontal cortex, even if unexpected decisions were made in contradiction to previous experiences.


Passecker, who conducted the study at the Center for Brain Research at the MedUni Vienna, and has recently started work at Columbia University in New York, explains: “Based on the analysis of the neuronal activity, we were able to predict what decisions the test animal were going to make next. Furthermore, through selective manipulation of the brain activity we were even able to influence the decisions of the animals such that they took a higher risk with their gambles.” This took place with the aid of optogenetic proteins - activatable by means of laser light - which were artificially introduced into the neurons of the prefrontal cortex. When the scientists selectively suppressed the neuronal activity in the prefrontal cortex, the rats took full risks and even ignored sustained failure.
Pubblicato in Scienceonline

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