Scienza e Societ‪à‬ Caterina La Porta e Stefano Zapperi

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/srep15464

Garrone 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/2072-6694/16/4/692

La 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.pdf



Segnaliamo anche il sito di ARIADNE

https://ariadneweb.it/

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

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

In questo episodio cominciamo a parlare di intelligenza artificiale, discutendo di cosa sia esattamente e di come si differenzi dall'intelligenza umana. Nei prossimi episodi discuteremo poi delle applicazioni dell'intelligenza artificiale in ambito scientifico, dalla medicina alla scienza dei materiali.

In questo episodio discutiamo degli algoritmi che abbiamo sviluppato per combattere l'ansia e lo stress con la musica attivando specifiche aree cerebrali. Spiegheremo come si possa misurare l'attività cerebrale con dei semplici caschetti da elettroencefalogramma (EEG) e interpretare i segnali grazie all'algoritmo brain2music.

Per approfondire:

Font-Clos, F., Spelta, B., D’Agostino, A., Donati, F., Sarasso, S., Canevini, M.P., Zapperi, S. and La Porta, C.A., 2021. Information optimized multilayer network representation of high density electroencephalogram recordings. Frontiers in Network Physiology, 1, p.746118.

https://doi.org/10.3389/fnetp.2021.746118

In questo episodio vi parliamo da Atlanta dove abbiamo partecipato ad un congresso sulla disuguaglianza organizzato dalla Federal Reserve Bank di Atlanta. Parleremo delle discussioni che abbiamo avuto con gli economisti sulla disuguaglianza economica, sull'importanza dell'educazione e sugli effetti della disuguaglianza sulla salute. Una conclusione importante è che l'America avrebbe qualcosa da imparare anche dall'Italia.