fbpx Imitare la natura nella guerra contro il cancro | Science in the net
  1. Imitare la natura nella guerra contro il cancro
  2. Revisions
  3. Imitare la natura nella guerra contro il cancro

Imitare la natura nella guerra contro il cancro

di Michele Bellone, Giuseppe Nucera
Pubblicato il 02/09/2017
Tempo di lettura: 1 min

Esistono rane in grado di resistere al congelamento, pesci dotati di straordinarie capacità rigenerative, organismi capaci di sopravvivere in condizioni di vita estreme. Per non parlare di quegli esseri viventi che non si ammalano di cancro e, al tempo stesso, hanno una vita piuttosto lunga.

Quali sono gli elementi genetici che consentono queste eccezionali capacità di adattamento a condizioni estreme? Cosa rende questi esseri viventi capaci di evitare quell’insieme di processi molecolari che inducono alcune cellule a riprodursi e a differenziarsi in maniera incontrollata? Su queste domande si basa la ricerca di Yuval Tabach, ricercatore alla Hebrew University di Gerusalemme. Nel suo laboratorio, Tabach applica metodi di genomica comparativa per confrontare i genomi di specie diverse per capire quali geni sono caratteristici di esseri viventi dotati di forme di resistenza o adattamento eccezionali, come i Tardigradi, l’axolotl o la talpa senza pelo.

Yuval Tabach (Hebrew University) – Intervista realizzata durante il corso Advances in Complex Systems, organizzato a Como dal Centro per la Complessità e i Biosistemi dell’Università di Milano.

Simili tratti sono infatti il prodotto di complesse reti di interazioni fra geni e il loro studio può consentire di identificare diverse molecole coinvolte nello sviluppo del cancro, nei processi di invecchiamento e in molte altre malattie di origine genetica, dalla corea di Huntington alla distrofia miotonica.

 


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


  • 15202 reads

prossimo articolo

Why have neural networks won the Nobel Prizes in Physics and Chemistry?

di Chiara Sabelli
Pubblicato il 15/10/2024

This year, Artificial Intelligence played a leading role in the Nobel Prizes for Physics and Chemistry. More specifically, it would be better to say machine learning and neural networks, thanks to whose development we now have systems ranging from image recognition to generative AI like Chat-GPT. In this article, Chiara Sabelli tells the story of the research that led physicist and biologist John J. Hopfield and computer scientist and neuroscientist Geoffrey Hinton to lay the foundations of current machine learning.

Image modified from the article "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374

Physics

The 2024 Nobel Prize in Physics was awarded to John J. Hopfield, an American physicist and biologist from Princeton University, and to Geoffrey Hinton, a British computer scientist and neuroscientist from the University of Toronto, for utilizing tools from statistical physics in the development of methods underlying today's powerful machine learning technologies.