VIRGINIA BEACH – L’anno scorso, il Premio Nobel per la medicina è stato assegnato per una scoperta che è stata sviluppata in 44 anni e che ha coinvolto due team di ricerca diversi. Quest’innovazione promette nuovi metodi diagnostici e terapeutici, ma cosa succederebbe se queste ideazioni fossero sviluppate dai computer in pochi minuti invece che in decenni? La recente comparsa di un nuovo coronavirus, che ha provocato la morte di nove persone nel Regno Unito e in Medio Oriente, ci ricorda che a volte i trattamenti nuovi sono necessari in tempi molto stretti.
Con diversi modelli di astrazione, si potrebbe costruire un sistema d’intelligenza artificiale (AI) in grado di progettare nuovi trattamenti. Un sistema simile potrebbe ideare terapie sorprendenti ed efficaci in quanto sarebbe in grado di comprendere le malattie in un modo che gli esseri umani troverebbero difficile persino immaginare. Quest’idea sembra in realtà un po’ fantascienza dato che tutti sanno che l’intelligenza artificiale non è particolarmente ingegnosa.
Per costruire una “macchina per la cura delle malattie” di questo tipo, è necessaria almeno un’innovazione di vasta portata, ovvero un metodo migliore per progettare i sistemi al fine di creare nuovi strumenti concettuali sia per la biologia che per l’informatica.
In entrambi i settori, l’approccio tradizionale è stato finora riduttivo con diversi problemi riprodotti sulla base delle componenti essenziali. Se da un lato ciò rende possibile costruire “dei sistemi esperti” che ragionano per domini limitati o progettare dei motori di ricerca in grado di trovare elementi distinti, dall’altro non siamo neppure vicini ad un’intelligenza artificiale che ragioni come noi, ovvero in e attraverso contesti multipli compreso il tempo. L’intelligenza artificiale non è infatti in grado di integrare le informazioni su processi apparentemente distinti, come eventi chimici, fisiologici e psicologici, o anticipare nuovi sviluppi. Noi lo facciamo a cena.
La novità è un elemento chiave. Per costruire una macchina che cura le malattie ci servirebbe un modo per permettere ai computer di assemblare i concetti in modo da far emergere situazioni inaspettate.
In biologia c’è stato finora un approccio riduttivo molto simile esemplificato al meglio dal Progetto Genoma Umano (Human Genome Project) che ha catalogato la “ricetta” molecolare per ogni aspetto del corpo al fine di scoprire come interagiscono le parti essenziali. Purtroppo, la tanto attesa rivoluzione nel campo terapeutico deve ancora verificarsi.
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A livello mondiale, gli investimenti annuali complessivi nel campo della ricerca biomedica è pari a circa 110 miliardi di dollari. Solo per l’AIDS vengono stanziati diversi miliardi ogni anno. Tuttavia, nonostante 25 anni di investimenti cospicui nel settore della biologia strutturale, continuiamo a non essere in grado di spostarci dalla comprensione delle molecole alla comprensione degli interi sistemi. La creazione di un modello sulle dinamiche tra i processi multipli (chimici, fisiologici e psicologici) comporterebbe una nuova comprensione di come agiscono le malattie.
Prendiamo in considerazione, ad esempio, il senso dell’olfatto. La cavità nasale è unica in quanto è l’unica zona in cui le cellule celebrali (i neuroni) sono direttamente esposte all’ambiente. Se modelliamo l’olfatto localmente, possiamo osservare come i neuroni olfattivi interagiscono con le particelle degli odori, inviando dei segnali al cervello tramite una rete di altri neuroni. Esistono delle ottime astrazioni nel campo della biologia strutturale in grado di descrivere bene questo procedimento.
Ma questi neuroni fanno anche parte di un sistema adattivo e rigenerativo. I neuroni sensoriali hanno una morte programmata ed infatti ogni mese abbiamo dei nuovi neuroni del senso dell’olfatto. Per riprodurlo è quindi necessario considerare non solo i segnali locali. I neuroni si comportano come un gruppo cooperativo, ovvero arrivano in numero maggiore nella parte in cui è necessaria una sostituzione. Per facilitare la sostituzione, i neuroni extra entrano nel dialogo con le cellule circostanti, mentre gli altri neuroni che si trovano nel cervello si sacrificano. Per spiegare perché i neuroni muoiono volontariamente, avremmo bisogno di un nuovo sistema di vocabolario.
Ma il procedimento non si ferma qui. Quando i neuroni vengono sostituiti, cambiano. Se ci si innamora di nuovo (o si vive un trauma) e si associa un odore a quest’esperienza, si potrebbe sviluppare una sensibilità maggiore a quell’odore, il che comporta un’evoluzione dell’apparato fisico-cognitivo.
Questo processo è estremamente interessante per i ricercatori, in quanto è uno degli unici due contesti in cui si verifica la rigenerazione neuronale. Se fosse compreso in modo esaustivo, potrebbe portare alla cura di molte malattie gravi sia neurologiche (come il Parkinson e l’Alzheimer) che degenerative (comprese le malattie legate all’invecchiamento, come il cancro).
Un modo per capire come questo processo coerente emerge a livello più elevato è studiarlo in forme più accessibili. Si dà il caso che esista una struttura d’informazione naturale in cui i comportamenti necessari sono più semplici da osservare e spiegare. Questo tipo di struttura si può trovare nelle storie.
Le storie sono straordinarie per il modo in cui ci permettono di comprendere nuovi concetti e continuare a capirne il senso anche quando ci sono numerosi contesti e associazioni inaspettate. Gli effetti risultanti dalla narrazione vengono infatti dati per scontato: i finali a sorpresa, le situazioni intriganti e la compulsione a continuare a leggere o a guardare per arrivare al finale. Se i modelli della biologia e l’intelligenza artificiale impiegassero queste dinamiche, dimostrerebbero il modo in cui gli elementi inaspettati possono emergere da un processo coerente in evoluzione.
L’incorporazione di questo principio in entrambi i settori potrebbe sviluppare nuove capacità diagnostiche e nuove forme di trattamento individuale con terapie diverse per ogni individuo. Un’infezione come quella da coronavirus è al momento contrastata con un vaccino adeguato e finalizzato a bloccarla. Ma se ci fosse invece un modo per “programmare” i corpi a rigettare tutte le infezioni? Ci sono, ad esempio, alcuni casi di immunità naturale all’AIDS, ma non siamo ancora in grado di capire il perché.
La sfida nella ricerca biomedica e del calcolo è riprodurre le dinamiche dei processi diversi a livello dei sistemi interi. Una volta in grado di fare questo, potremmo sviluppare con maggiore probabilità degli strumenti di intelligenza artificiale in grado di progredire inaspettatamente nella comprensione di come il corpo sopporta e resiste alle malattie.
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Contrary to what former US President Donald Trump would have the American public believe, no president enjoys absolute immunity from criminal prosecution. To suggest otherwise is to reject a bedrock principle of American democracy: the president is not a monarch.
explains why the US Supreme Court must reject the former president's claim to immunity from prosecution.
When comparing Ukraine’s situation in 2024 to Europe’s in 1941, Russia’s defeat seems entirely possible. But it will require the West, and the US in particular, to put aside domestic political squabbles and muster the political will to provide Ukraine with consistent and robust military and financial assistance.
compare Russia's full-scale invasion to World War II and see reason to hope – as long as aid keeps flowing.
VIRGINIA BEACH – L’anno scorso, il Premio Nobel per la medicina è stato assegnato per una scoperta che è stata sviluppata in 44 anni e che ha coinvolto due team di ricerca diversi. Quest’innovazione promette nuovi metodi diagnostici e terapeutici, ma cosa succederebbe se queste ideazioni fossero sviluppate dai computer in pochi minuti invece che in decenni? La recente comparsa di un nuovo coronavirus, che ha provocato la morte di nove persone nel Regno Unito e in Medio Oriente, ci ricorda che a volte i trattamenti nuovi sono necessari in tempi molto stretti.
Con diversi modelli di astrazione, si potrebbe costruire un sistema d’intelligenza artificiale (AI) in grado di progettare nuovi trattamenti. Un sistema simile potrebbe ideare terapie sorprendenti ed efficaci in quanto sarebbe in grado di comprendere le malattie in un modo che gli esseri umani troverebbero difficile persino immaginare. Quest’idea sembra in realtà un po’ fantascienza dato che tutti sanno che l’intelligenza artificiale non è particolarmente ingegnosa.
Per costruire una “macchina per la cura delle malattie” di questo tipo, è necessaria almeno un’innovazione di vasta portata, ovvero un metodo migliore per progettare i sistemi al fine di creare nuovi strumenti concettuali sia per la biologia che per l’informatica.
In entrambi i settori, l’approccio tradizionale è stato finora riduttivo con diversi problemi riprodotti sulla base delle componenti essenziali. Se da un lato ciò rende possibile costruire “dei sistemi esperti” che ragionano per domini limitati o progettare dei motori di ricerca in grado di trovare elementi distinti, dall’altro non siamo neppure vicini ad un’intelligenza artificiale che ragioni come noi, ovvero in e attraverso contesti multipli compreso il tempo. L’intelligenza artificiale non è infatti in grado di integrare le informazioni su processi apparentemente distinti, come eventi chimici, fisiologici e psicologici, o anticipare nuovi sviluppi. Noi lo facciamo a cena.
La novità è un elemento chiave. Per costruire una macchina che cura le malattie ci servirebbe un modo per permettere ai computer di assemblare i concetti in modo da far emergere situazioni inaspettate.
In biologia c’è stato finora un approccio riduttivo molto simile esemplificato al meglio dal Progetto Genoma Umano (Human Genome Project) che ha catalogato la “ricetta” molecolare per ogni aspetto del corpo al fine di scoprire come interagiscono le parti essenziali. Purtroppo, la tanto attesa rivoluzione nel campo terapeutico deve ancora verificarsi.
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A livello mondiale, gli investimenti annuali complessivi nel campo della ricerca biomedica è pari a circa 110 miliardi di dollari. Solo per l’AIDS vengono stanziati diversi miliardi ogni anno. Tuttavia, nonostante 25 anni di investimenti cospicui nel settore della biologia strutturale, continuiamo a non essere in grado di spostarci dalla comprensione delle molecole alla comprensione degli interi sistemi. La creazione di un modello sulle dinamiche tra i processi multipli (chimici, fisiologici e psicologici) comporterebbe una nuova comprensione di come agiscono le malattie.
Prendiamo in considerazione, ad esempio, il senso dell’olfatto. La cavità nasale è unica in quanto è l’unica zona in cui le cellule celebrali (i neuroni) sono direttamente esposte all’ambiente. Se modelliamo l’olfatto localmente, possiamo osservare come i neuroni olfattivi interagiscono con le particelle degli odori, inviando dei segnali al cervello tramite una rete di altri neuroni. Esistono delle ottime astrazioni nel campo della biologia strutturale in grado di descrivere bene questo procedimento.
Ma questi neuroni fanno anche parte di un sistema adattivo e rigenerativo. I neuroni sensoriali hanno una morte programmata ed infatti ogni mese abbiamo dei nuovi neuroni del senso dell’olfatto. Per riprodurlo è quindi necessario considerare non solo i segnali locali. I neuroni si comportano come un gruppo cooperativo, ovvero arrivano in numero maggiore nella parte in cui è necessaria una sostituzione. Per facilitare la sostituzione, i neuroni extra entrano nel dialogo con le cellule circostanti, mentre gli altri neuroni che si trovano nel cervello si sacrificano. Per spiegare perché i neuroni muoiono volontariamente, avremmo bisogno di un nuovo sistema di vocabolario.
Ma il procedimento non si ferma qui. Quando i neuroni vengono sostituiti, cambiano. Se ci si innamora di nuovo (o si vive un trauma) e si associa un odore a quest’esperienza, si potrebbe sviluppare una sensibilità maggiore a quell’odore, il che comporta un’evoluzione dell’apparato fisico-cognitivo.
Questo processo è estremamente interessante per i ricercatori, in quanto è uno degli unici due contesti in cui si verifica la rigenerazione neuronale. Se fosse compreso in modo esaustivo, potrebbe portare alla cura di molte malattie gravi sia neurologiche (come il Parkinson e l’Alzheimer) che degenerative (comprese le malattie legate all’invecchiamento, come il cancro).
Un modo per capire come questo processo coerente emerge a livello più elevato è studiarlo in forme più accessibili. Si dà il caso che esista una struttura d’informazione naturale in cui i comportamenti necessari sono più semplici da osservare e spiegare. Questo tipo di struttura si può trovare nelle storie.
Le storie sono straordinarie per il modo in cui ci permettono di comprendere nuovi concetti e continuare a capirne il senso anche quando ci sono numerosi contesti e associazioni inaspettate. Gli effetti risultanti dalla narrazione vengono infatti dati per scontato: i finali a sorpresa, le situazioni intriganti e la compulsione a continuare a leggere o a guardare per arrivare al finale. Se i modelli della biologia e l’intelligenza artificiale impiegassero queste dinamiche, dimostrerebbero il modo in cui gli elementi inaspettati possono emergere da un processo coerente in evoluzione.
L’incorporazione di questo principio in entrambi i settori potrebbe sviluppare nuove capacità diagnostiche e nuove forme di trattamento individuale con terapie diverse per ogni individuo. Un’infezione come quella da coronavirus è al momento contrastata con un vaccino adeguato e finalizzato a bloccarla. Ma se ci fosse invece un modo per “programmare” i corpi a rigettare tutte le infezioni? Ci sono, ad esempio, alcuni casi di immunità naturale all’AIDS, ma non siamo ancora in grado di capire il perché.
La sfida nella ricerca biomedica e del calcolo è riprodurre le dinamiche dei processi diversi a livello dei sistemi interi. Una volta in grado di fare questo, potremmo sviluppare con maggiore probabilità degli strumenti di intelligenza artificiale in grado di progredire inaspettatamente nella comprensione di come il corpo sopporta e resiste alle malattie.
Traduzione di Marzia Pecorari