In questo episodio abbiamo conversato di stampa 3D con Ferdinando Auricchio, professore di Scienza delle Costruzioni all'Università di Pavia . Abbiamo discusso delle sfide poste da questa tecnologia, sia dal punto di vista industriale che da quello scientifico. Come è nata la stampa 3D, come funziona, quali sono i suoi punti di forza e quali i suoi limiti?

La pagina di Ferdinando Auricchio:

https://compmech.unipv.it/members/ferdinando-auricchio/

Il nostro progetto ArchiBioFoam che usa la stampa 3D in architettura:

https://complexitybiosystems.it/it/projects/archibiofoam

Musica:

Backed Vibes (clean) Kevin MacLeod (incompetech.com)Licensed under Creative Commons: By Attribution 3.0 Licensehttp://creativecommons.org/licenses/by/3.0/

Quanto contano talento e fortuna nel determinare una carriera di successo? Funziona la meritocrazia? Ne parliamo con il Prof Alessandro Pluchino che si occupa da tempo di questi temi.

Per approfondire:

http://www.pluchino.it/talent-vs-luck-book.html

In questo episodio parliamo della Grande Paura che all’inizio della Rivoluzione Francese, tra il 20 luglio e il 6 agosto 1789, fu un’ondata incontrollata di voci su bande armate di banditi e complotti orditi dall’aristocrazia per sopprimere la Rivoluzione, che si diffuse in tutta la Francia. Un panico che alimentò le rivolte dei contadini che spinsero il 4 agosto l’Assemblea Nazionale ad annunciare la fine dei privilegi feudali. Vi raccontiamo come grazie ad un team interdisciplinare e ad un approccio innovativo abbiamo studiato la propagazione della grande paura, identificando i fattori socio-economici che ne hanno determinato lo svuluppo. Il nostro lavoro fornisce nuovi strumenti per meglio comprendere la propagazione della disinformazione.

Per saperne di più potete leggere il nosto articolo pubblicato su Nature: https://www.nature.com/articles/s41586-025-09392-2

In questo episodio parliamo del sistema immunitario spiegando come faccia a contrastare gli agenti patogeni. Partiamo da un nostro lavoro sulla rigenerazione in cui abbiamo mostrato che lungo il corso dell'evoluzione lo sviluppo del sistema immunitario avviene quando si perdono le capacità di rigenerare. Discutiamo poi di come l'intelligenza artificiale ci abbia aiutato a prevedere se il sistema immunitario di un individuo è grado di riconoscere la presenza di un virus. Infine concludiamo con i tumori: perché il sistema immunitario non riesce a contrastarli e cosa fare per aiutarlo?

Per approfondire:

Fumagalli MR, Zapperi S, La Porta CA. Regeneration in distantly related species: common strategies and pathways. NPJ Systems Biology and Applications. 2018 Jan 11;4(1):1-8.

https://www.nature.com/articles/s41540%20017%200042%20z

La Porta CA, Zapperi S. Estimating the binding of SARS-CoV-2 peptides to HLA class I in human subpopulations using artificial neural networks. Cell systems. 2020 Oct 21;11(4):412-7.

https://www.cell.com/cell-systems/pdf/S2405-4712(20)30295-7.pdf

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