Letture per il finesettimana #27

[pubblicato su Scienza in rete il 9 aprile 2021]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo del momento magnetico anomalo del muone, di come regolare algoritmi e dispositivi medici, dell’internet femminista, della minaccia che gli ftalati rappresentano per la fertilità umana e diamo gli ultimi aggiornamenti su COVID-19. Buona lettura (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Il momento magnetico del muone è più anomalo di quanto pensavamo
L’esperimento Muon g-2 del Fermilab, un laboratorio di fisica delle particelle vicino Chicago, ha reso pubblici mercoledì i risultati, ottenuti analizzando i primi dati raccolti. Gli oltre 200 scienziati della collaborazione, tra cui un nutrito gruppo di italiani, hanno misurato con un’accuratezza mai raggiunta prima il momento magnetico del muone confermando che esiste una differenza statisticamente significativa rispetto al valore previsto dalla teoria, il modello standard. Muon g-2 conferma quanto era stato osservato vent’anni fa al Brookhaven National Laboratory, ma lo fa con una precisione maggiore. C’è infatti una probabilità di 1 su 40 000 che la stima ottenuta sia dovuta al caso. La differenza tra valore sperimentale e teorico potrebbe essere il segnale che esistono nuove particelle elementari che non sono previste dal modello standard, la migliore descrizione che abbiamo delle interazioni al livello microscopico. Proprio ieri, però, un gruppo di fisici teorici ha pubblicato su Nature una nuova stima del momento magnetico del muone usando delle tecniche di calcolo diverse e concludendo che la discrepanza potrebbe essere inferiore. Questa nuova stima teorica, però, deve essere ancora valutata dalla comunità scientifica [Quantamagazine]

2 L’utilizzo degli algoritmi per il riconoscimento delle emozioni deve essere regolato
La pandemia ha favorito la diffusione di software per la classificazione delle emozioni a partire dall’analisi delle espressioni facciali. Sono stati usati per controllare gli studenti durante gli esami online, per monitorare i lavoratori e nei processi di selezione del personale. Eppure, la teoria su cui sono basati è molto controversa e la loro efficacia non è stata mai dimostrata. Al contrario, è noto che abbiano un pregiudizio nei confronti di alcune categorie, per esempio individuano più emozioni negative nelle persone nere. Kate Crawford, ricercatrice a Microsoft Research e autrice del libro “Atlas of AI: Power, Politics, and the Planetary Costs of Artificial Intelligence”, ribadisce la necessità di formulare delle leggi che ne governino l’utilizzo ispirandosi agli studi clinici per l’approvazione dei farmaci [Nature]

3 Per avere dispositivi medici più equi impariamo dal dibattito sugli algoritmi
D’altra parte, l’approvazione dei dispositivi medici potrebbe imparare molto dagli interrogativi che la comunità dell’intelligenza artificiale, in particolare del machine learning, si sta ponendo. I dispositivi medici possono essere discriminatori per via del meccanismo di base su cui è basato il loro funzionamento. Per esempio l’ossimetro misura la percentuale di ossigeno trasportata dal sangue tramite luce e funziona meno bene sulle persone con pelle scura. Questo può causare una maggiore difficoltà di diagnosticare certe patologie in questo gruppo e dunque uno standard inferiore di cura. Ma i dispositivi medici possono generare discriminazione anche a causa dei dati che vengono utilizzati per costruirli, come nel caso delle protesi d’anca che inizialmente venivano progettate su modelli anatomici maschili. Infine, possono esserci dei problemi di interpretazione dei dati generati dai dispositivi medici, come nel caso della spirometria: la convinzione che la capacità polmonare di neri e asiatici sia inferiore a quella dei bianchi ha portato a sottostimare le necessità di cura di questi gruppi [Science]

4 Un internet femminista è un internet migliore per tutti
La vita delle donne online, soprattutto di quelle che hanno un ruolo pubblico, è caratterizzata da violenza, minacce e molestie sessuali. A questo si somma la discriminazione dovuta agli algoritmi usati per animare i social network e i motori di ricerca, progettati e implementati principalmente da uomini bianchi. Se scriviamo in un motore di ricerca “school boy” e “school girl” e confrontiamo i risultati, ci rendiamo conto facilmente della proporzione preoccupante del problema. Ma le cose possono essere anche più sottili, come i sistemi di sorveglianza di Facebook che oscurano foto contenenti immagini sessuali esplicite o di nudo spesso che cancellano anche quelle delle donne che allattano. A provare a cambiare le cose finora sono state le iniziative di gruppi di attivisti o di singole donne, che hanno sviluppato alcuni strumenti per moderare questi fenomeni sui social network. In altri casi, la proposta di cambiamento è stata più radicale: Herd è un nuovo social network dove non ci sono likes e si può scrivere un numero limitato di commenti. Ma la vera battaglia si svolge probabilmente sul piano legislativo. Alla fine della presidenza Obama era stato formulato l’Algorithmic Accountability Act mai approvato dal Congresso durante i quattro anni di Trump. Con Biden le cose potrebbero cambiare [MIT Technology Review]

5 La fertilità, sia maschile che femminile, è in pericolo
È questo il messaggio al centro del libro dell’epidemiologa Shanna Swan e della giornalista Stacey Colino intitolato “Count Down” e in cui le due autrici passano in rassegna la letteratura scientifica che ricerca le cause di questo fenomeno. Swan era diventata famosa nel 2017 pubblicando uno studio che denunciava come il numero di spermatozoi fosse diminuito del 50%-60% tra il 1973 e il 2011. A essere in periocolo non è solo la fertilità maschile, ma anche quella femminile e di molte altre specie animali. Tra le cause che Swan individua, una sembra essere prominente: l’esposizione ai composti chimici, in particolari gli ftalati, che si trovano nelle plastiche ma anche nei prodotti per la cura del corpo e la pulizia della casa. Queste sostanze fanno parte della categoria degli interferenti endocrini che perturbano i sistemi ormonali. I governi dovrebbero intervenire per limitarne l’utilizzo in maniera molto più incisiva di quello che hanno fatto finora [Undark]

6 Aggiornamenti COVID-19
×  L’EMA ha concluso la sua nuova revisione dei circa 90 casi di una rara forma di trombosi dopo la somministrazione di 25 milioni di dosi del vaccino AstraZeneca sul territorio dell’UE, Islanda, Norvegia, Svizzera e Regno Unito. Ha concluso che il nesso è probabile e che questi eventi verranno aggiunti alla lista di effetti collaterali del farmaco [EMA]
×  Numerosi stati europei hanno deciso di destinare il vaccino ai cittadini sopra 60 anni, perché la maggioranza degli eventi avversi è stata osservata in persone sotto quella età [Reuters]
×  Il Regno Unito, invece, ha deciso di offrire agli under 30 un vaccino alternativo a quello di AstraZeneca, se disponibile nella loro area di residenza [The Guardian]
×  La variante B.1.1.7 è ora dominante anche negli Stati Uniti [New York Times]
×  Un gruppo di scienziati di diversi paesi del mondo chiedono una nuova e più approfondita indagine sull’origine del SARS-CoV-2, delusi da quella condotta dall’Organizzazione Mondiale della Sanità [New York Times]
×  Più di un milione di persone nel Regno Unito accusano i sintomi della sindrome post COVID (o long COVID) dice un sondaggio condotto dall’Office for National Statistics [The Guardian]
×  Gli anticorpi specifici contro SARS-CoV-2 indotti dal vaccino Moderna durano almeno 6 mesi [NEJM]
×  Gli anticorpi prodotti dopo la somministrazione dei vaccini Moderna e Novavax hanno una capacità di neutralizzare la variante B.1.429 emersa in California ridotta rispetto a quella osservata contro le varianti storiche ma paragonabile a quella contro la B.1.1.7. Visto che sul campo questi vaccini si stanno rivelando altamente efficaci nell’evitare le forme sintomatiche dell’infezione da B.1.1.7, lo stesso dovrebbe accadere con la B.1.429 [NEJM]

Pubblicato da

Chiara Sabelli

Cerco. E, quando trovo, racconto. Giornalista scientifica freelance. Fisica di formazione, in finanza dopo il PhD.

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