Tag: COVID-19

Letture per il finesettimana #14

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 18 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di come la pandemia ha cambiato la ricerca scientifica, dei lavoratori invisibili nel settore del machine learning, delle tecnologie biometriche finanziate dalla Commissione europea per la sicurezza e la sorveglianza, dei primi cinque anni dalla firma dell’accordo di Parigi e diamo gli ultimi aggiornamenti su COVID-19. Buona lettura e vi diamo appuntamento all’8 gennaio (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Come la COVID-19 ha cambiato la scienza e quali debolezze ne ha messo in luce
Il salto del un nuovo coronavirus SARS-CoV-2 nella specie umana e il conseguente diffondersi di una epidemia globale ha avuto un impatto enorme sulla ricerca scientifica e sui suoi protagonisti, scrive il giornalista scientifico Ed Yong per The Atlantic. Alcuni hanno, in brevissimo tempo, riconvertito i loro laboratori per occuparsi del nuovo virus, interrompendo le ricerche su cui stavano lavorando. Altri, che di virus fino a quel momento non si erano mai occupati, hanno cominciato ad analizzare i dati e formulare modelli di previsione della dinamica del contagio che potessero informare le decisioni politiche. Nel giro di nove mesi sono stati sviluppati 54 vaccini, 3 dei quali hanno già concluso i loro studi di fase 3, sfruttando, a volte per la prima volta, delle tecnologie a cui si lavorava da decenni. L’intero mondo della ricerca ha investito tutte le sue energie su un unico problema, ricevendo anche flusso di finanziamenti, pubblici e privati, mai visto prima. Questo incredibile sforzo ha generato un altrettanto incredibile patrimonio di conoscenza, che sarà utile anche dopo la fine di questa pandemia, sia per affrontare le prossime che verranno che per curare altre malattie, infettive e non. Ma ha anche messo in luce i limiti dell’impresa scientifica, per come è stata condotta finora. Prima di tutto ha penalizzato le minoranze, soprattutto le donne e gli scienziati neri, che già di solito hanno meno opportunità e che sono stati marginalizzati ancora di più in questo periodo. In secondo luogo ha mostrato come l’eccessiva ambizione e desiderio di notorietà può spingere a fare errori, a formulare i problemi in modo superficiale, soprattutto quando si esce dal proprio campo di competenze. È accaduto, ad esempio, che i trial clinici per alcuni trattamenti contro COVID-19 siano stati pianificati male e si siano quindi rivelati inutili. C’è da sperare che su questi aspetti la scienza eserciti la sua più importante caratteristica, ovvero la propensione all’autocorrezione [The Atlantic]

2 I lavoratori invisibili dietro l’intelligenza artificiale
Durante la conferenza NeurIPS, una delle più prestigiose nel campo dell’intelligenza artificiale, Saiph Savage ha parlato dei lavoratori che, reclutati su piattaforme come Amazon Mechanical Turk, alimentano vari algoritmi di machine learning. Alcuni etichettano immagini per i sistemi di apprendimento supervisionato, altri trascrivono gli audio su cui gli assistenti vocali si allenano, altri leggono ad alta voce dei testi per rendere riconoscibili certi accenti e certe inflessioni. Seguendo centinaia di lavoratori su Amazon Mechanical Turk per diversi anni, Savage ha trovato che il loro salario orario medio è di 2 dollari all’ora e che per molti di loro questa è la principale fonte di reddito. Inoltre le capacità sviluppate in questi lavori spesso non sono riconosciute dai datori di lavoro [MIT Technology Review]

3 Intervenire sulle disuguaglianza di genere nella scienza permetterà un maggior successo delle campagne di vaccinazione
I movimenti di opposizione alla vaccinazione contro il vaiolo che si diffusero alla fine del 1800 in Inghilterra vennero disinnescati cancellando le leggi che ne imponevo l’obbligo. Ma la sfiducia nella scienza e nella medicina continuò in diverse forme e spesso si sovrappose con i movimenti femministi. La causa va ricercata nel monopolio maschile in campo scientifico e medico e nella sostanziale esclusione delle donne dalla loro pratica. La storia rischia di ripetersi ora. Durante la pandemia gli scienziati hanno avuto grande visibilità, sia nei media che nei diversi organismi di consulenza ai governi. Anche questa volta sono stati molto più rappresentati gli uomini delle donne. Ma quando sarà il momento di organizzare le campagne vaccinali di massa sarà fondamentale includere anche il punto di vista delle donne per interpretare una pluralità di punti di vista e di realtà demografiche. Se questo non accadrà, l’esitazione e la resistenza alle vaccinazioni potrebbe metterne a rischio il successo [LSE Impact Blog]

4 L’accordo di Parigi, cinque anni dopo
Sabato scorso si è svolto il Climate Ambition Summit 2020, in occasione del quinto anniversario dell’accordo di Parigi. Organizzato da ONU, Francia e Regno Unito, l’incontro doveva rivitalizzare lo “spirito di Parigi” e c’erano molte aspettative sui nuovi obiettivi di riduzione delle emissioni su cui diversi capi di Stato si sarebbero impegnati, soprattutto da qui al 2030. Queste aspettative sono state largamente disattese. Il presidente cinese Xi Jinping ha ribadito le sue intenzioni di raggiungere zero emissioni nette entro il 2060 ma poco ha detto sui prossimi dieci anni. Il primo ministro indiano Narendra Modi ha rinnovato il suo impegno a ridurre le emissioni di CO2 entro il 2047, anniversario dell’indipendenza indiana, ma non ha parlato della produzione di carbone. Oggetto di critica sono stati anche i piani di recupero dalla crisi economica in corso a causa della pandemia, che finora stanno destinando troppi fondi a settori e attività con alto livello di emissioni [The Guardian]

5 L’Europa ha finanziato progetti di sviluppo di tecnologie biometriche per sicurezza e la sorveglianza e si prepara a farlo ancora
Il progetto iBorderCtrl ha sviluppato un sistema che esamina le micro-espressioni facciali per capire se una persona sta mentendo. È stato testato in alcuni punti lungo i confini tra gli stati europei e tra i suoi finanziatori c’è anche la Commissione Europea, tramite il suo programma quadro Horizon 2020, che gli ha assegnato 4,5 milioni di euro. In totale sono 1,7 i miliardi che Horizon 2020 ha destinato a progetti di questo tipo e Horizon Europe, il suo successore che partirà nel 2021, avrà un budget di 1,3 miliardi nel settore della sicurezza e del controllo dei confini. Il parlamentare europeo Patrick Breyer, del partito pirata tedesco, ha fatto causa alla Commissione per il finanziamento di iBorderCtrl e la prima udienza del processo è fissata per gennaio [The Guardian]

6 Aggiornamenti COVID-19
×  Il vaccino prodotto da Moderna potrebbe essere il prossimo a ricevere l’approvazione per l’uso in condizioni di emergenza da parte dell’agenzia del farmaco USA, in base al parere riportato martedì [Financial Times]
×  Sabato l’agenzia del farmaco USA ha approvato il vaccino di Pfizer/BioNTech. La somministrazione è cominciata lunedì, partendo con gli operatori sanitari e gli ospiti e il personale delle residenze sanitarie assistenziali [STAT News]
× Per testare sicurezza ed efficacia dei vaccini, le compagnie cinesi sono dovute andare all’estero dove l’epidemia imperversa ancora e stanno intessendo una rete di relazioni diplomatiche ed economiche [Science]
× Perché i bambini si ammalano molto meno gravemente di COVID-19 o non si ammalano affatto? Un punto sui risultati delle ricerche condotte finora su questo argomento [Nature]
× Il premio Nobel per l’economia Richard H. Thaler propone di organizzare un’asta di beneficienza venendo a personaggi ricchi e famosi una piccola parte dei primi 20 milioni di dosi di vaccino che arriveranno nei prossimi mesi negli Stati Uniti [The New York Times]
× La mancata registrazione di alcune migliaia di casi nel Regno Unito a causa di un banale errore tecnico è stata l’occasione per stimare l’efficacia dei sistemi di tracciamento [Le Monde]

Letture per il finesettimana #13

[pubblicato originariamente su Scienza in rete l’11 dicembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di reti neurali che hanno bisogno di dormire per non allucinare, di open access in biologia, della capsula giapponese rientrata sulla Terra portando dei frammenti dell’asteroide Ryugu, dei nuovi ERC Consolidator Grant e degli aggiornamenti sui vaccini contro COVID-19.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Anche le reti neurali hanno bisogno di dormire
Un gruppo di ricercatori del Los Alamos National Laboratory hanno osservato che esponendo la loro rete neurale artificiale a un segnale con caratteristiche simili alle onde lunghe che attraversano il nostro cervello durante il sonno profondo l’instabilità del loro sistema è scomparsa. Le reti neurali artificiali studiate da questi scienziati cercano di riprodurre il più fedelmente possibile il funzionamento dei neuroni biologici durante diversi tipi di processi di apprendimento. Nell’esperimento in questione la rete si allenava, in maniera non supervisionata, sul riconoscimento delle immagini. Dopo un certo tempo di attività la rete cominciava a sviluppare una sorta di allucinazioni, che sono scomparse non appena è stato imposto uno stato che riproduce quello del sonno profondo [Scientific American]

2 Il modello open access prende piede in campo biologico
La rivista open access eLife, lanciata nel 2012, richiederà di archiviare come preprint gli articoli che gli vengono sottoposti per la pubblicazione. Non solo: renderà pubblici i commenti dei revisori, anche nel caso in cui gli articoli non vengano accettati. Dietro questa decisione c’è Michael Eisen, editore-in-chief della rivista dal 2019. Secondo Eisen il modello dell’editoria scientifica è ancora basato sulla carta stampata e non si adatta più alle dinamiche introdotte da internet. La novità che propone per eLife, nella sua opinione, non fa che prendere atto di un cambiamento che è già avvenuto. Infatti, durante l’estate si sono resi conto che il 68% degli articoli che stavano revisionando per eLife era già stato pubblicato nei vari archivi aperti. Per ora Eisen afferma che questo non cambierà il modello di business della rivista, che può contare su importanti fonti di finanziamento come l’Howard Hughes Medical Institute, e che richiede 2500 dollari agli autori per ogni articolo pubblicato [Science]

3 La missione del Giappone sull’asteroide Ryugu termina con una caccia nell’entroterra australiano
Una capsula della navicella spaziale giapponese Hayabusa2 è rientrata nell’atmosfera terrestre sabato, dopo un viaggio durato sei anni per esplorare e raccogliere campioni da un asteroide chiamato Ryugu. L’atterraggio è avvenuto 450 chilometri a nord della città di Adelaide in Australia, in una zona desertica. Ma i ricercatori hanno dovuto faticare per individuare il punto esatto in cui l’oggetto, largo 40 cm, è atterrato all’interno di una zona migliaia di metri quadrati. Lunedì un aereo ha lasciato l’Australia per trasportare in Giappone i campioni raccolti dalla capsula, dove verranno studiati a fondo e in un secondo momento condivisi con altri ricercatori di tutto il mondo. Studiare l’acqua intrappolata nei minerali di Ryugu potrebbe aiutare a capire se l’acqua negli oceani della Terra proviene dagli asteroidi e se questi abbiano avuto un ruolo nel trasporto di materia organica sul nostro pianeta [The New York Times]

4 Più artefatti che organismi viventi
Il peso degli oggetti fabbricati dagli esseri umani eccederà entro la fine dell’anno quello degli organismi viventi. È questa la conclusione a cui sono giunti i ricercatori del Weizmann Institute of Sciences a Rehovot, in Israele, che dà una misura dell’impatto che la nostra specie ha avuto sul pianeta che abitiamo. Gli scienziati hanno misurato la massa di tutti gli oggetti costruiti dall’umanità a partire dal 1900, come bottiglie di plastica, mattoni e cemento utilizzati per la costruzione degli edifici e delle strade, e hanno osservato che questa quantità è raddoppiata ogni 20 anni circa. Contemporaneamente la biomassa è diminuita a causa della deforestazione e della conseguente scomparsa di molte specie animali. L’azione congiunta di queste due dinamiche porterà per la prima volta al sorpasso degli artefatti sugli organismi viventi alla fine del 2020, secondo le stime del gruppo israeliano. I numeri nella loro conclusione sono chiaramente soggetti a un certo livello di incertezza, ma la sostanza non cambia: siamo entrati in una nuova era, quella dell’Antropocene, in cui la presenza degli umani sulla Terra sarà visibile per milioni di anni nel futuro [BBC News]

5 ERC Consolidator Grant: i ricercatori italiani continuano a fuggire all’estero
Sono stati pubblicati i progetti vincitori di un ERC Consolidator Grant, uno dei prestigiosi strumenti di finanziamento assegnato dallo European Research Council ai ricercatori con almeno sette anni di esperienza di ricerca dopo il dottorato. Dei 327 vincitori, ben 47 sono italiani, posizionando il nostro paese al primo posto nelle statistiche sulle 39 nazionalità partecipanti. Di questi 47 progetti però, solo 17 saranno svolti in Italia, mentre gli altri 30 verranno portati avanti in istituzioni straniere. Al primo posto nella classifica delle nazionalità dei centri ospitanti ci sono, a pari merito, Germania e Regno Unito, con ben 50 progetti, segue la Francia con 34 e i Paesi Bassi con 29. Continua dunque la tendenza che si è verificata negli ultimi anni: la ricerca italiana di eccellenza, per essere finanziata, deve spostarsi all’estero [Wired.it]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Il comitato di esperti esterno dell’FDA ha formalmente raccomandato che l’agenzia del farmaco USA approvi il vaccino anti-COVID-19 di Pfizer/BioNTech. È probabile che questo avverrà nei prossimi giorni [The New York Times]
× Pubblicati sul New England Journal of Medicine i dati di sicurezza ed efficacia del vaccino Pfizer/BioNTech [NEJM]
× Martedì è cominciata la campagna di vaccinazione in UK. La prima persona a ricevere il vaccino contro COVID-19 è stata una donna di 91 anni [The Guardian]
× Il tracciamento all’indietro potrebbe essere una strada promettente? [BBC]

Chi dovrebbe avere priorità per il vaccino?

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 27 novembre 2020]

Lunedì sono stati resi pubblici i primi dati di efficacia del vaccino sviluppato dalla società AstraZeneca in collaborazione con l’Università di Oxford, il terzo ad aver completato il suo studio di fase 3. I primi due sono quelli prodotti da Pfizer con BioNTech e da Moderna, che hanno dichiarato nelle scorse settimane un’efficacia del 95% nell’evitare infezioni sintomatiche da SARS-CoV-2. Pfizer e BioNTech hanno inviato all’FDA la documentazione per l’approvazione in condizioni di emergenza il 20 novembre scorso.

Secondo le informazioni rese pubbliche finora, l’efficacia del vaccino di AstraZeneca e Oxford è del 70% in media, ma tra coloro che hanno ricevuto, sembra per errore, nella prima somministrazione mezza dose e solo nella seconda un’intera dose, l’efficacia sembra salire al 90%. Questi risultati hanno suscitato perplessità tra gli scienziati e gli investitori. Pare infatti che il gruppo in cui è stata misurata un’efficacia del 90% sia molto ristretto rispetto a quello totale, circa 3 000 soggetti, e non contenga persone sopra i 55 anni. Ieri la società farmaceutica ha annunciato che ripeterà lo studio di fase 3 con il dosaggio apparentemente più efficace (mezza dose nella prima somministrazione e un’intera dose nella seconda) su un campione più grande e più rappresentativo, ma che questo non ritarderà il processo di approvazione da parte delle autorità farmaceutiche.

Ma l’incognita del dosaggio migliore per il vaccino di AstraZeneca e Oxford è solo una delle tante a cui ci troviamo difronte in questo momento. Per nessuno di questi tre vaccini sappiamo infatti come varia con l’età il grado di protezione conferita – per il vaccino antinfluenzale si osserva una  perdita di efficacia sopra 60 anni. Né sappiamo se ci proteggeranno anche dall’infezione, impedendoci di trasmettere il virus oltre a limitare l’insorgenza della malattia. Non sappiamo neanche quanto durerà l’immunità conferita, così come del resto non sappiamo quanto tempo sono immuni le persone che si sono infettate e sono poi guarite.

Insomma, abbiamo poche certezze. Ma siamo certi del fatto che i vaccini (questi primi tre come gli altri in fasi più iniziali di sperimentazione) sono la nostra migliore chance per sopprimere questa pandemia che da ormai nove mesi ci costringe a rispettare regole rigide di distanziamento e igiene, che sta sfibrando i nostri operatori sanitari, e che a oggi ha causato la morte di quasi 1 425 000 persone, più di 52 mila solo in Italia. È importante quindi non sprecare questa chance.

Sappiamo che all’inizio la disponibilità delle dosi di vaccino sarà limitata. In Italia, ad esempio, se il vaccino di Pfizer e BioNTech venisse approvato, a gennaio arriverebbero 3,5 milioni di dosi, sufficienti a vaccinare 1,7 milioni di persone (ciascuna con una prima iniezione e poi un richiamo a distanza di alcune settimane). Quindi la domanda è: chi vaccineremo per primo? Per rispondere, diversi gruppi di ricercatori nel mondo si sono imbarcati in un’impresa ardua: simulare lo sviluppo delle campagne vaccinali durante l’evolversi dell’epidemia da COVID-19 e capire qual è la strategia più efficace per ridurre il numero di decessi o di nuove infezioni. In ciò che segue ragioneremo sulla minimizzazione del numero di decessi.

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Automatizzare la scuola

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 20 novembre 2020]

La pandemia ha portato, a marzo, alla chiusura anticipata delle scuole in molti stati europei e non solo. Oltre 500 000 studenti italiani hanno sostenuto la maturità e il loro voto è stato calcolato per il 60% sulla base del percorso degli ultimi tre anni e per il 40% sulla base della sola prova orale (le prove scritte non si sono tenute). In tempi normali l’esame, con due prove scritte e una orale, serve ad assegnare 60 dei 100 punti in palio, mentre i voti ottenuti durante gli ultimi tre anni possono generare massimo 40 punti. Il risultato è stato un generale aumento dei voti. Se nel 2019 i diplomati con voto superiore a 80 erano il 32,8%, quest’anno sono stati il 49,6% del totale. Hanno preso 100, il voto massimo, il 9,9% dei maturandi contro il 5,6% del 2019.

In Gran Bretagna le cose sono andate diversamente. Gli esami finali degli studenti all’uscita dalle scuole superiori, chiamati A-level, non si sono tenuti e la loro valutazione è stata affidata a un algoritmo sulla base dei voti intermedi e della perfomance storica di ciascuna scuola. Il 40% degli studenti ha ricevuto voti più bassi rispetto a quelli proposti dai loro insegnanti e nel pomeriggio del 16 agosto le strade di Londra si sono riempite di ragazzi che agitavano cartelli con su scritto ‘fuck the algorithm’. C’è da sottolineare che il peso degli A-level nel sistema dell’istruzione britannico è molto più grande della nostra maturità. Sulla base di quei voti si decide infatti l’accesso all’università e, come conseguenza, al mondo del lavoro. L’algoritmo però non ha penalizzato ugualmente tutti gli studenti, come vedremo. Quelli appartenenti a contesti socioeconomici più svantaggiati hanno pagato il prezzo più salato.

Anche le università hanno trasferito lezioni ed esami online. E se la didattica a distanza ha funzionato meglio rispetto ai gradi inferiori di istruzione, i problemi si sono presentati nelle procedure di valutazione. Un grande numero di università, anche in Italia, ha cominciato a utilizzare sistemi di sorveglianza automatica durante gli esami. Le proteste degli studenti sono state numerose e hanno riguardato diversi temi, dall’eccessiva pressione psicologica a cui sono stati sottoposti, alla discriminazione verso studenti neri su cui i software di riconoscimento facciale funzionano ancora molto male, fino ai dubbi sul rispetto delle leggi sulla privacy. Diverse università hanno deciso di sospenderne l’utilizzo e di ricorrere a personale aggiuntivo per monitorare il comportamento degli studenti da remoto.

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Letture per il finesettimana #10

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 20 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di SpaceX che ha trasportato per la prima volta degli astronauti a bordo della Stazione Spaziale Internazionale, dei dubbi sulla presenza di fosfina nell’atmosfera di Venere, della crisi di riproducibilità dell’intelligenza artificiale, di come possiamo migliorare le previsioni dell’epidemia prendendo a esempio le previsioni meteo, degli ultimi aggiornamenti sui modelli climatici e sintetizziamo le notizie salienti sulla COVID-19.
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1 La navicella Dragon della compagnia privata SpaceX ha raggiunto la Stazione Spaziale Internazionale
Per la prima volta una compagnia privata ha trasportato quattro astronauti sulla Stazione Spaziale Internazionale (ISS), dove rimarranno per i prossimi sei mesi. La sonda è partita domenica dal Kennedy Space Center in Florida e ha raggiunto la ISS dopo 27 ore di volo. Questa operazione si ripeterà in futuro, con SpaceX e successivamente Boeing, che funzioneranno come taxi spaziali per gli astronauti della NASA [The Guardian]

2 Tra gli astronomi infuria il dibattito: è stata davvero rilevata fosfina nell’atmosfera di Venere?
A settembre un gruppo di ricercatori dell’università di Cardiff aveva pubblicato uno studio che documentava l’osservazione di misure spettrali riconducibili alla presenza di fosfina nell’atmosfera di Venere. Se questa conclusione fosse vera si tratterebbe della prova più robusta sull’esistenza di forme di vita fuori dal nostro pianeta. Ma negli ultimi due mesi numerosi gruppi hanno sollevato dei dubbi sulla validità dell’osservazione. L’International Astronomical Union ha poi emesso un comunicato in cui richiamava il gruppo di Cardiff riguardo al suo stile di comunicazione con i media, ricordandogli che è un dovere etico comunicare verso il grande pubblico mantenendo il massimo rigore scientifico [Physics World]

3 L’intelligenza artificiale attraversa una profonda cristi di riproducibilità
A metà ottobre Nature ha pubblicato la lettera preoccupata di 31 scienziati in risposta a uno studio apparso sulla stessa rivista all’inizio dell’anno e riguardante un nuovo sistema di deep learning sviluppato da Google per rilevare forme iniziali di tumore al seno dalle immagini mammografiche (ne avevamo parlato qualche settimana fa). La loro accusa è che più che un articolo per documentare una scoperta scientifica sembrava essere una campagna pubblicitaria dell’ultimo sistema messo a punto dall’azienda. I dettagli riguardanti il codice e i dati su cui era stato allenato erano talmente scarsi da non permettere una valutazione indipendente. Secondo i firmatari della lettera, il caso di Google è solo l’ultimo esempio di una tendenza generale nel campo dell’intelligenza artificiale (IA). Per alcuni questo è dovuto al fatto che l’IA è diventata una scienza sperimentale relativamente di recente e la sua comunità non ha ancora acquisito pienamente i metodi di lavoro che in altri campi, come la fisica o la biologia, sono la consuetudine [MIT Technology Review]

4 Simulare l’epidemia: cosa possono imparare gli epidemiologi dai modelli numerici per le previsioni meteorologiche?
La Royal Society ha commissionato a un gruppo di esperti uno studio di revisione di CovidSim, il modello di previsione dell’epidemia messo a punto dal gruppo dell’Imperial College e i cui risultati hanno informato a marzo le azioni del governo britannico. L’analisi, che deve ancora essere sottoposta a peer-review, ha mostrato che il modello avrebbe beneficiato della cosiddetta ‘simulazione di ensemble’, una pratica di routine nei sistemi numerici di previsione meteo (ma anche nello studio della dinamica molecolare). Si tratta di simulare l’andamento dell’epidemia variando i parametri di input all’interno del loro intervallo di confidenza per valutare quanto le previsioni ottenute siano sensibili a questi parametri. Stiamo parlando di quantità come il grado di contagiosità e letalità del virus, il numero di contatti stretti tipici in diverse situazioni della vita quotidiana, o l’efficacia di certe misure restrittive. Insomma grandezze che, soprattutto all’inizio di un’epidemia dovuta a un virus nuovo, sono affette da estrema incertezza. Lo studio ha permesso di capire che i parametri più rilevanti alla previsione del numero dei decessi sono la lunghezza del periodo in cui un soggetto asintomatico è contagioso, l’efficacia delle misure di distanziamento sociale e il tempo che intercorre tra l’infezione e l’isolamento [Nature]

6 I modelli climatici più recenti rivedono al rialzo le loro proiezioni sulla temperatura globale, ma non sono i più accurati
Il Coupled Model Intercomparison Project è un database che raccoglie i maggiori modelli climatici per confrontarne le previsioni. Recentemente sono state depositate le ultime simulazioni, alcune delle quali hanno rivisto al rialzo l’evoluzione della temperatura globale. Tuttavia uno studio, pubblicato da poco sulla rivista Earth System Dynamics, mostra come pesando i risultati dei modelli nel database secondo l’accuratezza delle loro previsioni sul passato, gli scenari con i più alti livelli di riscaldamento sembrano essere molto poco probabili. “È ancora necessaria un’azione decisiva per il clima, ma gli scenari che prevedono il riscaldamento più estremo sembrano essere poco realistici” ha affermato su Twitter Lukas Brunner, climatologo all’ETH di Zurigo primo autore della ricerca [Ars Technica]

6 Aggiornamenti COVID-19
× Lo studio del sangue di persone guarite dalla COVID-19 suggerisce che l’immunità al coronavirus potrebbe durare anni [The New York Times]
× Uno studio mostra che i bambini producono anticorpi contro il coronavirus più deboli e in numero minore rispetto agli adulti e questo spiegherebbe perché contrastano l’infezione più velocemente e senza ammalarsi seriamente [The New York Times]
× L’incontro con i coronavirus responsabili di alcuni raffreddori potrebbe generare anticorpi in grado di neutralizzare anche il SARS-CoV-2. Questo spiegherebbe perché i bambini si ammalano meno degli adulti [The New York Times]
× Il vaccino prodotto dalla società Moderna ha ridotto il rischio di infezione da COVID-19 del 94,5% [STATA News]
× Pfizer e BioNTech pronti a presentare i dati del vaccino contro COVID-19 alla FDA che mostrano un’efficacia del 95% [STATA News]
× Un studio ha cercato di stabilire quali siano le politiche di contenimento dell’epidemia di COVID-19 più efficaci tra quelle già implementate nel mondo. Non è cosa facile [Ars Technica]
×  Primo test diagnostico molecolare da condurre autonomamente a casa approvato negli Stati Uniti [NPR]
× Il governo delle app di tracciamento soffre una contraddizione: senza che queste vengano adottate da un numero sufficiente di persone non è possibile dimostrarne l’efficacia, ma senza dimostrarne l’efficacia non è possibile giustificarne e promuoverne l’adozione su larga scala. Come risolverla? [Science]

Indicatori e governo dell’epidemia

Fase. Rischio. Scenario. Queste tre parole scandiscono la risposta e la preparazione che le istituzioni hanno progettato per contrastare l’epidemia di SARS-CoV-2 in Italia da febbraio a oggi.

Le tre parole sono introdotte e dettagliate in tre documenti istituzionali, che costituiscono la base di questo approfondimento, il Decreto del Presidente del Consiglio dei Ministri del 26 aprile [1], il Decreto del Ministero della Salute del 30 aprile [2] e il documento “Prevenzione e risposta COVID-19” [3] pubblicato all’inizio di ottobre da Ministero della Salute e Istituto Superiore di Sanità (ISS) insieme a un’altra serie di centri di ricerca e associazioni del settore sanitario.

I tre documenti definiscono una serie di indicatori (numerici e non) grazie ai quali si elabora una sintesi del quadro epidemiologico a livello locale e nazionale e si stabilisce in che fase siamo, qual è il livello di rischio delle singole regioni e infine in quale scenario queste si trovino. Il colore, giallo, arancione o rosso, delle regioni viene stabilito sulla base del livello di rischio e dello scenario, in una maniera non del tutto lineare come vedremo.

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Letture per il finesettimana #9

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 13 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo del modello cosmologico standard, di cibi geneticamente modificati, del ruolo dell’esperienza nella valutazione soggettiva del rischio, di come riaprire le attività chiuse per via della pandemia basandosi sulle prove scientifiche, del finanziamento al programma Horizon Europe e della crisi di Nuova Delhi che affronta un nuovo aumento dei contagi da SARS-CoV-2 con livelli elevatissimi di inquinamento atmosferico e l’inverno alle porte.
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1 Il trionfo del modello cosmologico standard sancito da una misura di precisione da parte degli astrofisici ai Laboratori del Gran Sasso
Nei laboratori sotto il Gran Sasso la collaborazione LUNA ha misurato con precisione inedita la frequenza con cui il deuterio si trasforma in elio-3 assorbendo un protone. Questa quantità è fondamentale per stabilire con precisione qual era la densità di protoni e neutroni nei primi minuti dopo il Big Bang, e confrontarla con quella presente all’epoca della ricombinazione, circa 380 000 anni dopo, misurata dalle osservazioni della radiazione cosmica di fondo. Questo confronto permette di testare la validità del modello cosmologico standard. La misura non è affatto facile perché la fusione di deuterio e protone in elio-3 è un evento raro e in più sulla superficie terrestre i raggi cosmici ne coprirebbero il segnale. Per questo l’esperimento è stato realizzato sotto la montagna del Gran Sasso, che con la sua roccia scherma i raggi cosmici. La misura ottenuta è stata inserita nel modello e ha restituito un valore compatibile con quello stimato dalla radiazione cosmologica di fondo [Quantamagazine]

2 Ancora tante persone dubitano della sicurezza dei cibi geneticamente modificati
Un’indagine condotta dal Pew Research Center ha concluso che c’è ancora una diffusa diffidenza verso gli organismi geneticamente modificati usati per gli alimenti. Il sondaggio ha coinvolto 1500 persone in 20 stati e la mediana della percentuale di chi considera non sicuri i cibi geneticamente modificati è del 48%, quella dei favorevoli è del 13%. Viene rilevata però una grande percentuale di persone che dichiarano di non saperne abbastanza per esprimersi (mediana del 37%). In Italia il 26% degli intervistati non ha risposto non ritenendosi sufficientemente informato, il 62% li ha definiti non sicuri e il 10% sicuri. L’Australia è l’unico Paese in cui la percentuale dei contrari uguaglia quella dei favorevoli, attestandosi a un valore del 31%. In generale le donne sono più inclini degli uomini a ritenere questi cibi pericolosi per la salute, mentre tra coloro che hanno un alto livello di istruzione in campo scientifico la frazione dei favorevoli è del 48% [PEW Research Center]

3 Come prendiamo le decisioni in tempo di pandemia?
Kahneman and Tversy lo scrivevano già nel 1974 in un articolo intitolato “Judgement Under Uncertainty”: la nostra valutazione del rischio è basata sull’esperienza. Così accade che la probabilità soggettiva che assegniamo a un incidente d’auto cresce per un po’ dopo aver visto una macchina ribaltata al lato della strada. La pandemia è un’esperienza che non ha precedenti nelle nostre vite e quindi la norma sociale pesa molto sui nostri comportamenti: indossare o no la mascherina, partecipare a una festa, scegliere per i nostri figli la didattica a distanza. Per contrastare questa dinamica è necessaria una comunicazione chiara e corretta da parte delle istituzioni e di personaggi carismatici che hanno davvero il potere di farci cambiare idea e di rendere accettabili cose su cui altrimenti faticheremmo a essere razionali [ProPublica]

4 Il Parlamento europeo ha approvato un budget di 85 miliardi di euro per il programma Horizon Europe
Si tratta di 1,5 miliardi in più rispetto a quanto proposto inizialmente dalla Commissione nel 2018. Un aumento modesto che però risponde alle pressioni di diversi gruppi di ricercatori e società scientifiche che aspiravano a 160 miliardi. Tuttavia, l’aumento del budget non era affatto scontato ed è il frutto di una rinegoziazione tra gli Stati membri riuniti nel Consiglio d’Europa. Horizon Europe è il prossimo programma quadro di finanziamento della Unione Europea per il periodo 2021-2027. Nei prossimi mesi sarà deciso come gli 85 miliardi saranno spartiti tra i diversi programmi e in particolare quanto sarà destinato allo European Research Council, l’agenzia di finanziamento della ricerca di base in Europa [Science]

5 Big data per guidare le chiusure e le riaperture
Grazie ai dati di mobilità riguardanti 98 milioni di cittadini residenti in diverse città americane e relativi al periodo 1 marzo – 1 aprile, un gruppo di ricercatori di Stanford è stato in grado di identificare i contesti dove è più probabile infettarsi. I risultati non sono sorprendenti, e in parte confermano quello che abbiamo imparato da studi di eventi specifici di diffusione. I luoghi più pericolosi sono i ristoranti, le palestre e le chiese. Ma l’estrema ricchezza del campione dei dati (ottenuto dalla localizzazione dei cellulari) permette di quantificare con accuratezza il rischio di trasmissione tipico di ciascun contesto e di simulare l’evoluzione dell’epidemia con aperture modulate, in cui per esempio vengono riaperti i ristoranti ma con un tetto alla percentuale di occupazione. Lo studio offre una base scientifica per cominciare a pianificare le riaperture nei Paesi in cui vigono misure restrittive e in cui il disagio sociale dovuto alla crisi economica sta crescendo in maniera preoccupante [Nature]

6 L’arrivo dell’inverno e l’aumento dell’inquinamento atmosferico fanno salire i casi di infezione a Nuova Delhi
Mentre l’epidemia in India ha cominciato a rallentare dalla metà di settembre, Nuova Delhi, nel nord del Paese, ha toccato il suo record di contagi giornalieri mercoledì, con 8 500 nuovi casi positivi. La pressione sugli ospedali aumenta con quasi il 50% dei letti destinati ai pazienti con COVID-19 già occupati. La situazione delle terapie intensive è ancora più preoccupante. L’aumento dei contagi arriva insieme al deterioramento della qualità dell’aria, con una concentrazione di particolato fine 14 volte superiore alle soglie di sicurezza stabilite dall’Organizzazione Mondiale della Sanità, e all’abbassamento delle temperature, che permetteranno al virus di sopravvivere più a lungo e indeboliranno il sistema immunitario. Sono ormai vari gli studi che hanno misurato una correlazione tra livelli di inquinamento e tasso di mortalità della COVID-19 oppure severità del quadro clinico [BBC]

Letture per il finesettimana #8

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 6 novembre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di equazioni differenziali, di archeologia glaciale, di accesso delle minoranze alla ricerca scientifica, degli errori commessi dalla politica nonostante l’incredibile risposta di medici e scienziati di fronte alla pandemia, degli eventi di superdiffusione del SARS-CoV-2 e, infine, del futuro della scienza americana in attesa dell’esito del voto.
Buona lettura e al prossimo venerdì (per segnalare questa newsletter agli amici ecco il link per l’iscrizione)

1 Risolvere uno dei problemi matematici più difficili con il deep learning
Le equazioni differenziali alle derivate parziali (PDE) descrivono fenomeni che evolvono nel tempo e nello spazio. Sono capaci di rappresentare la dinamica dei fluidi, le orbite dei pianeti o il movimento delle placche tettoniche. Ma risolverle è uno dei problemi matematici più difficili in assoluto. Un gruppo di ricercatori del California Institute of Technology ha sviluppato un algoritmo di deep learning capace di trovare le soluzioni di intere famiglie di PDE senza essere ri-allenato ed è 1000 volte più veloce dei metodi tradizionali [MIT Technology Review]

2 Lo scioglimento dei ghiacciai rivela reperti archeologici che sarebbero altrimenti rimasti segreti ma allo stesso tempo rischia di farli perdere per sempre
Con lo scioglimento dei ghiacci causato dal riscaldamento globale stanno venendo alla luce artefatti antichi perfettamente conservati, creando una nuova scienza, quella della archeologia glaciale. Ma i ghiacci si sciolgono a un ritmo accelerato e per gli archeologi è iniziata una corsa contro il tempo per salvare questi tesori così fragili [The Guardian]

3 L’accesso alla ricerca scientifica è ancora largamente precluso alle minoranze, come neri e donne, ma non sappiamo quanto perché mancano i dati
Le più grandi case editrici scientifiche hanno dichiarato di aver intrapreso delle politiche di integrazione verso i gruppi minoritari che pubblicano meno sulle loro riviste, ma solo due hanno raccolto dei dati sull’argomento. Si tratta dell’American Association for the Advancement of Science, che pubblica Science, e la Royal Society. In entrambi i casi gli autori si sono identificati come bianchi nel 70-80% dei casi. Le cose non sono molto diverse se si guarda ai dipendenti di queste case editrici o all’identità di genere invece che alla composizione etnica. Per cambiare le cose però, occorre prima di tutto raccogliere più dati a riguardo [The New York Times]

4 Nel libro ‘The COVID-19 catastrophe’ Richard Horton, direttore della rivista The Lancet, racconta il successo della scienza e il fallimento della politica
Già alla fine di gennaio la comunità medica e scientifica cinese documentava, in giornali scientifici in inglese e di alto livello, le caratteristiche cliniche della malattia causata dal nuovo coronavirus, confermava la possibilità di trasmissione da persona a persona e quantificava il carico a cui sarebbero state sottoposte le terapie intensive. Una risposta incredibile e la prova di una rinascita seguita alla terribile gestione dell’epidemia di SARS nel 2002-2003. Nonostante questo, i governi occidentali, soprattutto gli Stati Uniti, non sono stati in grado di essere conseguenti, in parte per sottovalutazione del problema e in parte per strutturale incapacità dei loro sistemi sanitari di affrontare una crisi del genere [LSE Impact Blog]

5 Il ruolo degli eventi di superdiffusione nell’epidemia di SARS-CoV-2
Alla fine di febbraio la società farmaceutica Biogen ha tenuto la sua consueta conferenza annuale a Boston. Uno dei partecipanti era stato infettato dal nuovo coronavirus e probabilmente lo ha trasmesso a 97 persone, tra gli altri partecipanti e i loro conviventi. Uno studio recente ha stimato che la catena di contagio di quell’evento potrebbe aver coinvolto decine di migliaia di persone solamente nella zona di Boston. L’indice Rt, di cui sentiamo tanto parlare, indica quante persone vengono contagiate da una persona infetta in media. Ma l’esperienza insegna che per la COVID-19, così come per molte altre malattie infettive, la maggior parte delle persone non trasmettono il virus a nessuno e una piccola percentuale è responsabile dalla maggioranza delle infezioni. Questo ha due conseguenze in termini pratici: è importante limitare le occasioni che favoriscono fenomeni di superdiffusione (spazi chiusi, affollati e senza distanziamento) e tracciare i contatti all’indietro piuttosto che in avanti (ovvero cercare di capire dove una persona si è infettata piuttosto che capire chi ha infettato) [Science]

6 La scienza americana attende il risultato del voto presidenziale col fiato sospeso
×  I quattro anni passati hanno causato talmente tanti danni alla scienza e alle politiche informate dalla scienza, che ci vorranno decenni per recuperare [Science]
×  La gestione della pandemia è stato il culmine di una serie di politiche che hanno sistematicamente ignorato le prove scientifiche [Nature]
×  Ma alcuni scienziati, hanno avuto commenti positivi sui quattro anni della presidenza Trump, soprattutto dal punto dei vista dei fondi. Nonostante i ripetuti tentativi del presidente di tagliare i finanziamenti pubblici di diverse agenzie di ricerca federali, il Congresso si è opposto [Science]
×  L’ambito in cui Trump ha fatto più danni è sicuramente quello delle politiche ambientali. Mercoledì, il giorno dopo le elezioni, gli Stati Uniti sono ufficialmente usciti dall’accordo di Parigi. Se Biden vincesse, basterebbe una sua firma per rientrare, ma gli impegni che potrebbe portare sul tavolo della conferenza delle parti dipenderebbero anche e soprattutto dal Congresso [Vox]

Letture per il finesettimana #7

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 30 ottobre 2020]

Buon venerdì,
questa settimana parliamo di ingorghi nell’orbita bassa della Terra, di ragionamento in stato di incertezza, di pre-print, della moderazione dei contenuti sui social network, dell’approvazione del primo farmaco contro la COVID-19 e dell’acqua trovata sulla Luna.
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1 Internet alla conquista dello spazio
Tra il 2010 e il 2019 sono stati lanciati in orbita ogni anno 181 piccoli satelliti in media. Questo numero è destinato ad aumentare notevolmente fino a raggiungere 1000 satelliti all’anno nel 2029. È l’effetto degli sviluppi tecnologici che hanno ridotto enormemente i costi per costruire e lanciare questi dispositivi, permettendo così a compagnie private come Amazon e SpaceX di avviare programmi di sviluppo di vere e proprie costellazioni di satelliti per rispondere alla crescente domanda di connessione veloce a Internet anche nelle zone più remote del pianeta. L’orbita terrestre bassa, tra i 300 e 1000 chilometri di altitudine, sembrerà presto un autostrada nell’ora di punta, ponendo non pochi problemi ai programmi di esplorazione spaziale. Dall’inizio dell’anno la Stazione Spaziale Internazionale ha dovuto effettuare già tre manovre di riposizionamento per evitare collisioni [Le Monde €]

2 Carlo Rovelli ci ricorda quanto è importante saper ragionare in stato di incertezza
Ogni giorni giornali, radio e televisioni elencano diligentemente il numero di nuove infezioni da SARS-CoV-2, numero di decessi, tassi di variazione rispetto alla settimana precedente, tassi di mortalità e valore dell’ormai arcinoto parametro R. Ma molti d questi numeri hanno un valore statistico, servono cioè a riassumere la nostra conoscenza incerta dell’epidemia. Avere un minimo di alfabetizzazione statistica ci permetterebbe di usare correttamente queste informazioni per valutare i rischi dei nostri comportamenti e decidere di conseguenza. E anche, forse, a non arrabbiarci per i cambi di scenario apparentemente inaspettati, accusando di scarsa competenza gli scienziati. Ricordiamocene nel progettare i programmi scolastici, dalle scuole primarie fino al liceo [The Guardian]

3 Una lezione della pandemia: la pubblicazione dei pre-print dovrebbe diventare il nuovo standard per comunicare i risultati della ricerca
Gli archivi aperti bioRxiv e medRxiv che pubblicano pre-print, articoli scientifici non ancora sottoposti al tradizionale processo di peer review, contano a oggi circa 10 000 studi sul nuovo SARS-CoV-2. I ricercatori hanno condiviso i loro risultati prima che venissero pubblicati sulle riviste più tradizionali, perché durante l’emergenza ogni giorno conta. Se in matematica e fisica è abitudine da tempo pubblicare il proprio lavoro prima della pubblicazione, in biologia e medicina è una novità. A chi si preoccupa per il rischio di diffusione di informazioni false o poco significative, bisogna ricordare che questi archivi aperti hanno dei filtri in ingresso. Inoltre, la revisione aperta a tutta la comunità scientifica e non a un gruppo di due o tre revisori coperti da anonimato può garantire uno scrutinio forse più accurato [Undark]

4 A pochi giorni dalle elezioni americane, i repubblicani strumentalizzano le audizioni delle big tech sul problema della moderazione dei contenuti online
Il 28 ottobre il Senato degli Stati Uniti ha interrogato gli amministratori delegati di Facebook, Google e Twitter riguardo alle strategie adottate nella moderazione dei contenuti. L’audizione avrebbe dovuto affrontare la sempre più necessaria riforma della legge, approvata nel 1996, che stabilisce che i provider di servizi internet non sono responsabili dei contenuti che gli utenti pubblicano attraverso le loro piattaforme. Tuttavia, i Senatori repubblicani hanno sfruttato l’occasione per incalzare i tre, sostenendo che le loro aziende hanno censurato più spesso i contenuti dei conservatori rispetto a quelli dei progressisti. Queste affermazioni sono smentite dai fatti [Vox]

5 La FDA approva il primo farmaco per la cura della COVID-19: è il remdesivir che negli studi clinici ha mostrato efficacia molto limitata o nulla
Il 22 ottobre la Food and Drug Administration statunitense ha approvato il primo farmaco per la cura della COVID-19 in tutti i pazienti, ospedalizzati e non. Si tratta del remdesivir, un antivirale prodotto dall’azienda farmaceutica Gilead Sciences. Gli scienziati hanno accolto con stupore la decisione visto che gli studi clinici realizzati finora hanno dimostrato un’efficacia molto limitata nel ridurre i tempi di recupero dalla malattia. Il più grande fra questi è Solidarity, condotto dall’Organizzazione Mondiale della Sanità, che il 15 ottobre ha annunciato di non aver osservato alcuna riduzione nei tempi di guarigione nei pazienti curati con remdesivir [Science]

6 La NASA ha rilevato la presenza di acqua in zone illuminate della superficie lunare
Dopo aver creato attesa dichiarando venerdì scorso di aver fatto una eccitante scoperta sulla Luna, lunedì 26 ottobre la NASA ha annunciato di aver trovato tracce di acqua ghiacciata su porzioni della superficie lunare illuminate dal sole. La presenza di acqua sulla Luna non è una novità, ma finora si riteneva fosse limitata ad alcune zone ai poli e intrappolata all’interno di minerali. Per la prima volta gli scienziati sono stati in grado di osservare molecole di H2O in zone illuminate e a latitudini più calde. Questa scoperta potrebbe aprire nuovi scenari alle missioni umane sulla superficie del nostro satellite, ma per ora si tratta solo di speculazioni perché non sappiamo quanta acqua sia presente e soprattutto non abbiamo ancora la tecnologia necessaria eventualmente ad estrarla [The Atlantic]

Diagnosi automatizzate: dalla COVID-19 al tumore al seno

[pubblicato originariamente su Scienza in rete il 23 ottobre 2020]

Due settimane fa un gruppo di ricercatori cinesi ha pubblicato sulla rivista Nature Communications uno studio in cui mostra le performance di un sistema di intelligenza artificiale nel diagnosticare la COVID-19 a partire dalle immagini di tomografia computerizzata dei polmoni, distinguendola da altre tre patologie: le polmoniti causate dall’influenza stagionale, le polmoniti non virali e altri tipi di lesioni diverse dalle polmoniti. Si tratta solo dell’ultimo di una serie di sistemi di intelligenza artificiale messi a punto negli ultimi mesi per diagnosticare la COVID-19, che potrebbero diventare utili se i sistemi sanitari sottoposti a pressione esagerata non fossero più in grado di effettuare tempestivamente i test molecolari (quelli che cercano tracce dell’RNA virale nei campioni prelevati tramite tampone naso-faringeo). Questi sistemi di lettura automatizzata potrebbero poi essere modificati per funzionare anche su radiografie polmonari, un metodo diagnostico facilmente disponibile anche nei Paesi meno sviluppati.

Non solo. Potrebbero servire anche a individuare con un po’ di anticipo i pazienti che andranno incontro a un decorso più severo e che necessiteranno di essere intubati, permettendo così agli ospedali di gestire meglio le loro risorse. A fine settembre uno di questi sistemi, sviluppato dalla società Dascena di San Francisco, ha ottenuto l’approvazione per uso in caso di emergenza da parte della Food and Drug Administration, l’agenzia del farmaco statunitense.

I sistemi di intelligenza artificiale per la diagnosi e il triage dei casi di COVID-19 sono solo gli ultimi esempi di una serie di algoritmi di machine learning che hanno trovato numerose applicazioni nelle attività di diagnostica per immagini, a cominciare dalla diagnosi dei tumori. Analizzare immagini mammografiche o biopsie di diversi tipi di tessuto alla ricerca di formazioni cellulari anomale o veri e propri tumori si è dimostrato un compito particolarmente facile per questo tipo di algoritmi, che spesso hanno superato in bravura radiologi e patologi con anni di esperienza. Il caso più studiato è sicuramente quello del tumore al seno, ma sono stati ottenuti risultati importanti anche per i tumori del polmone e della pelle.

L’obiettivo è classificare l’immagine diagnostica in un numero finito di categorie. Nei casi semplici sarà sufficiente discriminare fra solo due gruppi, sano o malato, in quelli più complessi bisognerà considerare diversi tipi di anomalie, da quelle benigne a quelle più aggressive. Il successo dell’intelligenza artificiale è arrivato proprio con lo sviluppo di algoritmi particolarmente capaci in questa attività di classificazione delle immagini.

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