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Spazzolino contro l'infarto

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E' ormai noto da tempo che la scarsa igiene orale sia direttamente collegata con il rischio di sviluppare patologie cardiache. Nonostante ciò per molto tempo è rimasto sconosciuto il legame tra i due fenomeni. A svelare il mistero ci hanno pensato i ricercatori dell'Università di Bristol. Secondo gli scienziati inglesi la causa sarebbe la presenza di un microrganismo della famiglia degli streptococchi. I risultati della ricerca sono stati presentati alla conferenza autunnale organizzata dalla Society for General Microbiology’s.

Il microrganismo in questione è quello in grado di causare le carie e le infiammazioni gengivali. Ma come può un banale organismo scatenare danni ben più gravi di una semplice carie? Il segreto sta nella loro capacità di entrare nel circolo sanguigno, tramite piccole ferite nelle gengive, e aderire alle piastrine producendo una particolare proteina (PadA) in grado di creare una vera e propria barriera protettiva. Ciò può comportare un'aggregazione piastrinica che alla lunga genera veri e propri coaguli di sangue spesso associati a ictus e infarti.

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Medicina

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Quest'anno l'Intelligenza Artificiale ha fatto la parte del leone nei Nobel per la fisica e la chimica. Meglio sarebbe dire machine learning e reti neurali, grazie al cui sviluppo si devono sistemi che vanno dal riconoscimento di immagini alla IA generativa come Chat-GPT. In questo articolo Chiara Sabelli racconta la storia della ricerca che ha portato il fisico e biologo John J. Hopfield e l'informatico e neuroscienzato Geoffrey Hinton a porre le basi dell'attuale machine learning.

Immagine modificata a partire dall'articolo "Biohybrid and Bioinspired Magnetic Microswimmers" https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1002/smll.201704374

Il premio Nobel per la fisica 2024 è stato assegnato a John J. Hopfield, fisico e biologo statunitense dell’università di Princeton, e a Geoffrey Hinton, informatico e neuroscienziato britannico dell’Università di Toronto per aver sfruttato strumenti della fisica statistica nello sviluppo dei metodi alla base delle potenti tecnologie di machine learning di oggi.