In un'era in cui l'Intelligenza Artificiale (AI) sta trasformando ogni aspetto della nostra vita, la sanità non fa eccezione. Un recente studio condotto dall'Università di Göteborg e guidato dal dottor Sam Polesie ha messo in luce un risultato sorprendente: un semplice modello di AI è stato in grado di eguagliare le performance di dermatologi esperti nella valutazione dell'aggressività del carcinoma a cellule squamose, il secondo tumore della pelle più comune in Svezia. Questo progresso suggerisce un futuro in cui l'AI potrebbe diventare uno strumento prezioso per la diagnosi e la gestione dei tumori cutanei.

Il dilemma della diagnosi preoperatoria
Ogni anno, migliaia di persone sviluppano un carcinoma a cellule squamose. Questo tumore, strettamente legato all'esposizione cumulativa ai raggi UV, si manifesta spesso nelle aree del corpo più esposte al sole, come testa e collo. Mentre la diagnosi di per sé è relativamente semplice, la vera sfida risiede nella valutazione preoperatoria del tumore. Determinare la sua aggressività è cruciale per pianificare l'intervento chirurgico, decidere l'ampiezza dei margini di escissione e stabilire le priorità.

 

I Microrganismi Effettivi (EM), sviluppati negli anni ’80 dal prof. Teruo Higa, costituiscono una tecnologia microbiologica basata su un consorzio probiotico anaerobico, capace di rigenerare ambienti biologicamente compromessi. Il presente lavoro analizza la composizione dell’EM-1 (batteri lattici, fotosintetici, lieviti, attinomiceti), illustrandone le percentuali, le proprietà distintive e i meccanismi d’azione attesi nei sistemi naturali e domestici. Viene inoltre riportata una sperimentazione personale pluriennale, condotta in contesti ambientali e su base individuale, che evidenzia una marcata riduzione dei fenomeni degenerativi, un miglioramento della qualità microbiologica e un’azione riequilibrante sui sistemi trattati. I dati osservazionali rafforzano l’ipotesi secondo cui l’introduzione selettiva di microrganismi costruttivi può promuovere effetti rigenerativi sistemici in modo sicuro, sostenibile e replicabile.



Il 10 settembre 2025, il JNCI: Journal of the National Cancer Institute ha pubblicato una ricerca rivoluzionaria che potrebbe cambiare il modo in cui il cancro dell'orofaringe, causato dal Papillomavirus Umano (HPV), viene diagnosticato. Lo studio, condotto da un team di scienziati del Massachusetts Eye and Ear e della Harvard Medical School di Boston, suggerisce che una semplice analisi del sangue potrebbe rilevare questo tumore con anni di anticipo rispetto ai sintomi [1].

La sfida della diagnosi precoce
In Italia, si registrano circa 3.000 nuove diagnosi di tumore dell'orofaringe ogni anno [2]. Attualmente, il tasso di mortalità a cinque anni dalla diagnosi è di circa il 40% [2]. Negli Stati Uniti, questo tumore associato all'HPV (HPV-OPSCC) è la forma di cancro legata a questo virus più comune. Spesso, la malattia viene diagnosticata solo quando è in fase avanzata, a causa della mancanza di test di screening efficaci. Una diagnosi tardiva porta a trattamenti più aggressivi che non solo compromettono la qualità della vita dei pazienti, ma possono anche non riuscire a salvarli dalla morte.

Gardnerella vaginalis

12 Set 2025 Scritto da



Spesso, quando si parla di disturbi intimi femminili, l'attenzione si concentra sulle infezioni da lieviti come la candida. Meno conosciuta è la vaginosi batterica, una condizione che coinvolge un batterio specifico: la Gardnerella vaginalis (H.L. Gardner 1955). La Gardnerella è un batterio anaerobio facoltativo, ciò vuol dire che pur preferendo ambienti con poco o nessun ossigeno, ha la capacità di crescere anche in presenza di ossigeno. A differenza di un'infezione classica, la vaginosi è uno squilibrio ecologico, un'alterazione del delicato microbiota vaginale che merita un'analisi più approfondita.

L'ecosistema vaginale: un delicato equilibrio
L'ambiente vaginale ospita una comunità complessa di microrganismi, dominata in condizioni di salute da batteri utili del genere Lactobacillus. Questi batteri sono i guardiani dell'ecosistema: producono acido lattico, mantenendo il pH vaginale acido (generalmente tra 3,8 e 4,5), un ambiente che inibisce la crescita di patogeni indesiderati. La Gardnerella vaginalis fa parte di questa flora, ma la sua presenza è solitamente mantenuta sotto controllo dall’acidità vaginale.
Quando l'equilibrio si rompe, il pH si alza raggiungendo valori eguali o superiori a 5 (diventando meno acido) e i lattobacilli diminuiscono drasticamente avviene la proliferazione della Gardnerella e di altri batteri anaerobi (che vivono in assenza di ossigeno) come Mycoplasma hominis e Prevotella. L'aumento esponenziale di questi microrganismi è il cuore della vaginosi batterica.


Una collaborazione scientifica tra l'Università di Colonia e l'Ospedale Pediatrico Bambino Gesù ha portato a una scoperta fondamentale nel campo delle malattie autoinfiammatorie, pubblicata sulla prestigiosa rivista Nature. Lo studio ha individuato il meccanismo che scatena una grave malattia genetica rara nei bambini, la SAVI (vasculopatia associata a STING con esordio infantile), offrendo nuove speranze per terapie future.

Il ruolo cruciale della proteina STING
Il sistema immunitario, che normalmente ci protegge, in alcuni casi si rivolta contro l'organismo scatenando una forte infiammazione. I ricercatori hanno scoperto che la proteina STING, una sorta di "sensore" immunitario, non solo rileva minacce come infezioni, ma può anche innescare la necroptosi, un tipo di morte cellulare programmata.


Un nuovo studio dell'Università di Padova, pubblicato sulla rivista «eLife», dimostra che la nostra tendenza a percepire i numeri in una linea spaziale che va da sinistra a destra ha radici biologiche profonde, non solo culturali. La ricerca rivela che questa associazione tra numeri e spazio è strettamente legata alla specializzazione degli emisferi cerebrali (lateralizzazione) e può essere influenzata da un fattore sorprendente: l'esposizione alla luce.

Le basi biologiche della linea numerica mentale
Secondo la credenza comune, la nostra "linea numerica mentale" – con i numeri piccoli a sinistra e quelli grandi a destra – è un'abitudine che acquisiamo leggendo e scrivendo. Tuttavia, i ricercatori padovani, guidati dalla Prof.ssa Rosa Rugani, hanno fornito una prova diretta contro questa teoria, basandosi su un esperimento sui pulcini appena nati.

 

Una scoperta dall'Università di Torino potrebbe cambiare il modo in cui comprendiamo la memoria e l'apprendimento.

I ricercatori hanno individuato il ruolo fondamentale di una proteina, chiamata SKT, che è essenziale per la comunicazione tra le cellule cerebrali.

Lo studio, pubblicato sulla prestigiosa rivista Cell Reports, spiega che la proteina SKT agisce come una sorta di "allenatore" per le sinapsi, aiutandole a funzionare correttamente. Senza di essa, le connessioni tra i neuroni si indeboliscono, rendendo difficile imparare e ricordare.




Il vaiolo delle scimmie (mpox) è emerso come una minaccia sanitaria globale, con un'epidemia nel 2022 che ha sorpreso la comunità scientifica per la sua rapida diffusione al di fuori delle aree endemiche africane [1, 2]. Storicamente confinata a specifici focolai, la recente diffusione del virus, in particolare del clade II, ha sollevato preoccupazioni riguardo ai cambiamenti nella sua epidemiologia e nelle vie di trasmissione, in particolare quella sessuale. Questo articolo di revisione esamina l'eziologia, la patogenesi, l'epidemiologia e le strategie di prevenzione del virus mpox, analizzando l'impatto della cessazione della vaccinazione anti-vaiolo e l'importanza delle nuove vie di trasmissione nel contesto attuale. Vengono inoltre discusse le sfide cliniche e le prospettive future nella gestione di questa malattia.


Un team di ricercatori italiani del CNR (Consiglio Nazionale delle Ricerche) di Napoli e del TIGEM (Istituto Telethon di Genetica e Medicina) di Pozzuoli ha messo a punto una tecnica innovativa che potrebbe rivoluzionare lo studio e la cura delle malattie da accumulo lisosomiale. La ricerca, pubblicata su ACS Nano, descrive come per la prima volta è stato possibile analizzare in 3D i lisosomi, gli "organi digestivi" delle cellule, senza usare marcatori fluorescenti.


Un team di ricercatori, inclusi diversi ex studenti dell'Università di Padova, ha sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale che, analizzando i dati raccolti da sensori indossabili, è in grado di individuare i primi segnali di rischio di diabete prima che i test standard, come l'HbA1c, mostrino anomalie.

Lo studio, pubblicato su "Nature Medicine", rivela che due persone con lo stesso valore di HbA1c possono avere un rischio di diabete molto diverso. A differenza del test tradizionale, che misura la media di glucosio nel sangue, questo modello analizza i picchi glicemici giornalieri per comprendere come il corpo gestisce lo zucchero.

 

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