“Leukemia-on-a-chip”, un innovativo modello preclinico per valutare le CAR-T

È un dispositivo piccolissimo, delle dimensioni di un vetrino da microscopio, e permette di osservare in tempo reale le complesse interazioni tra i linfociti T ingegnerizzati e le cellule tumorali

Da qualche anno le terapie con cellule CAR-T rappresentano una svolta nel trattamento di alcuni tumori ematologici, tra cui la leucemia linfoblastica acuta. Nonostante i risultati sempre più promettenti, molti pazienti affetti da leucemia vanno incontro a recidive e molti manifestano effetti collaterali significativi. La difficoltà nel migliorare queste terapie è in parte dovuta ai limiti dei metodi di sperimentazione tradizionali. Un nuovo dispositivo, chiamato “leukemia-on-a-chip”, permette di osservare in tempo reale le complesse interazioni tra cellule CAR-T e cellule tumorali in condizioni controllate, superando le limitazioni delle colture cellulari bidimensionali e degli esperimenti sugli animali. I risultati di questo innovativo modello preclinico sono stati pubblicati su Nature Biomedical Engineering.

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Che fine ha fatto COVID-19 in questa estate 2025?

Nelle scorse settimane è stato individuato il primo caso di infezione da variante “nimbus” di SARS-CoV-2, che in realtà è una variante della variante omicron (NB.1.8.1), e rilevata in Asia in altri Paesi del mondo, anche Europei, da alcune settimane. Si tratta di un paziente considerato fragile di 69 anni, ligure. dati del Ministero della Salute, aggiornati al 25 giugno 2025, ci dicono che negli ultimi 30 giorni si sono contati 1356 casi (il 40% ha più di 70 anni), di cui 30 fra operatori sanitari, e 11 decessi correlati anche a COVID-19. Fra gli under 60 sostanzialmente non ci sono stati casi severi di malattia, mentre fra le fasce più anziane i casi severi sono stati intorno al 10%.

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L’Ai per trovare gli errori della scienza. A che punto siamo 

Sì, queste piattaforme esistono già, sono operative, si stanno espandendo. Al momento (marzo 2025) i risultati che abbiamo sono preliminarissimi, ma ci suggeriscono che ci sono più errori negli studi scientifici pubblicati di quanti – forse – immaginiamo. Black Spatula, Yesnoerror, TruLyzer, ScholarlyAI: sono solo alcune delle iniziative nate “dal basso” ossia non in seno a istituzioni scientifiche, con l’obiettivo di passare al setaccio gli articoli scientifici pubblicati per individuare eventuali errori metodologici, o addirittura di calcolo.

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Se un abstract scientifico contiene parole come “delves” o “crucial”, forse l’ha scritto l’IA 

Il 14% degli abstract in ambito biomedico ha tracce di IA. Uno su sette – oltre 200.000 – include infatti parole rivelatrici, comuni nei testi generati da modelli linguistici di grandi dimensioni. La percentuale di abstract manipolati con l’IA sale al 40% per alcuni ambiti. Lo evidenzia un articolo pubblicato su Science, che ha studiato i cambiamenti del vocabolario in oltre 15 milioni di abstract di articoli in ambito biomedico dal 2010 al 2024 indicizzati da PubMed.
L’effetto dell’utilizzo degli LLM sulla scrittura scientifica è davvero senza precedenti e supera persino i notevoli cambiamenti nel vocabolario indotti dalla pandemia di COVID-19.

Tra tutte le 26.657 parole esaminate, i ricercatori ne hanno individuare 454 che sono apparse molto più spesso nel 2024 che in qualsiasi altro anno dal 2010. Si trattava principalmente di termini di “stile” non correlate al contenuto della ricerca e tendevano a essere verbi e aggettivi. Fra queste le più usate sono risultate essere: delves, underscores, showcasing, potential, findings, e crucial.

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