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Modello di Intelligenza Artificiale rileva il rischio nascosto di Diabete leggendo i picchi glicemici

Team di ricercatori dello Scripps Research Translational Institute (La Jolla, CA, USA) composto anche da Alunni dell’Università di Padova rivela come i sensori indossabili e l’intelligenza artificiale potrebbero trasformare il modo in cui rileviamo e gestiamo il prediabete. Per diagnosticare il diabete di tipo 2 o il prediabete, i medici si affidano generalmente a un valore di laboratorio noto come HbA1c. Questo test misura i livelli medi di glucosio nel sangue di una persona negli ultimi mesi. Tuttavia, l’HbA1c non è in grado di prevedere chi è a maggior rischio di passare da uno stato di salute al prediabete, o

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Chiarito il meccanismo mediante il quale le infezioni gravi da SARS-CoV-2 causano trombosi

Le malattie trombotiche rappresentano la principale causa di morte e di ricovero ospedaliero. Possono insorgere come patologie indipendenti o essere associate a complicazioni di altre malattie (diabete di tipo 2, cancro, malattie autoimmuni a base infiammatoria e amiloidosi). Le evidenze cliniche indicano che anche le malattie infettive, causate da batteri o virus, rappresentano dei fattori di rischio importanti per le patologie trombotiche. La coagulazione, di per sé, è un processo fisiologico finalizzato a prevenire la perdita di sangue dal sistema cardio-circolatorio. Se attivato però in maniera anomala si determinano coaguli patologici (trombi) che causano l’occlusione dei vasi sanguigni e la

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Tubercolosi e strutture G-quadruplex. Scoperto dall’Università di Padova il loro ruolo nei meccanismi di sopravvivenza del batterio.

L’informazione genetica di ogni cellula è contenuta nel DNA. Watson e Crick nel lontano 1953 hanno dimostrato che esso assume una struttura a doppia elica. Numerosi studi successivi hanno provato che la struttura del DNA è molto più dinamica di quanto inizialmente ritenuto. Infatti può assumere conformazioni alternative (non canoniche) rispetto alla doppia elica: una di queste è il ripiegamento a quadrupla elica, detto G-quadruplex. Il team di sole ricercatrici dell’Università di Padova – guidato dalle professoresse Sara Richter del Dipartimento di Medicina Molecolare e Roberta Provvedi del Dipartimento di Biologia in cui le dottoresse Ilaria Maurizio, Emanuela Ruggiero e Irene Zanin condividono il primo nome, ha svelato per la

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DNA: riconoscere, individuare e correggere i legami sbagliati. Pubblicato su «Nature Nanotechnology»

Quasi tutti i processi chimici, sia in natura che in laboratorio, dipendono dal riconoscimento selettivo tra molecole. È fondamentale che il riconoscimento molecolare sia selettivo, ad esempio un legame sbagliato di un substrato con un enzima o errori nell’accoppiamento delle basi nel DNA possono causare malattie. Da tempo gli scienziati cercano di migliorare il riconoscimento molecolare per migliorare le prestazioni in alcuni settori strategici quali la farmacologia, sensoristica e scienza dei materiali. Il team di ricerca coordinato dalle università di Padova e Roma Tor Vergata, in collaborazione con l’americana Northwestern University, ha pubblicato su «Nature Nanotechnology» con il titolo “An information ratchet improves selectivity

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Addio a Federico Rea: illustre chirurgo toracico e trapiantologico

L’Università di Padova si stringe a familiari, amici e colleghi nel dolore per la perdita del prof. Federico Rea, scomparso all’età di 68 anni. «E’ una giornata di intenso sconforto e dolore per la Scuola di Medicina e per tutta la comunità accademica dell’Università di Padova – afferma Daniela Mapelli, rettrice dell’Università di Padova –. Con Federico Rea perdiamo non solo un chirurgo eccezionale, eccellente professionista stimato e rispettato, ma anche una persona di elevato spessore, schietta e leale, con un profondo senso dell’istituzione. Mi ha molto colpita il coraggio e la fermezza con cui ha affrontato la malattia, dedicandosi

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