Scienza

I ricercatori della società di biotecnologia longevo GERO(1) e dell’Istituto di fisica e tecnologia di Mosca (MIPT)(2) hanno dimostrato che i dati sull’attività fisica acquisiti dai dispositivi indossabili possono essere utilizzati per produrre biomarcatori digitali di invecchiamento e fragilità.

La dimostrazione innovativa svela il potenziale emergente della combinazione di sensori indossabili e tecnologie IA per il monitoraggio continuo del rischio per la salute con feedback in tempo reale all’assicurazione e agli operatori sanitari.(3)

Molti parametri fisiologici dimostrano strette correlazioni con l’età. Vari biomarcatori di età, come la metilazione del DNA, l’espressione genica o i livelli del fattore di circolazione circolante potrebbero essere utilizzati per costruire accurati “orologi biologici” per ottenere l’età biologica individuale e il tasso di stime dell’invecchiamento. Tuttavia, la profilazione biochimica o genomica su larga scala è ancora logisticamente difficile e costosa per qualsiasi applicazione pratica al di là della ricerca accademica.

La recente introduzione di sensori indossabili a prezzi accessibili consente la raccolta e la memorizzazione nel cloud di record di attività digitali personali. Questo monitoraggio è già stato fatto senza interferire con le routine quotidiane di centinaia di milioni di persone in tutto il mondo.

Una nuova ricerca ha identificato il modo in cui l’età riduce la capacità dell’orologio circadiano di reimpostarsi quando esposto alla luce, con conseguente interruzione del sonno e conseguenti minacce per il benessere.

I ricercatori, guidati da un neurofisiologo dell’Università del Kent,(1) hanno scoperto che l’invecchiamento determina una significativa riduzione della sensibilità alla luce nella parte del cervello che controlla i ritmi circadiani, noto come nucleo soprachiasmatico (SCN).

L’innovazione potrebbe aiutare a indirizzare i trattamenti che mirano a migliorare sia l’orologio circadiano fisiologico e comportamentale ‘re-setting’ nelle persone anziane.(2)

Il Dottor Gurprit Lall,(3) della Medway School of Pharmacy(4) dell’università e gli altri membri del team di ricerca hanno esplorato le alterazioni in uno dei percorsi nella parte del cervello che controlla i ritmi circadiani. Hanno scoperto che un recettore del glutammato (NMDA), utilizzato per trasmettere informazioni leggere, è diventato meno efficace nel reimpostare l’orologio circadiano come parte del processo di invecchiamento.

Questo cambiamento strutturale nel recettore del glutammato era responsabile del declino della risposta alla luce osservata. Una subunità del recettore NMDA ha mostrato una marcata diminuzione della presenza tra i più anziani, indicando un cambiamento associato all’età nella configurazione strutturale.

Un team di ricerca dell’Università di Sheffield e dell’Istituto di scienze e tecnologie della cognizione (Istc) del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr) ha scoperto, grazie a un modello matematico, che le api reagiscono all’unisono agli stimoli ambientali analogamente ai neuroni cerebrali, rivelando dinamiche del comportamento umano. Lo studio è stato pubblicato su Scientific Reports

Pensare alle api in una colonia come ai neuroni in un cervello può aiutare alla comprensione dei meccanismi alla base del comportamento umano. A rivelarlo uno studio dell’Università di Sheffield in collaborazione con l’Istituto di scienze e tecnologie della cognizione del Consiglio nazionale delle ricerche (Istc-Cnr), pubblicato su Scientific Reports.

“Uno sciame di api può essere considerato un super-organismo composto da migliaia di insetti che rispondono all’unisono a stimoli esterni, come i neuroni del cervello reagiscono alle sollecitazioni che provengono dall’ambiente. Questa somiglianza permette di tracciare precise corrispondenze tra le interazioni tra api responsabili del comportamento del super-organismo e i meccanismi neurali alla base della cognizione, e quindi di identificare le micro interazioni alla base dei meccanismi generali del comportamento umano e non”, spiega Vito Trianni ricercatore dell’Istc-Cnr e coautore dello studio.

Il punto di partenza del lavoro è un modello matematico della sciamatura.