E tu, a chi appartieni?

La domanda è tipica delle mie parti: "a chi appartieni?" sta per "di quale famiglia/gruppo/squadra/banda fai parte?" Con questa domanda questo mese mi avventuro nel cercare di spiegare come funzionano (a grandissime linee, niente di rigoroso, eh?) i cosiddetti algoritmi di clustering. Ora, purtroppo con gli algoritmi abbiamo imparato ad avere una certa familiarità: quelli di cui vorrei parlarvi però non ci diranno se la nostra regione di residenza è gialla, arancione o rossa, bensì come raggruppare gli oggetti simili tra loro. In fondo è qualcosa che facciamo spesso, soprattutto chi soffre di manie ossessivo-compulsive: conosco persone che ripongono i libri negli scaffali raggruppandoli in gruppi omogenei per altezza, colore o casa editrice. Ammetto di farlo anche io ogni tanto. O che dispongono i barattoli in modo ordinato nella dispensa (non è il mio caso: in cucina regna da sempre un bel disordine). Per non parlare delle manie negli armadi: magliette colorate e ordinate secondo la lunghezza d'onda del colore principale (purtroppo conosco molti fisici), camicie tutte uguali riposte in una posizione calcolata sull'ultimo lavaggio e così via... 

Il punto è che raggruppare gli oggetti non è soltanto una mania, ma a volte è strettamente necessario, soprattutto quando gli oggetti (i dati) sono davvero tanti (avete presente i big data, no?): una visione di insieme è possibile soltanto dopo aver organizzato i dati in gruppi. E naturalmente una procedura automatica per poterlo fare sarebbe l'ideale.

Il mondo è fatto a scale: chi le scende e chi le sale.

Sì ma noi vogliamo prendere l'ascensore! Era questa la risposta che davamo ai tempi in cui io ero bambino, più o meno a cavallo tra le prime due guerre puniche (scherzo, eh?). In effetti, il mondo è fatto davvero a scale, proprio inteso come realtà fisica del mondo. La biologia, che di questo mondo (e, azzardo un sicuramente anche di altri) fa parte, non fa alcuna eccezione. Tutt'altro. Il punto è di quali scale stiamo parlando: sì, perché ci sono scale spaziali e scale temporali. Le scale spaziali non hanno nulla a che vedere con le alabarde spaziali (mi è partita la sigla finale di Goldrake: scusate, nel '78 ero un bambino di 5 anni), ma si riferiscono al nostro sguardo sui fenomeni biologici che va dal decimilionesimo del metro (il cosiddetto Ångstrom con quel suo nome da mobile componibile svedese) agli esseri viventi più grandi conosciuti sul nostro pianeta (al momento gli oltre 30 metri della balenottera azzurra). Un rapido calcolo ci dice che il fattore di scala (cioè il rapporto tra la lunghezza dell'animale più grande e la distanza tra due atomi in una molecola biologica) è 11, cioè 11 moltiplicazioni consecutive per 10. La situazione per le scale temporali è anche più impressionante: i fenomeni biologici più veloci avvengono su scale che sono dell'ordine del milionesimo di miliardesimo di secondo (il cosiddetto femtosecondo) per l'assorbimento della luce in un sistema fotosintetico (o anche nelle cellule della nostra retina), mentre l'animale più longevo (la spugna di mare, ma esiste un animale che è praticamente eterno) arriva ai 10mila anni. Il fattore di scala è pari a 26. Ora, con quale animo o con quale coraggio pretendiamo di poter studiare la vita con tutte le sue scale simulandola sui nostri calcolatori? Già, non è affatto una cosa facile e la situazione non cambia se riduciamo le nostre ambizioni alla sola cellula. Il fattore di scala spaziale è intorno a 5, ma quello temporale resta comunque almeno intorno a 21 (100mila secondi in fondo sono soltanto poco più di un giorno e la maggior parte delle nostre cellule vive per mesi).

Risotto al radicchio rosso: fatto in casa per voi!

Dose per due persone. Lavate 150 grammi di radicchio rosso e tagliatelo a pezzetti, sbucciate una cipolla rossa e tagliatela a dadini. In una padella scaldate un cucchiaio di olio e aggiungete la cipolla, cuocete per 5 minuti facendo attenzione a non bruciarla. Successivamente aggiungete il radicchio rosso e fate cuocere per altri 10 minuti a fuoco basso. In una casseruola versate due cucchiai di olio e accendete il fuoco: quando l'olio è caldo versate 160 grammi di riso e tostatelo per 5 minuti mescolando in continuazione. Quando il riso è ben tostato, aggiungete mezzo bicchiere di vino rosso e fate evaporare l'alcol cuocendo per qualche minuto. Aggiungete il radicchio e la cipolla e cominciate a versare il brodo poco alla volta, mescolando di continuo. Aggiungete altro brodo solo quando si sarà asciugato quello precedente. Quando il riso è cotto (ci vorranno circa 15 minuti, a seconda del tempo di cottura del riso), mantecatelo con 10 grammi di burro e 20 grammi di parmigiano, quindi servitelo nei piatti e decoratelo con dei capperi. 

No, non sono impazzito, né è passata Benedetta Rossi a soffiarmi il blog (anche perché il suo ha moooolto più seguito). Ci tenevo però a darvi questa ricetta anti-covid: già, perché tre degli ingredienti del risotto al radicchio rosso (con una variante tutta mia) contengono quercetina, una molecola che, secondo un recentissimo studio condotto dall'Istituto di Nanotecnologia del nostro Consiglio Nazionale delle Ricerche, in collaborazione con le Università di Saragozza e Madrid, sarebbe potenzialmente in grado di bloccare la replicazione del protagonista assoluto di questo 2020, ovvero il Sars-CoV-2.

Temi caldi e chiacchiere da spiaggia

In questa estate un po' particolare di un anno che più particolare non avrebbe potuto essere, non si fa che parlare delle storie estive dei vari personaggi più o meno famosi o di dove vanno a farsi fotografare le o gli influencer. Ecco, io che influencer non sono, ma che vivo nel perenne splendido disagio di interessarmi di scienze e, nello specifico, di come applicare la fisica alla comprensione della materia vivente, sono qui a proporvi una lettura sotto l'ombrellone in cui non ci saranno baci rubati, né miei scatti davanti a un modello di proteina, ma due temi che con l'estate stanno bene solo perché sono temi caldissimi. Ecco, magari mostrare che state leggendo questo blog vi aiuterà a mantenere a distanza i vostri vicini di ombrellone ai quali sembrerete un po' strambi. Questo mese voglio infatti parlarvi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale: fa molto più scena chiamarli con i termini inglesi "machine learning" e "artificial intelligence" ma appartengo a quella categoria di persone di una certa età che amano ancora usare il termine italiano quando c'è. O la verità è che amo troppo la lingua inglese per infarcire un mio pezzo in italiano di termini inglesi per il solo gusto di metterceli. Si tratta di un argomento vastissimo e su cui non sono certo uno dei massimi esperti mondiali (del resto credo di esserlo solo sul gateau di patate): tuttavia gli accidenti della mia vita scientifica mi hanno portato ad occuparmi di reti neurali artificiali, da cui tutto questo campo del machine learning e dell'artificial intelligence ha pescato a piene mani.

Quantico, Virginia.

Ci sono molti aspetti per i quali mi identifico con la generazione X a cui appartengo (i nati dopo i "boomers", tra il 1965 e il 1980): non tutti, per fortuna, anche perché avrei problemi ancora più gravi a interfacciarmi con la generazione Y dei Millennials (i miei colleghi più giovani, i postdoc e i dottorandi) e soprattutto con gli attuali studenti della generazione Z, o Post-Millennials. Per me quella X coincide anche con un telefilm (oggi si chiamano serie, ma noi della generazione X usiamo ancora questo termine che ormai sa di spalline, cocktail di gamberi e risotto alle fragole): sto parlando degli X-files, che hanno segnato gli anni '90 e gran parte del mio percorso universitario. Come dimenticare l'agente Dana Scully e il suo splendido CV? Tesi di laurea sul paradosso Einstein-Podolsky-Rosen, addestramento nell'accademia dell'FBI di Quantico, Virginia e, infine, incarico presso il quartier generale dell'FBI, al fianco dell'agente Fox Mulder e alle prese con le sue strampalate teorie. Ecco, per me Quantico è il quartier generale dell'FBI e per questo mi torna in mente tutte le volte che sento parlare di qualcosa di quantico: biologia quantica, medicina quantica, mente quantica, meditazione quantica e sincronicità quantica, qualunque cosa voglia significare... Ora, non so se l'Accademia della Crusca si sia espressa in merito alla distinzione tra quantistico e quantico, ma ho una netta sensazione per la prevalenza dell'aggettivo "quantistico" in ambito scientifico e "quantico" in ambito pseudo-scientifico, con quel retrogusto New Age che fa tanto anni '90, ma senza Spice Girls o Backstreet Boys, secondo i gusti. Soprattutto, senza Friends, a proposito di telefilm (pardon, serie). Ma esiste una biologia quantistica? E ha interesse per la biofisica computazionale? Per dirla con Fox Mulder: la verità è là fuori! ("The truth is out there" rende meglio, però).

E' tutto un equilibrio sopra la follia...

Così definiva la vita Vasco Rossi, in Sally, forse l'unica sua canzone che mi piace davvero (miei gusti personali). E mai come in questi mesi queste parole mi sono sembrate attuali: siamo finalmente arrivati in una fase che sembra averci restituito un minimo di normalità, anche se per molti di noi (e da buon rappresentante della categoria degli ipocondriaci, per me in particolare) ci vorrà del tempo per riadattarci a quella che consideravamo la nostra vita di tutti i giorni. Siamo in un nuovo equilibrio, ma davvero la follia è dietro l'angolo e faremmo bene a tenerlo sempre a mente. Dal punto di vista scientifico però Vasco Rossi si sbaglia, perché la vita non è un equilibrio, anzi tutt'altro: raggiunge l'equilibrio soltanto dopo la morte. Il nostro organismo è un complesso macchinario che ci mantiene costantemente fuori dall'equilibrio in uno stato che vorremmo fosse stazionario, ovvero invariabile nel tempo, ma purtroppo non lo è, dato che invecchiamo. Faremmo bene a tenerlo a mente, in biofisica computazionale, ma nella vita in generale. Questa premessa perché nel post di questo mese vorrei appunto lanciarmi nella follia di discutere il non-equilibrio, la condizione in cui dovremmo simulare la materia biologica e che invece, deliberatamente, abbandoniamo per il più tranquillizzante equilibrio.

La biofisica computazionale ai tempi del Covid-19

Premessa doverosa: è il mio personalissimo punto di vista. Del resto si tratta di un blog che promette di parlare della biofisica computazionale vista da me, vista da Trento. Non ho quindi alcuna pretesa di descrivere l'oggettiva e certa situazione dello stato delle ricerche sul Covid-19 dal punto di vista della biofisica computazionale, anche perché forse qualcosa si è capita in questi mesi di lockdown: le certezze nella scienza richiedono tempi molto lunghi per tutte le verifiche necessarie. E anche quando queste verifiche sono eseguite nel migliore dei modi, ci saranno comunque altre verifiche, perché questa è la forza del metodo scientifico: non procede per certezze assolute, ma per l'evidenza sperimentale. E' un punto sul quale mi sono trovato anche a dover intervenire pubblicamente di fronte all'eventualità che i corsi universitari del prossimo anno accademico 2020/21 si svolgano interamente in remoto. Tutti stiamo apprezzando le potenzialità della didattica in remoto, ma i corsi di laurea scientifici si caratterizzano per un "saper fare" da soli e in gruppo, che trova la sua massima espressione nei corsi di laboratorio. E, per quanto fantasiose possano essere le esperienze concepite nella propria abitazione, con lanci di pirottini dagli armadi e videocamere più o meno sofisticate incorporate negli smartphone, non sostituiranno mai quel senso di laboriosa frustrazione che ogni scienziato DEVE provare quando tenta di trovare conferma alle leggi della natura con un esperimento. Perché DEVE? Perché solo così potrà rendersi conto di quanto tutte quelle eleganti teorie sarebbero né più né meno di quanto già disponibile in uno dei libri sacri delle nostre religioni, se non ci fosse la possibilità di confrontarle con l'esperienza. Esperienza umana e quindi soggetta a tutti gli errori e le incertezze che, almeno per il corso di laurea in fisica, si studiano nel primo corso di laboratorio, al primo anno. E' sempre opportuno mantenere questo riferimento, quando si parla di biofisica computazionale, un campo nel quale il confronto con gli esperimenti è particolarmente laborioso, come sa chiunque abbia messo anche solo piede in un laboratorio di biologia, biochimica o biorobe, in genere.