Basta un poco di zucchero... o no?

Sicuramente quest'anno un po' meno degli altri anni, ma tutti noi abbiamo familiarità con questa operazione: decorare un pandoro con dello zucchero a velo. Mi sembrava un'immagine appropriata per aprire questo post in cui parlerò di un aspetto che spesso viene tralasciato nelle simulazioni di biofisica computazionale ma che è importantissimo, ovvero la presenza degli zuccheri. L'occasione non è soltanto la grande quantità di zuccheri che questo Natale in casa ci ha costretto ad assumere, anche perché in qualche modo dovevamo pur gratificarci...  ma un recente articolo che riguarda proprio il ruolo degli zuccheri nel meccanismo di infezione del maledetto virus Sars-Cov-2 che ormai ha segnato le nostre vite da quasi un anno a questa parte.
Il titolo del lavoro, pubblicato sulla rivista American Chemical Society Central Science, è "Oltre lo scudo: il ruolo dei glicani nella proteina Spike del virus Sars-Cov-2".

Non sono un virologo e quindi lungi da me cercare di descrivere un meccanismo così complesso come l'infezione da Sars-Cov-2, ma cercherò di ricapitolare un po' come funziona questo virus a RNA per poter spiegare la portata innovativa di questo recente studio. Anzi, per cominciare, partirò proprio dalle parole con cui comincia l'articolo, tradotte e riadattate da me, anche perché sono scritte con un tono piatto e scientifico che, francamente, di fronte a questo maledetto virus, non so per quanto potrei sostenere.

Cambierà tutto. O no?

E' stata un po' la notizia del mese sul fronte scientifico, con toni più o meno sensazionalistici, come sempre. La notizia è che il consorzio DeepMind (che dal 2014 è entrato a far parte di Google) ha ottenuto risultati davvero senza precedenti nella 14esima edizione della competizione CASP, che sta per "Critical Assessment of protein Structure Prediction" ovvero "Valutazione critica della predizione di strutture di proteine". E da qui l'affermazione: cambierà tutto. E' vero? Cambierà davvero tutto? Provo a ragionare, ovviamente offrendo una mia visione  molto parziale delle cose e cercando di spiegare un po' quello che so del problema scientifico e quello che ho capito della metodologia applicata.

Anzitutto: il problema ha praticamente la mia età, dato che al biochimico Christian Boehmer Anfinsen Jr.  (raffigurato nella fotografia qui sopra) fu riconosciuto il premio Nobel per la chimica nel 1972: aveva dimostrato con i suoi lavori che tutto quello che occorre per determinare la struttura di una proteina è la sequenza degli amminoacidi che la compongono. Le proteine, infatti, sono in grado di ritrovare la loro forma, quella che è necessaria per il loro funzionamento, anche senza i complessi macchinari cellulari. A questo punto, per Anfinsen fu abbastanza naturale porre un problema, nella convinzione che potesse essere risolto di lì a poco: data la sequenza di amminoacidi, le leggi della fisica possono determinare la struttura di una qualunque proteina. E' il problema del protein folding: sembrava alla portata, nel 1972. In realtà  ci stiamo finalmente e faticosamente avvicinando a risolverlo oggi, 48 anni dopo. Come mai?

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).