Study provides critical data for sea turtle conservation and population recovery

While it's only about a 10-kilometer stretch, Juno Beach is home to one of the largest aggregations of nesting green sea turtles (Chelonia mydas) in Florida and is one of the highest-density nesting beaches in the state. Although this high-profile turtle population has routinely been monitored for nest counts since 1989, an in-depth health assessment of these turtles has never been conducted.

Researchers from Florida Atlantic University's Harbor Branch Oceanographic Institute and Loggerhead Marinelife Center have conducted the most comprehensive health assessment for a green turtle rookery in the world to date. Findings from the study provide critical insights into various aspects of physiology, biology, and herpesvirus epidemiology of this nesting population and are especially timely as the world observes "Sea Turtle Day."

La conferma in uno studio internazionale guidato in Italia dal Policlinico di Milano pubblicato sulla prestigiosa rivista scientifica New England Journal of Medicine. I pazienti con gruppo 0, invece, sembrano più protetti dagli effetti del coronavirus. La ricerca, effettuata su pazienti italiani e spagnoli, permetterà di prevedere su quali persone sono più probabili eventuali complicazioni e migliorerà le strategie per la prevenzione, per trattamenti mirati e per vaccini più efficaci.

Le persone con il gruppo sanguigno A hanno maggiori probabilità di sviluppare sintomi più gravi di Covid-19. A confermarlo è una ricerca scientifica internazionale pubblicata sulla rivista scientifica New England Journal of Medicine che ha coinvolto centri di ricerca italiani, norvegesi, tedeschi e spagnoli. In Italia lo studio è stato coordinato dal Policlinico di Milano e ha coinvolto anche l'Istituto Clinico Humanitas e l'Ospedale San Gerardo di Monza. Gli scienziati hanno preso in esame 1.600 pazienti di Italia e Spagna, i due Paesi più colpiti dall'emergenza coronavirus, scoprendo tra le altre cose che il gruppo sanguigno 0 sarebbe associato a sintomi più lievi: informazioni preziose, che consentiranno ai medici di prevedere per tempo eventuali complicazioni e che potranno migliorare le possibilità di cura sui pazienti positivi al virus Sars-CoV-2.

Uno studio, frutto della collaborazione tra l’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del Cnr e l’Università di Pisa, ha evidenziato come il “machine learning”, che utilizza gli algoritmi per l’analisi delle immagini cliniche, può essere utilizzato anche per modificarle, creando i cosiddetti “attacchi avversi”, in grado di ingannare gli stessi sistemi di analisi. La ricerca è stata pubblicata sulla rivista European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging del gruppo Springer Nature

Un articolo, pubblicato sulla rivista European Journal of Nuclear Medicine and Molecular Imaging del gruppo Springer Nature da Andrea Barucci dell’Istituto di fisica applicata “Nello Carrara” del Consiglio nazionale delle ricerche (Cnr-Ifac) e dal radiologo dell’Università di Pisa Emanuele Neri, analizza attraverso lo strumento del machine learning[1] la possibilità di modificare le immagini radiologiche, pilotando l’esito di una diagnosi. Un rischio che solo lo studio dell’Intelligenza artificiale (Ai) può consentire di fronteggiare, sventando errori o azioni compiute in malafede.

Il progetto “STORM, STudio OsseRvazionale sulla storia naturale dei pazienti ospedalizzati per Sars-Cov-2” alla base di una importante ricerca pubblicata oggi sul New England Journal of Medicine, la più importante rivista medico-scientifica del mondo (DOI: https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2020283). Frutto di una collaborazione internazionale tra centri di ricerca clinica italiani e spagnoli – Italia e Spagna, sono due tra le nazioni più colpite duramente dall’emergenza COVID-19 – e genetisti tedeschi e norvegesi. Tra questi l’Università di Milano-Bicocca, in sinergia con l’ASST di Monza, ha avuto un ruolo fondamentale contribuendo con STORM, il super-archivio dei dati clinici, diagnostici, terapeutici e dei campioni biologici relativi ai pazienti COVID-19 ricoverati presso l'Ospedale San Gerardo di Monza e presso l'Ospedale di Desio, coordinato da Paolo Bonfanti, professore associato di Malattie Infettive.