fbpx Matteo Porotto, un italiano a New York e lo spray antiCovid | Scienza in rete

Matteo Porotto, un italiano a New York alle prese con lo spray antiCovid

Primary tabs

Tempo di lettura: 2 mins

Un antivirale nasale messo a punto dai ricercatori della Columbia University ha bloccato la trasmissione della SARS-CoV-2 nei furetti. Lo studio, ora in preprint ma sottomesso a Science, è il primissimo passo verso una possibile applicazione sull’uomo. Il composto nello spray - un lipopeptide sviluppato da Anne Moscona e Matteo Porotto, del Dipartimento di Pediatria del Center for Host-Pathogen Interaction - è stato progettato per prevenire l'ingresso del nuovo coronavirus nelle cellule ospiti. Si tratta quindi di una ricerca assolutamente preliminare, ora in corso sui topi, ma che suggerisce un meccanismo di blocco della diffusione del virus molto efficace su modelli animali. Alla ricerca hanno preso parte anche Chris Alabi (ingegnere biochimico sempre della Cornell Università) e Rik de Swart (del Dipartimento di scienze virali dell'Università Erasmus di Rotterdam) per la parte sui modelli animali. 
Porotto e Moscona hanno co-firmato anche in importante studio su Nature Immunology sulle differenze della risposta immunitaria a SARS-CoV-2 nei bambini e negli adulti, che da un lato sembra spiegare perché i bambini sono meno soggetti ad ammalarsi, ma anche come la presenza di anticorpi neutralizzanti (quindi protettivi) sia correlata alla gravita della malattia.
Abbiamo raggiunto (virtualmente) Matteo Porotto alla Columbia Iuniversity per farci raccontare l’esperimento, e la sua storia ormai ventennale di ricercatore italiano negli Stati Uniti.

Fonti
Intranasal fusion inhibitory lipopeptide prevents direct contact SARS-CoV-2 transmission in ferrets.
Donald McNeil, “Nasal Spray Prevents Covid Infection in Ferrets, Study Finds”, New York Times, 5 nov 2020.
Stuart Weisberg et al. Distinct antibody responses to SARS-CoV-2 in children and adults across the COVID-19 clinical spectrum Nature Immunology.
Apoorva Mandavilli, “Children Produce Weaker Coronavirus Antibodies, Study Finds”, New York Times, 5 nov 2020.

 


Scienza in rete è un giornale senza pubblicità e aperto a tutti per garantire l’indipendenza dell’informazione e il diritto universale alla cittadinanza scientifica. Contribuisci a dar voce alla ricerca sostenendo Scienza in rete. In questo modo, potrai entrare a far parte della nostra comunità e condividere il nostro percorso. Clicca sul pulsante e scegli liberamente quanto donare! Anche una piccola somma è importante. Se vuoi fare una donazione ricorrente, ci consenti di programmare meglio il nostro lavoro e resti comunque libero di interromperla quando credi.


prossimo articolo

Capire se sappiamo prevedere i terremoti è difficile

grafico onde

Prevedere la data e il luogo esatti in cui si verificherà un terremoto è impossibile. Tuttavia, si possono formulare delle previsioni probabilistiche nel breve termine, sfruttando il fatto che i terremoti tendono a concentrarsi nel tempo e nello spazio. Da una decina di anni alcuni paesi del mondo hanno lavorato a queste previsioni, cercando di formularle in modo che fossero utili per le autorità di protezione civile e di gestione delle emergenze. Tra questi paesi c’è l’Italia, che ha cominciato a lavorarci sul serio dopo il terremoto avvenuto a L’Aquila il 6 aprile del 2009. Ma come si fa a capire quando un modello produce buone previsioni? La domanda è tutt’altro che semplice. Provano a rispondere due sismologi e due statistici in uno studio pubblicato su Seismological Research Letters.

Immagine rielaborata da https://doi.org/10.1029/2023RG000823. (CC BY 4.0)

L’Italia è uno dei pochi paesi al mondo ad aver sviluppato un sistema per la previsione probabilistica dei terremoti. Si chiama Operational Earthquake Forecasting-Italy (OEF-Italy) e viene gestito dal Centro di Pericolosità Sismica dell’Istituto Italiano di Geofisica e Vulcanologia (INGV).