E' piccolo come un hobbit, la stirpe buona del Signore degli anelli. Alto circa un metro, con un cervello molto più piccolo di Homo erectus, l'esemplare dissotterrato sull'isola di Flores dell'arcipelago Indonesiano ha messo in subbuglio il mondo dell'evoluzionismo. Homo floresiensis, come è stato battezzato, risale a un periodo che va da 100mila a 17mila anni fa. Non si spiega allora come mai le sue fattezze sembrino più primitive di quelle di Homo erectus, che fu il primo ominide che lasciò il continente africano 1,8 milioni di anni fa. Uno studio recente pubblicato da un team internazionale su Human Evolution ha escluso che si tratti di una popolazione di uomini segnati da anomalie genetiche che ne possano spiegare la statura bassa e il cervello piccolo. In realtà c'è ormai un ampio consenso che Homo floresiensis costituisca una nuova specie, probabilmente una linea collaterale che discende da una specie più antica dello stesso erectus. Ma le domande senza risposta sono ancora molte: perché si è estinto? Proveniva anch'esso dalla culla africana? Solo ulteriori ricerche – in corso in altre isole dell'Indonesia – possono aiutarci a svelare il mistero che riapre i giochi del'evoluzione umana.
Un "hobbit" scuote l'evoluzione
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La medicina di precisione non può fare a meno degli small data

I big data promettono di rivoluzionare la medicina, ma rischiano di nascondere più di quanto rivelino quando si tratta di curare il singolo paziente. Lorenzo Farina argomenta che gli small data - i dati «piccoli» abbastanza da essere compresi direttamente dal clinico - non sono un residuo del passato ma un elemento irrinunciabile della medicina di precisione. La vera sfida non è scegliere tra i due paradigmi, ma abbandonare l'approccio data-driven e tornare a ragionare per domande: prima la questione clinica, poi i dati necessari a rispondervi.
Gli small data sono definiti come quei dati di dimensione abbastanza «piccola» da poter essere immediatamente compresi da un essere umano, non tanto nella loro interpretazione che ovviamente ha sempre e necessariamente bisogno della analisi, ma nel loro significato biologico generale. Tipicamente, sono il risultato di esperimenti di laboratorio che non utilizzano macchine per l'analisi dei dati omici, bensì altre biotecnologie in grado di misurare relativamente «pochi» dati per provare a rispondere alla domanda che interessa.