fbpx H5N1: sicurezza batte trasparenza | Page 40 | Scienza in rete

H5N1: sicurezza batte trasparenza

Read time: 2 mins

Un po’ malvolentieri, e sottolineando la loro contrarietà, ma sia Albert Osterhaus, dell’Erasmus Medical Center di Rotterdam, sia Yoshihiro Kawaoka, dell’Università del Wisconsin, a Madison, si sono piegati alle richieste del National Science Advisory Board for Biosecurity, l’organismo governativo statunitense: entrambi i gruppi di ricerca stanno apportando tagli e modifiche ai loro lavori, sottoposti rispettivamente a Science e Nature, per evitare che  qualche malintenzionato li possa riprodurre, scatenando la pandemia del secolo.

Negli studi che terrorizzano le autorità USA si sono infatti riusciti a creare in laboratorio ceppi di virus A/H5N1 (quello dell’influenza aviaria) potenzialmente in grado di trasmettersi da uomo a uomo. Il killer perfetto, in sostanza, che possiede allo stesso tempo la capacità di uccidere fino a 6 persone su 10 tra quelle infettate (questi sono i numeri dell’epidemia di H5N1 registrata nel 2003) con la facilità di contagio tipica dei normali virus stagionali.

I giornali stamattina hanno riportato come i direttori di Science e Nature avessero ricevuto l’invito dalle autorità statunitensi l’invito senza precedenti a non pubblicare i dati salienti degli esperimenti. Questa sera si è saputo che i ricercatori, pur recalcitrando, hanno accettato di censurare i loro paper.

Il direttore di Science, Bruce Alberts, ha dichiarato che non pubblicherà nulla senza il placet delle autorità, ma ha anche ribadito la necessità di mettere i dati oscurati a disposizione degli esperti qualificati che li richiederanno. Per questo sta discutendo con le autorità stesse un meccanismo di controllo: bisognerà capire però quali saranno i criteri per decidere chi potrà avere accesso a queste informazioni.

 Science, 22 dicembre 2011

 

Autori: 
Sezioni: 
Virus

prossimo articolo

Come l’intelligenza artificiale sta reinventando la chimica

modello di molecola visto in controluce

L’intelligenza artificiale sta trasformando la ricerca scientifica ben oltre la semplice scrittura automatica, entrando nel cuore dei processi di scoperta. In chimica, agenti autonomi basati su modelli linguistici progettano molecole, pianificano sintesi e persino eseguono esperimenti, accelerando tempi e riducendo costi. Ci sono opportunità straordinarie, affiancate però a rischi concreti.

L’intelligenza artificiale generativa, e in particolare i Large Language Models (LLM), ha già cambiato radicalmente il modo in cui si fa scienza. Il classico esempio spesso portato all’attenzione del pubblico è sicuramente l’utilizzo di questo tipo di strumento per la scrittura di articoli scientifici o per la creazione di immagini a corredo di tali articoli, con risultati che a volte sono anche involontariamente comici.