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SRScienze e RicercheN. 50, LUGLIO 2017

ISSN 2283-5873

50.

GLI ANNALI 2016

RIVISTA MENSILE · ISSN 2283-5873

[email protected]

50. Sommario SCIENZE DELLA VITA E DELLA SALUTE LEYDI NATALIA VITTORI, DAVID NEIL MANNERS, PAOLO MAZZUCA,

FRANCESCA MAFFEI, PASQUALINO MAIETTA LATESSA

Benefits of Structured Exercise Training for people with obesity affected by typee-2 diabetes and hypertension: A Pilot Study pag. 5

SCIENZE COGNITIVEROBERTO TOSCANO

Neuroni Specchio in Musica, tra Embodied Cognition & Conducting. Vettori di un progetto di ricerca sui processi di interpretazione/comunicazione motoria ed elaborazione cognitiva nella pratica musicale della Direzione pag. 12

SCIENZE DELL’UOMO, FILOSOFICHE, STORICHE E LETTERARIEENRICO ACQUARO

Le antichità puniche e le Wanderjahre in Italien di Ferdinand Gregorovius pag. 22

SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE, CHIMICHE E DELLA TERRAELENA AGLIARI AND ADRIANO BARRA

Elementi di processazione di informazione nei sistemi biologici ed articiali pag. 28

SCIENZE DELLA VITA E DELLA SALUTEDAVIDE SCHIFFER, MARTA MELLAI, ENRICA BOVIO, ILARIA BISOGNO, LAURA ANNOVAZZI

NG2 nella genesi e terapia dei gliomi pag. 36 COMITATO SCIENTIFICO pag. 41

3n. 50 (luglio 2017)

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N. 50, LUGLIO 2017

ISSN 2283-5873 Scienze e RicercheRivista mensilen. 50, luglio 2017

Direzione editorialeLaura Castellucci, Maria Catricalà, Vincenzo Crosio, Pierangelo

Crucitti, Renata De Lorenzo, Roberto Fieschi, Antonio Lucio Giannone, Carlo Manna, Michele Mossa, Francesco Orzi, Paola Radici Colace, Davide Schiffer, Domenico Tafuri, Franco Taggi, Immacolata Tempesta, Brunello Tirozzi, Anna Toscano, Bartolomeo Valentino, Gabriele Virzì Mariotti, Nicola Zambrano

Editorial BoardGiovanni Arduini, Angelo Ariemma, Vincenzo Artale, Franco Bagnoli,

Marta Bertolaso, Anna Rosa Candura, Domenico Carbone, Orazio Carpenzano, Paolo Carusi, Laura Castellucci, Ornella Castiglione, Maria Catricalà, Luciano Celi, Monica Colitti, Carla Comellini, Paolo Corvo, Giovanni Crespi, Vincenzo Crosio, Pierangelo Crucitti, Maria D’Ambrosio, Renata De Lorenzo, Elena Dellapiana, Mirko Di Bernardo, Irene Dini, Roberto Fieschi, Ugo Frasca, Isabella Gagliardi, Massimiliano Giacalone, Lia Giancristofaro, Antonio Lucio Giannone, Francesca Giofrè, Giada Giorgi, Agostino Giorgio, Anna Granà, Domenico Ienna, Maurizio Iori, Agostina Latino, Antonio Maria Leozappa, Caterina Lombardo, Maurizio Lozzi, Paola Magnaghi-Delfino, Pasqualino Maietta Latessa, Anna Manna, Carlo Manna, Emilio Matricciani, Fabrizio Mattei, Alessandra Mazzeo, Filomena Mazzeo, Stefania Giulia Mazzone, Leone Montagnini, Michele Mossa, Vito Napolitano, Maurizio Oddo, Gaetano Oliva, Francesco Orzi, Linda Pagli, Claudio Palumbo, Alessandra Pelagalli, Silvia Peppoloni, Laura Pinarelli, Valentina Possenti, Paola Radici Colace, Francesco Rende, Adriano Ribolini, Elisabetta Rovida, Stefano Salmeri, Mariarosa Santiloni, Carmela Saturnino, Davide Schiffer, Antonio Scornajenghi, Raimondo Secci, Matteo Segafreddo, Domenico Tafuri, Franco Taggi, Immacolata Tempesta, Brunello Tirozzi, Anna Toscano, Maria Grazia Turco, Pietro Ursino, Bartolomeo Valentino, Gabriella Vanotti, Silvano Vergura, Vincenzo Villani, Gabriele Virzì Mariotti, Nicola Zambrano, Aldo Zechini D’Aulerio

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SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017 | SCIENZE DELLA VITA E DELLA SALUTE

1. INTRODUCTION

Obesity and being overweight are ones of the major public health concerns due their high prevalence, their multiple negative conse-quences and their high social cost. Obesity is

considered a chronic condition and its relationship as a pro-moter and potentially aggravation factor of Non-commu-nicable chronic diseases (NCDs), including cardiovascular disease, diabetes, and cancer, is clearly recognized. NCDs are currently responsible for 65% of all deaths worldwide, a figure projected to rise to over 75% by 2030. [1,2,3]. Pad-ua who Health and clinical intervention to reduce obesity and the linked NCDs are frequently advocated. Although several factor are involved in their aetiology, substantial epidemiological and experimental evidences has estab-lished a causal relationship between life style such us diet and sedentary behaviour and obesity and associated disorder. Thus, physical inactivity is currently one of the world’s leading health problems [4,5].

During the past decade, epidemiological studies have shown the utility of physical activity in the prevention of obesity, cardiovascular and dysmetabolic diseases. For some individuals, therapeutic lifestyle changes may post-pone the need for diabetes or cardioprotective medications, thereby both improving their quality of life and reducing the economic cost to society. Despite the clear benefits of increased physical activity on hypertension and glu-cose control little is known about how clinical care teams should support people with diabetes or cardiovascular dis-eases to achieve and sustain a physically active lifestyle. Behavioural interventions targeting physical activity are heterogeneous in terms of content, implementation and ef-fectiveness. Interventions have differed on several dimen-sions, including the population size, and the frequency and the duration of intervention [6,7,8]

Recent studies have indicated that planned or structured

ABSTRACT

OBJECTIVES. To investigate the effects of a 12 week structured exercise program supervised by professional staff in people with obesity affected by type-2 diabetes and hypertension.

METHODS. 32 obese patients (13 females and 19 males) suffering from both hypertension and type-2 diabetes were enrolled in the study. The improvement of cardiovascular risk factors such as systolic and diastolic blood pressure, glycaemia and lipid profiles, alongside body composition parameters and anthropometric data, were evaluated at the beginning end of an exercise program of 12 weeks dura-tion.

RESULTS. The body mass index, biceps skinfold and waist and thigh circumference showed a marked decrease in each patient evaluated. Furthermore, participation in the structured exercise training resulted in a lowering of both diastolic and systolic blood pressure of patients and in a decrease of both glucose plasma concentration and the gly-catedhaemoglobin HbA1c.

CONCLUSIONS. Our findings support the view that combined aerobic and strength training are effective in im-proving both cardiovascular fitness and glycaemic control in people with obesity suffering from hypertension and type-2 diabetes. The improvements obtained in 12 weeks of training may be sufficient to motivate the participants to carry on and modify their lifestyle over the longer term.

1 Leydi Natalia Vittoria - [email protected] Neil Manners - [email protected] Mazzuca - [email protected] Maffei - [email protected] Maietta - Latessa [email protected]

Benefits Of Structured Exercise Training For people with obesity affected by type-2 diabetes and hypertension: A Pilot StudyLEYDI NATALIA VITTORIA1, DAVID NEIL MANNERSC1, PAOLO MAZZUCAB1, FRANCESCA MAFFEIA1, PASQUALINO MAIETTA LATESSAA1 a DepartmentforLifeQualityStudies

b U.O.DiabetologiaEndocrinologia,HospitalofRimini

c DepartmentofBiomedicalandNeuromotorSciences,UniversityofBologna

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SCIENZE DELLA VITA E DELLA SALUTE | SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017

suffering from diabetes (defined as glycosylated Haemo-globin A1c> 7%, and fasting plasma glucose > 126 mg·dl-1) and hypertension Haemoglobinand hypertension (uncon-trolled systolic blood pressure (BP)> 120 mmHg or dia-stolic BP >80 mmHg) for at least one year. Participants who were taking antihypertensive or oral hypoglycemic medication were included, provided they were willing to maintain their current level of drug therapy.

All participants provided written informed consent prior to their participation according to the Helsinki Declaration.

2. 2 Measurement methods and clinical evaluations

Before the start of the programme (time point T0) par-ticipants underwent a medical examination following in-ternational guidelines for diabetes, cardiology, and sports medicine. Further tests were conducted and repeated as necessary during the study, to evaluate coronary reserve, pulmonary function, peripheral neuropathy, and macroan-giopathy. At T0 and after 3 months (T1) blood tests were performed to assess the following parameters: fasting plasma glucose, glycated haemoglobin, total cholesterol, HDL-C, triglycerides, LDL-C. Blood pressure, waist cir-cumference and skin-fold thickness measurements, and body weight were also recorded. Contemporaneously, relevant personal and anthropometric data were collected by a programme physician for each volunteer, along with a clinical history and information relating to current drug therapy.

Volunteers were requested to participate in a specific programme of structured supervised exercise twice a week for three months, and follow a diet designed to promote caloric restriction.

A dietician prepared a diet for each participant to yield a target calorie deficitof500 kcal per day below their resting energy requirement calculated using the Harris and Bene-dict formula [14] with the proviso that daily calorie intake was neverbelow1500kcalfor men or 1200 kcal for women. Participants were advised to follow a personalised anthro-pometric reference method to estimate appropriate serving sizes [15].

Body weight, height, and waist circumference were mea-sured at T0 and T1, along with the circumference of the thigh, calf, and the upper arm both relaxed and in maxi-mal isometric contraction (arm delta). Skinfold thickness was measured at triceps, biceps, subscapular, abdomen and thigh, following standard protocols[16].

At T0 and T1, following a 12 hour overnight fast , ar-terial blood pressure was recorded at rest using a blood pressure monitor, and venous blood was collected using the Vacutainer system. Plasma glucose concentration, glycosylated haemoglobin (HbA1c), total cholesterol, tri-glycerides, high density lipoproteins (HDL-C) and low density lipoproteins (LDL-C) were measured by standard-ized laboratory tests routinely used at the Rimini Hospital. The blood glucose of diabetic participants was measured

physical activities, in particular aerobic exercise programs, produce benefits beyond those of physical activity coun-selling [9,10,11]. The position statement of the American College of Sports Medicine and the American Diabetes Association recommends that regular training including both aerobic and resistance exercises be undertaken under the supervision of qualified trainers[12]. Consequently, ex-ercise is increasingly recognized as a form of therapy in patients with type 2 diabetes and hypertension, improving fitness and reducing plasma glucose concentration and oth-er cardiovascular risk factors [9, 10, 13]. However, uncer-tainty remains regarding the type, volume and intensity of exercise to prescribe to high-risk individuals to reduce the cardiovascular disease burden. There is a lack of informa-tion about the safety and efficacy of training programs for obese patients with both type 2 diabetes and hypertension who are difficult to engage in such programs because their sedentary habits, often combined with low muscle strength, reduced exercise tolerance and co-morbidities.

The aim of this study was to investigate both the man-agement and the efficacy of a professionally-supervised 12-week structured exercise program in people with obe-sity affected both by type-2 diabetes and hypertension. Cardiovascular risk factors including systolic and diastol-ic blood pressure, glycaemia and lipid profiles, as well as body composition parameters and anthropometric data, were evaluated at the beginning and end of the exercise program.

2. METHODS

2. 1 Study design and subjects

The study is a part of a lifestyle intervention project, “Lifestyle Gym”, whose main objectives include the devel-opment of exercise/ lifestyle management programme for obese patients suffering from metabolic disorders, simul-taneously monitoring safety and efficacy in study groups with specific diseases.

Outpatients at the Department of Diabetology, “Infer-mi” Rimini Hospital – Health Unit of Romagna, Regional Health Service –Emilia Romagna. were invited to partici-pate in the project. Inclusion criteria were as follows: par-ticipants had to be sedentary for at least 6months (perform-ing less than 10 metabolic equivalent of task (MET) hours of beneficial physical activity a week),suffer from a met-abolic disorder or metabolic syndrome, without limit on disease duration, and have a BMI between 27 and40kg·m-2 . Exclusion criteria comprised difficulty in ambulation, dys-functions of the central nervous system (hemiparesis, my-elopathy, cerebellar ataxia), vestibular dysfunction, signif-icant musculoskeletal deformities, plantar ulcers, pre-pro-liferative or proliferative retinopathy, severe cardiovascu-lar disease, in particular angina, or postural hypotension.

The current report discusses the results of the 32 obese Caucasian project participants (13 females and 19 males)

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tributing participants were compared using a paired ttest. Exploratory linear modelling was performed when sig-

nificant changes were found, to reveal any confounding factors or determinants that could influence the observed responses. Potential regressors were age, gender, the val-ue of variable at T0, adherence to the exercise program, and smoking status at T0. For each variable, a linear model was constructed where feasible,including only significant regressors, using a backwards stepwise method.

3. RESULTS

Baseline characteristics of the study group at T0 are shown in Table 2. Among the 32 participants, eight smoked at least one cigarette per day at T0 (but none more than 20).

Not all the participants attended all exercise sessions. Mean attendance was 16. 9 sessions (s = 4. 8), but all at-tended the follow-up examination at T1. Changes in mea-sured variables are shown in Table 3. For all variables studied, the baseline values of contributing participants and non-contributing participants were not statistically dif-ferent (data not shown). No cardiorespiratory anomalies or musculoskeletal injuries were reported.

The type-2 diabetic and hypertensive patients showed a significant improvement in most anthropometric variables and measures of glycaemic control (Table 3), while there were no significant changes in the lipid profile or resting heart rate. Diastolic blood pressure decreased, with a trend to reduction also in systolic BP.

Table4 summarizes the linear models produced to ex-plain the differences observed between T0 and T1. In most cases for which a significant model could be produced, the initial value was the only significant explanatory factor: the higher the initial weight or plasma glucose, for exam-ple, the greater the subsequent reduction, after the exercise programme. In the case of BMI, the age of the participant was also significant, with older participants experiencing smaller reductions, and non-smokers showing greater im-provements. Participant gender or gym attendances did not show explanatory power.

at the beginning and end of each training session, using a Menarini&Roche blood glucose meter.

2. 3 Physical exercise program

The physical activity was divided into three one-month phases to develop participants’ self-actuated exercise ca-pacity. The heart rate of participants was monitored during all training sessions (Polar Electro OY, Kampele, Finland). Any cardiorespiratory anomalies, or musculoskeletal inju-ries were recorded.

The purpose of the phase I was to improve participants’ activity levels (Table 1). Aerobic exercise was performed on a cycle ergometer (RHC400 Panatta Sport), at fixed power with electromagnetic resistance 12-300W/60 rpm, based on anHR calculated using the Karvonen heart rate reserve method [17]. Each session ended with calisthenics included respiratory, joint mobilization, stretching and pro-prioceptive exercises[18, 19].

During phase II, following cardio work, participants per-formed exercises to improve body schema, involving free body stretching, and strength exercises for the major mus-cle groups of the upper and lower limbs, and core, using small free weights (barbells, dumbells)and gym equipment (small rubber and gym ball, sticks, elastic bands).

In the final phase, (Table 1) individually tailored strength exercises of graduated intensity werefor leg extension, leg curl, chest press, shoulder press and biceps curl [20] using a pneumatic isotonic trainer (Air System, Panatta Sport). For-ty-five s rest was taken between reps and 2 min between sets.

2. 4 Statistical analysis

Data were analysed using JMP 10. 0 (SAS Institute Inc; Cary, NC, USA). A paired ttest was performed to analyse the effect of the intervention (T0 vs T1) on each variable investigated. Differences of P< 0. 05 were considered sig-nificant. To allow for missing blood data at T1, data were analysed only from participants when both time points were available, on a per variable basis. For each variable with missing data, baseline data for contributing and non-con-

Table 1. Details of exercise protocol. Aerobic training (A) is described by duration (min) / intensity (%HRmax

) of session stages. Strength training and general conditioning (B) is described by duration (min) and format of session.

(A) Phase Warm-up Conditioning Cool-down

I 5 / 40% 10 / 50%5 / 40%

““

II “ 20 / 50%

III “ 20 / 60%

(B) Phase Duration Format Sets Load

I 40 Callisthenics - -

II 40 Free weights 3 x 10 reps 2-5 kg

III 40 Isotonic training 3 x 15 reps 10RM

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ergy expenditure by activating lipolysis and is presumed to reduce body weight and body fat percentage. Adding resistance training permits a decrease in fat weight and a maintenance or slight increase in fat-free mass [23].

Any exercise program for patients with chronic pathol-ogies should be designed considering potential risks, and delivered by qualified personnel, trained and experienced in dealing with likely complications[16]. The three-phase protocol described here reflects the need of each partici-pant to safely learn new training movements. Thanks to the attention paid to this aspect of the study, neither musculo-skeletal injuries, nor cardiovascular events were observed, and the protocol adopted thus appears to be safe for use with hypertensive diabetics, a group who are often reluc-tant exercisers.

Regular training confers beneficial effects on the cardio-vascular system as well the entire body, partly because ex-

4. DISCUSSION

The main finding of this study is that a 12-week struc-tured exercise program supervised by professional staff, along with dietary counselling, can improve some body composition and anthropometric parameters and cardio-vascular risk factors such as blood pressure, and glycaemic profile in a group of obese patients suffering from type-2 diabetes and hypertension.

The body mass index, biceps skinfold and waist and thigh circumference showed a marked decrease in each pa-tient who participated in the study. The improvement of anthropometric parameters in the present study is in line with previous literature, for a short, 3 month protocol, in obese participants. Previous studies have suggested that exercise alone has modest effects on body weight in over-weight individuals [21, 22]. Aerobic training increases en-

Table 2. Characteristics of study population at first clinical examination (T0), excluding data for which equivalent was not recorded at T1.

Variable Unit Mean ± s n

Age Years 57. 1 ± 8. 9 32

Gym attendance Sessions 16. 9 ± 4. 8 32

Weight kg 104. 2 ± 24. 5 32

Height cm 168. 2 ± 10. 9 32

BMI kg·m-2 36. 7 ± 6. 8 32

Waist circumference cm 112. 8 ± 13. 0 31

Resting HR b. p. m. 72. 1 ± 12. 6 32

Systolic BP mmHg 133. 6 ± 16. 8 32

Diastolic BP mmHg 80. 8 ± 7. 1 32

Plasma glucose mg·dl-1 147. 6 ± 37. 4 32

HbA1c

% 7. 3 ± 1. 2 32

Total cholesterol mg·dl-1 193. 9 ± 40. 9 31

HDL-C mg·dl-1 44. 8 ± 12. 2 32

Triglycerides mg·dl-1 166. 6 ± 68. 4 32

LDL-C mg·dl-1 115. 3 ± 37. 2 31

Biceps skinfold cm 23. 0 ± 10. 3 28

Thigh circumference cm 59. 1 ± 7. 9 28

Arm delta cm 2. 3 ± 1. 5 28

n: number of individuals included; HR: heart rate; BP: blood pressure

Table 3. Comparison of results obtained at start (T0) and end (T1) of exercise programme for every variable analysed, using a paired ttest.

Variable T0 T1 Difference

Mean ± s Mean ± s P>|t|

Weight 104. 2 ± 24. 5 100. 0 ± 22. 4 <0. 0001*

BMI 36. 7 ± 6. 8 35. 2 ± 6. 1 <0. 0001*

Waist circumference 112. 8 ± 13. 0 109. 2 ± 12. 6 <0. 0001*

Resting HR 72. 1 ± 12. 6 74. 4 ± 12. 0 0. 023*

Systolic BP 133. 6 ± 16. 8 129. 1 ± 14. 0 0. 0011*

Diastolic BP 80. 8 ± 7. 1 77. 0 ± 7. 4 <0. 0001*

Plasma glucose 156. 6 ± 40. 2 133. 8 ± 32. 5 0. 0064*

HbA1c

7. 6 ± 1. 2 7. 1 ± 1. 0 0. 001*

Total cholesterol 192. 5 ± 39. 7 185. 8 ± 37. 5 0. 49

HDL-C 45. 8 ± 11. 7 45. 6 ± 10. 0 0. 62

Triglycerides 171. 5 ± 76. 9 147. 4 ± 50. 6 0. 15

LDL-C 111. 4 ± 8. 7 110. 8 ± 7. 1 0. 86

Biceps skinfold 23. 0 ± 10. 3 20. 5 ± 8. 3 <0. 0001*

Thigh circumference 59. 1 ± 7. 9 56. 3 ± 8. 3 <0. 0001*

Arm delta 2. 3 ± 1. 5 2. 3 ± 1. 8 0. 85

* significant at P<0. 05

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total and LDL-C and raises HDL-C [12]. One larger trial found decreases in total cholesterol with both aerobic and yoga training but no changes in HDL-C or LDL-C [31]. In our study non-significant changes in lipid profile were determined at T1 from baseline measures at T0. This may partly due to participants’ well-controlled lipid parameters at baseline T0 (mean values were within normative ranges) rendering post-training changes less likely. This hypothe-sis is confirmed by the linear models that highlighted the initial value of the investigated factors as significant for the reduction observed after the exercise programme.

A limitation of this study is that, although patients re-ceived specific dietary advice, adherence to diet was ver-ified only by self-declaration; consequently diet was not considered in data analysis. However, the main aim of this study was to examine the efficacy and the safety of the 12-week structured exercise program supervised by profes-sional staff in patients suffering both by hypertension and type-2 diabetes.

5. CONCLUSION

Our data show that for sedentary, obese individuals with co-morbidities, combined aerobic and strength exercises, at an intensity suitable for such a population, are effective in improving both cardiovascular fitness and glycaemic control, and can be used as a preventive measure in pa-tients who are at risk of developing cardiovascular diseas-es due to obesity, hypertension and type-2 diabetes. The improvements obtained during the 12 weeks programme may be sufficient to motivate the participating patients to carry on and modify their lifestyle over the longer term. Future large-scale and longer-lasting studies, in a prospec-tive design, are warranted to confirm the efficacy of aerobic exercise as a form of therapy for hypertension and type-2 diabetes. Our pilot study can be a starting point for devel-oping interventions for reducing obesity, a condition that has serious implication for society and individuals

ercise training improves skeletal muscle work capacity and reduces vascular resistance, thus increases conductance in the peripheral circulation. The intrinsic pumping capacity of the heartis improved by extrinsic modulation [24, 25].

Participation in 12weeks of structured exercise training resulted in a reduction of both diastolic and systolic blood pressure, findings in agreement with those of previous studies of moderate aerobic exercise [26]. The beneficial effects of exercise training on blood pressure might be explained by several mechanisms. In animal and human studies, physical activity program resulted in an increased vascular expression of antioxidative enzymes, such us SOD, catalase and glutathione peroxidase [27]. Further-more, exercise training has a significant impact on the mor-phology of various blood vessels. These structural changes are followed by functional changes and lead to improved blood flow. Exercise induces angiogenesis, which is an ex-pansion of the capillary network by the formation of new blood vessels at the level of capillaries resistance arteri-oles, and arteriogenesis [28].

Evidence has shown that moderate aerobic exercise training is associated with improved glycaemia control in type-2 diabetic patients [9,13]. Data from our study indi-cate that moderate aerobic exercise training is also effec-tive in reducing both glucose concentration and the HbA1c in patients with co-morbidity hypertension and type-2 dia-betes. Molecular mechanisms for improved glucose clear-ance and insulin sensitivity following exercise are related to the increased expression and activity of signalling pro-teins and enzymes which are involved in skeletal glucose and fat metabolism [29]. Glucose transporter isoform 4 is a key enzyme in this chain of reactions and its mitochondrial biogenesis is increased due to exercise training [30]

Blood lipid responses to exercise training are mixed. Most studies have found no effect of any form of exercise training on lipid profile in general, or in diabetic patients in particular [12]. Some small trials involving type-2 dia-betes patients have reported that aerobic training decreases

Table 4. Prediction models for changes in variables between T0 and T1, for those variables showing significant changes, as discussed in the text. Waist and thigh circumference did not produce significant models and are not shown.

Variable N Model Value at T0 Age (yr) Non-smoker

R2corr P>F β P>|t| β P>|t| β P>|t|

Weight 32 0. 255 0. 0019 -0. 101 0. 0019

BMI 32 0. 349 0. 0017 -0. 108 0. 0059 0. 0568 0. 049 -0. 606 0. 0329

Diastolic BP 32 0. 115 0. 0327 -0. 325 0. 0327

Plasma glucose 19 0. 398 0. 0022 -0. 624 0. 0022

HbA1c

19 0. 183 0. 0385 -0. 259 0. 0385

Biceps skinfold 28 0. 394 0. 0002 -0. 258 0. 0002

R2 corr. : fraction of variance explained by the model, corrected for model degrees of freedom. Β: change in the modelled variable for a one unit change in the regressor.

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for patients with type 2 diabetes and pre-diabetes: a position statement from Exercise and Sport science Australia. J Sci Med Sport 2012;15:25-31

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COMPETING INTERESTS

The authors declare that there is no conflict of interest regarding the publication of this paper.

ACKNOWLEDGEMENTS

Lifestyle Gym was developed as a pilot project partially supported by UNI. RIMINI spa and Rizzoli Foundation for Motor Sciences (Bologna).

REFERENCES

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SCIENZE COGNITIVE | SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017

vivente complesso6. All’interno di tale scenario le facoltà della visione e dell’ascolto, in particolare per il vivente complesso come l’essere umano, hanno acquisito un valore sempre più rilevante nel corso del viaggio evolutivo, tutto-ra in atto, soprattutto per il campionamento di informazioni relative al movimento e per la definizione di un codice di comunicazione attraverso le immagini, il corpo ed il suono.

La storia della cultura umana, e quindi della stessa men-te dell’Uomo, è segnata infatti costantemente e marcata-mente da processi di elaborazione acustico/visiva relativa a suoni/immagini naturali (in quanto frutto di acquisizione ed elaborazione del segnale acustico/luminoso attraverso i processi percettivi e cognitivi del soggetto senza l’uso di protesi non biologiche) ed artificiali (quali, nel settore della visione, l’arte pittorica e la scrittura mentre, nel set-tore relativo alla percezione ed elaborazione acustica di un segnale/informazione, le esperienze della vocalità e della pratica musicale) sviluppati nella loro peculiarità di devices per processare, memorizzare e comunicare informazioni.

In relazione a tale fenomenologia le neuroscienze, appli-cate al settore specifico della visione7, hanno inoltre ulti-mamente fornito la prima documentazione scientifica sulla stretta connessione osmotica tra la corporeità/esperienza - cognizione/conoscenza e le varie forme di engagement posti in essere dai processi sistemici cervello/corpo8 attra-verso le fenomenologie dell’embodied9. In sintonia con questi innovativi settori scientifici, la recente riflessione nel campo della neuro estetica ha consentito, anche attraverso un ampio repertorio di approcci di campionamento ed ela-

6 V. Gallese, M. Guerra, Lo schermo empatico. Cinema e neuroscienze, Raffaello Cortina Editore, Milano, 20157 Un settore delle neuroscienze attualmente in grande espansione verte sullo studio del potere comunicativo ed evocativo delle immagini in movimento sulla mente umana. Su tale ricerca si veda V. Gallese, M. Guerra, Op. Cit.8 V. Gallese, M. Guerra, Lo schermo empatico. Cinema e neuroscienze, Raffaello Cortina Editore, Milano, 20159 Idem

SCENARIO

Alcuni settori delle neuroscienze consentono oggi una particolare interpretazione dell’espe-rienza artistica nell’Uomo: l’Arte può essere intesa come un dominio sistemico complesso

di saperi e atti comunicativi potenziati frutto di specifiche elaborazioni del dato/informazione attraverso codici emo-tivo/affettivi e sensomotori.

Il vivente, sia nella morfologia più semplice che nella configurazione sistemica complessa, attiva costantemente un processo di intercettazione di informazioni dall’am-biente nel quale è inserito e nel contempo di trasmissione dati verso l’esterno.

L’essere umano in particolare, in virtù delle proprie pe-culiarità bioingegneristiche di grande scimmia1 attraverso complessi processi di campionamento ed elaborazione co-gnitiva dei saperi2, configura i propri domini conoscitivi3 costruendo il proprio connettoma4 grazie ad intense rela-zioni costantemente attivate con gli spazi, le persone e gli oggetti che lo circondano5.

Recenti ricerche nel settore delle neuroscienze hanno inoltre consentito la documentazione di come l’intelligen-za, nella propria complessità sistemica e soprattutto al li-vello sub-personale, sia in completa osmosi con la dimen-sione della corporeità, quest’ultima frutto del ricco reper-torio esperienziale multidimensionale e multisensoriale del

1 Sulla funzionalità e peculiarità del biomodello umano si segnala M. Denny, A McFadzean, Engineering Animals. How Life Works, Harvard University Press, 20112 P. Orefice, Pedagogia Scientifica. Un approccio complesso al cambiamento formativo, Editori Riuniti University Press, Roma 20093 P. Orefice, I domini conoscitivi. Origine, natura e sviluppo dei saperi dell’Homo sapiens sapiens, Carocci editore, Roma 20014 S. Seung, Connectome. How the Brain’s Wiring Makes Us Who We Are, Houghton Mifflin Harcourt Publishing Company, New York, 20125 V. Gallese, M. Guerra, Lo schermo empatico. Cinema e neuroscienze, Raffaello Cortina Editore, Milano, 2015

Neuroni Specchio in Musica, tra Embodied Cognition1 & Conducting2

Vettori di un progetto di ricerca sui processi di interpretazione/comunicazione motoria ed elaborazione cognitiva nella pratica musicale della Direzione

ROBERTO TOSCANOHi-BlueBrain.Saperi&SistemiComplessi,

AcademiaScientiarum

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SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017 | SCIENZE COGNITIVE

consentito una prima interpretazione documentata di alcuni fenomeni cognitivi quali i processi di riconoscimento sia della dimensione io/altro che delle intenzioni ed azioni dell’altro.

Ciò che le ricerche hanno verificato è che nell’osserva-re nello specifico un atto motorio (ed il tutto avverrebbe anche grazie al patrimonio/repertorio sensomotorio che il soggetto/osservatore ha maturato nel corso delle proprie esperienze di vita) il sistema cervello di chi osserva il mo-vimento pone in essere una riproduzione/simulazione vir-tuale dello stesso atto, consentendo quindi in tal modo par-ticolari processi di previsione e di comprensione, attivando nel contempo, se la situazione lo richiede, meccanismi di risposta15.

Queste dinamiche riferibili al sistema dei neuroni spec-chio testimoniano come la funzionalità mirror sia decisiva per l’intero sviluppo nella mente del vivente complesso (non solo nei primati), e nello specifico delle capacità di risposta/azione in qualità di soggetto non più relegato nella propria individualità/monade, ma come componente attivo sistemico sociale/emotivo-relazionale/affettivo16.

Le capacità di elaborazione cognitiva, di apprendimento, di comunicazione verbale e motoria/gestuale, di imitazione e di previsione/azione risultano quindi prestazioni riferibili a specifiche dinamiche specchio così come la capacità (non solo) umana di intercettare i segnali delle reazioni emotivo/affettive dell’altro/diverso sono riferibili a precise funzio-nalità speculari di determinate costellazioni neurali17.

Le aree della corteccia frontale granulare e della cortec-cia parietale posteriore nell’encefalo del primate compon-gono una complessa architettura di aree funzionalmente ed anatomicamente distinte, ma strettamente connesse, configurando circuiti anche distanti tra loro ma attivi in si-multanea, con funzione di integrazione delle informazioni sensoriali e motorie, determinanti per porre in essere spe-cifiche elaborazioni cognitive e svolgere azioni18. Anche le aree della corteccia prefrontale e quella del cingolo, adibite alla gestione e definizione delle intenzioni, della scelta del momento nel quale agire e nella pianificazione dell’azione a lungo termine si mostrano regolate dalle stesse modalità specchio e configurano, con le aree della corteccia parietale posteriore (aventi funzioni ‘tradizionalmente’ associative) ed unitamente alle aree precedentemente descritte, la densa mappa corticale di costellazioni neurali differenziate che consentono l’attivazione di specifiche sequenze di elabora-zioni/trasformazioni sensoriali e motorie dell’informazione necessarie per l’intercettazione degli oggetti nello spazio/ambiente nel quale il soggetto è collocato e l’attivazione

15 G. Rizzolatti, C. Sinigaglia, So quel che fai. Il cervello che agisce e i neuroni specchio, Raffaello Cortina editore, Milano, 200616 Idem17 R. Toscano, Hi-Cognition, Neural Constellations, Neural Polyphony, Hi-Pedagogy: phenomena & hypotheses, in “International Journal of Complex Knowledge and Systems（IJCKS)”, Science Publishing Group, New York, 2015; I(I): I-IX18 G. Rizzolatti, C. Sinigaglia, So quel che fai. Il cervello che agisce e i neuroni specchio, Raffaello Cortina editore, Milano, 2006

borazione dati offerte dalle tecnologie di imaging di ultima generazione, un primo riconoscimento delle basi neurobio-logiche delle facoltà cognitive non arte-specifiche, indivi-duando le matrici neurali dei fenomeni percettivi e cogniti-vi connessi alle esperienze visive nell’Uomo, in particolare per indagare sulle manifestazioni neuro cognitive generanti il piacere estetico prodotto dalla visione di un messaggio visivo artistico e non artistico sia statico che dinamico10.

Quest’ultimo aspetto ha generato uno specifico approc-cio riflessivo, definito experimental æsthetics, con il quale si intende porre in primo piano, e ciò in linea con la base etimologica del termine αἴσθησις, l’approccio percettivo multimodale al mondo attraverso il corpo11.

Il sistema motorio che coordina e governa il device cor-po, oggi, in virtù dei molteplici approcci di indagine appe-na riassunti, si configura come una complessa architettura di informazioni (riferibili ai processi di campionamento ed elaborazione) che coinvolge regioni frontali e parietali dell’encefalo connesse in modo molto intenso con le aree visive, uditive e tattili. Gli studi tuttora in corso hanno po-tuto al momento documentare che specifiche aree cerebrali appaiono composte da neuroni che si attivano esclusiva-mente per atti motori finalizzati (quali manipolare o affer-rare un oggetto) il cui start risponde selettivamente alle dimensioni ed alle forme degli oggetti stessi, e ciò sia se si è in relazione diretta con essi che quando ci si limita ad os-servarli. Lo studio di tali fenomeni, connessi all’operatività di specifici neuroni in grado di processare l’informazione sensoriale selezionandola in virtù delle possibilità d’atto, hanno consentito la comprensione del fatto che ogni movi-mento sia neurocognitivamente processato dal sistema cer-vello come un atto (non più come semplice azione motoria priva di gradiente/contenuto cognitivo), saturo di significa-ti complessi, attraverso il quale il vivente, secondo processi di costante elaborazione/simulazione, agisce, comprende e comunica12.

A seguito del quadro appena descritto, la netta separa-zione tra processi percettivi, cognitivi e motori appare ormai non più proponibile in virtù anche delle peculiarità funzionali di due specifiche tipologie di neuroni (identifi-cate attraverso la nomenclatura neuroni canonici13 e neu-roni specchio14), il cui studio ed analisi funzionale (tuttora in corso soprattutto in merito alla seconda tipologia), ha

10 Una prima esaustiva descrizione di tale settore della ricerca scientifica è offerta dal volume S. Zeki, Inner Vision. An Exploration of Art and the Brain. Oxford University Press, Oxford , New York, 199911 V. Gallese, M. Guerra, Lo schermo empatico. Cinema e neuroscienze, Raffaello Cortina Editore, Milano, 201512 G. Rizzolatti, C. Sinigaglia, So quel che fai. Il cervello che agisce e i neuroni specchio, Raffaello Cortina editore, Milano, 200613 Responsabili della trasformazione cognitiva dell’informazione visiva in atto motorio (per esempio la scelta di una tipologia di presa per un oggetto osservato).14 Neuroni la cui azione viene ad essere “registrata” sia quando il vivente complesso svolge volontariamente una determinata azione motoria (per esempio allungare un arto per afferrare del cibo), sia quando il vivente complesso osserva semplicemente un altro individuo compiere una simile azione.

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la condivisione dello stesso codice neurale tra chi osserva l’atto motorio e chi lo esegue, una sorta quindi di compati-bilità ideomotoria: in parole semplici, più un gesto è fami-liare per l’osservatore, più l’informazione viene ad essere veicolata priva di interferenze, inducendo in modo espli-cito all’azione chi osserva (ciò ovviamente se lo scenario/situazione richiede una risposta motoria)24.

Oltre alle esperienze motorie legate alle forme di danza o al semplice sincronismo motorio, la pratica musicale offre un numero ampio di modalità per intercettare, sperimentare ed approfondire lo studio di tali fenomenologie.

Ad oggi un repertorio di studi è stato svolto secondo tali vettori, in particolare con l’obiettivo di analizzare ed identificare le peculiarità dei flussi di comunicazione non verbale e dei processi di sincronizzazione senso-motoria soprattutto all’interno del sistema ensemble-Direttore25.

Nell’atto del Conducting il gesto del direttore lo si può intendere come un atto motorio che acquista valenza se-mantica-simbolico/evocativa in virtù della propria configu-razione di segnale visivo/acustico (il cui codice risulta con-diviso con l’ensemble attraverso un particolare training) da intendere come rappresentazione senso motoria di una idea/suono ad alto gradiente dinamico/emotivo/affettivo.

Tale atto motorio, caratterizzato da una cinematica pre-gnante che prevede l’elaborazione di un’informazione vi-siva ed acustica da parte del direttore/sorgente attraverso il proprio sistema motorio, attiva un processo comunicativo sistemicamente complesso ed osmotico di consonanza e risonanza motoria tra ente sorgente (Direttore) e riceven-te (esecutori e pubblico), attraverso specifiche e differenti dinamiche riferibili anche alla presenza o meno di compe-tenze musicali.

Gli atti comunicativi che compongono la performance musicale posta in essere da un ensemble di esecutori coor-dinati da un Direttore si compiono essenzialmente attraver-so 4 livelli/dimensione (1] Direttore-esecutori; 2] esecuto-re-esecutori; 3] Direttore-pubblico; 4] esecutore/esecutori-pubblico) ed i processi di scambio di segnali/informazioni avvengono secondo precise dinamiche di comunicazione non verbale, vettori di flussi di sequenze di trasmissioni multidimensionali di dati di matrice emotivo-affettiva tra soggetti/persone26. Alcuni settori delle neuroscienze cogni-tive hanno da tempo sottoposto ad esame i processi neurali responsabili di un’azione motoria coordinata e condivisa, fenomeni alla base dell’interazione sociale fra viventi com-plessi.

Il sincronismo o il coordinamento in un atto motorio col-lettivo risulta essere, in particolare negli esseri umani, la risposta fisiologica ad una specifica sollecitazione/bisogno

24 Idem25 Al riguardo si segnala A. D’Ausilio, L. Badino, Y. Li, S. Tokay, L. Craighero, R. Canto, Y. Aloimonos, L. Fadiga, Leadership in Orchestra Emerges from the Causal Relationships of Movement Kinematics, Pub-lic Library of Science PLOS ONE, 9 May 2012 http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.003575726 Idem

dei movimenti richiesti dagli atti che codificano l’azione esperenziale19.

Il sistema motorio può essere inteso quindi quale sub-strato neurale primario dei processi cognitivi considerati comunemente superiori, quali la percezione ed il riconosci-mento degli atti dell’altro, oltre le varie forme di imitazio-ne e comunicazione attraverso il gesto o la voce20.

Alla luce di tali scenari, agli scienziati che da decenni dedicano le loro energie e competenze nello studio delle fe-nomenologie appena descritte appare sempre più manifesta la stretta osmosi, oggi non più registrabile esclusivamente nei primati, tra stimoli visivo/acustici ed atti motori, in par-ticolare nelle sequenze cognitivo-motorie che coinvolgono il sistema occhio-bocca-braccio-mano sia negli atti motori relativi per esempio la prensione21, che (in questo secondo caso attraverso il coinvolgimento dell’area F5 dell’ence-falo responsabile del coordinamento simultaneo degli atti motori della mano e della bocca22) nell’azione fonatoria (parlato/canto).

PROSPETTIVE ED INDAGINI

Nell’Uomo esclusive architetture neurali e specifiche dinamiche cognitive consentono un spiccata capacità di tradurre la vista di una sequenza di movimenti apparente-mente privi di un senso specifico in una informazione si-stemica complessa ad alto gradiente semantico, vettore di azioni motorie, fenomeno registrabile in particolare in ciò che comunemente si suole identificare con il termine Arte.

Gli stessi processi di apprendimento peculiari della men-te umana, (ma ciò lo si è potuto documentare anche in altri viventi complessi non appartenenti all’ordine dei Primati) sono da imputare alle capacità da parte del soggetto/indi-viduo di percepire e riprodurre un’azione/atto compiuta dall’altro (soprattutto se l’azione/atto viene ad essere ri-conosciuta ed identificata come appartenente al proprio repertorio motorio)23.

Tali processi possono far riferimento essenzialmente a due tipologie/scenari: 1) atti che replicano (imitazione) azioni compiute dall’ altro e che appartengono al patrimo-nio motorio dell’osservatore; 2) memorizzazione di un pat-tern d’azione nuovo da parte dell’osservatore, attribuzione di senso/interpretazione e successiva esecuzione/riprodu-zione.

Alla base di tali meccanismi di imitazione vi deve essere

19 Idem20 Idem21 idem22 Idem. Dato scientifico verificato anche nei vari studi sui movimenti dell’arto superiore, della mano e dell’apparato buccale riferibili allo sviluppo cognitivo in età precoce e che conferma l’efficacia del gesto di apertura e chiusura della mano utilizzato, per esempio, come segnale visivo nella direzione corale e strumentale per la traduzione visivo-motoria di un disegno melodico, per l’indicazione di un’intensità sonora, per sottolineare una particolare scansione o per l’attacco di un suono.23 Rizzolatti, C. Sinigaglia, So quel che fai. Il cervello che agisce e i neuroni specchio, Raffaello Cortina editore, Milano, 2006

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Ma un primo vaglio può essere compiuto ponendo a confronto, in tale sede in modo molto schematico, alcuni esempi e stili di gesto musicale per la conduzione di una esecuzione polifonica strumentale e vocale, unitamente ad un primo esame delle risposte senso-motorie prodotte sugli esecutori: in particolare nel presente testo saranno esami-nati alcuni frames riferibili a registrazioni video dell’ese-cuzione della Sinfonia n.8 Op. 93 (1811-12) di Ludwig van Beethoven e del Requiem di Giuseppe Verdi (1874) realizzate da due esemplari e storiche figure dell’arte della Direzione: Herbert von Karajan e Claudio Abbado.

Herbert von Karajan (1908-1989)

Claudio Abbado (1933-2014)

FOCUS

Aspetto determinante nella configurazione dei codici mimici scelti nell’atto del Conducting riguarda il fattore spazio (volumetrie e peculiarità acustiche dell’ambiente) all’interno del quale viene ad essere realizzata la perfor-mance unitamente al numero degli elementi che compon-gono sia l’ensemble di esecutori che il pubblico.

Gli esempi scelti, in particolare la Sinfonia n. 8 op 93 di L. van Beethoven ed il Requiem di G. Verdi, hanno come sale protagoniste la Groβer Musikvereinssal di Vien-na31 (figura n. 2,) [G. Verdi, Requiem – H. von Karajan

is Your Brain on Music. The Science of Human Obsession, Dutton – Penguin Group, USA, 200631 Avente esclusive caratteristiche volumetriche ed acustiche.

non necessariamente connessa alla stretta esigenza di co-ordinazione motoria tra individui (frutto di uno specifico stato/situazione), ma da intendere come processo/risposta ad un particolare need over standard di condivisione di un obiettivo/significato. I processi neurocognitivi di coordi-nazione e di condivisione di un’azione motoria richiedono altresì un incessante ed osmotico scambio di informazioni da parte del gruppo di individui coinvolti (attivi e passivi), necessario per attivare funzionali strategie di comprensio-ne e anticipazione tra agenti27. All’interno di tale proces-so comunicativo sistemico e complesso, appare evidente come la presenza di un polarizzatore vettoriale (figura n. 1) sia da considerare efficace.

Nella pratica musicale, il ruolo del Direttore può essere inteso nelle sue funzioni di agente/sintonizzatore emotivo/affettivo e sincronizzatore motorio, oltre che sorgente, (sia nei confronti degli esecutori che del pubblico) di processi di risonanza emotiva e consonanza affettiva.

figura n. 1: rappresentazione grafica di un polarizzatore vettoriale. Il fuoco centrale in colore rosso determinato dalla convergenza dei vettori (pubblico/esecutori), corrisponde, nel caso specifico, alla figura del Direttore.

Ma su quali vettori neuro cognitivi si manifesta l’atto di simulazione incarnata28 nella pratica musicale del Conduc-ting?

Per intercettare i lineamenti e le peculiarità di tale tipo-logia di comunicazione visivo/sonora, per specifici aspetti e contesti di elaborazione e gestione del dato/informazione simile agli effetti illusori prodotti dalla rappresentazione mimica, appare necessario impostare ed allestire efficaci ed articolati strumenti di analisi/campionamento dell’atto motorio e dell’esperienza estetica riferibile al suono mu-sicale29, contestualizzando ovviamente l’azione all’interno della sistemicità complessa della performance artistica30.

27 Idem28 V. Gallese, M. Guerra, Lo schermo empatico. Cinema e neuroscienze, Raffaello Cortina Editore, Milano, 201529 Per un’efficace introduzione alle fenomenologie neurocognitive connesse alla pratica musicale si segnala: I. Peretz, R. Zatorre (Ed.), The Cognitive Neuroscience of Music, Oxford University Press, New York, 200930 Sulla complessità sistemica dell’esperienza artistica musicale, e sulle sue ricadute neurocognitive, si segnalano: O. Saks, Musicophilia. Tales of Music and the Brain, Picador, GB, 2007 e D. J. Levitin, This

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tuno tener presente la collocazione nello spazio delle com-ponenti Direttore-Ensemble-Pubblico. Le sale scelte per il presente studio ed illustrate nelle precedenti figure nn. 2, 3, 4 mostrano chiaramente la propria configurazione delle superfici e gestione degli spazi, unitamente all’indicazione delle diverse modalità di elaborazione del segnale sonoro/visivo e delle dinamiche acustiche.

Mentre la sala dell’Auditorium Conciliazione in Roma e la Groβer Musikvereinssal di Vienna offrono una collo-cazione standard dell’ensemble e del Direttore, posti fron-talmente al pubblico (figure nn. 4, 5, 6) la Philharmonie di Berlino (figure nn. 3, 7) consente una specifica modalità di processazione degli atti comunicativi nel corso della per-formance musicale, in virtù della collocazione della sor-gente visivo/sonora al centro della struttura architettonica.

figura n. 5 © TDK 2001

figura n. 6

– Wiener Philarmoniker – Chor der Nationaloper Sofia – registrazione 5/13 Giugno 1984 © Telemondial/Sony], la Philharminie di Berlino32 (figura n. 3) [L. van Beethoven, Sinfonia n. 8 op. 93 – H. von Karajan – Berliner Philarmo-niker – registrazione Gennaio/Febbraio 1984 © Telemon-dial/Sony; G. Verdi, Requiem – Claudio Abbado – Berliner Philarmonoker –Eric Ericson Chamber Choir – registrazio-ne Maggio 2000 © TDK], e l’Auditorium Conciliazione in Roma33 (figura n. 4 [L. van Beethoven Sinfonia n. 8 op 93] Claudio Abbado – Berliner Philarmonoker – registrazione Febbraio 2001 – © TDK]

figura n. 2

figura n. 3

figura n. 4

Per poter riconoscere ed interpretare gli elementi che compongono gli atti comunicativi nel Conducting è oppor-

32 Caratterizzata da uno spettacolare controllo dei piani sonori grazie all’alloggiamento degli strumentisti al centro della struttura e ad una particolare volumetria e configurazione dello spazio.33 Che vede una disposizione frontale esecutori/pubblico standard .

17


Le performances di Herbert von Karajan sono caratte-rizzate da un alto controllo e plasticità del gesto, sempre essenziale e mai ridondante.

Un esempio ci viene fornito dalla figura n. 10 che ritrae l’artista nel corso dell’esecuzione del I movimento - punto coronato - battuta 333 della Sinfonia n. 8 op 93 di L. van Beethoven. Il direttore austriaco, nel comunicare agli ese-cutori la temporanea fermata indicata in partitura (punto coronato) sceglie di mantenere comunque in ‘tensione’ il proprio corpo, configurando l’ atto comunicativo con una particolare postura del sistema volto-braccio/mano sinistra.

figura n. 10 © Telemondial/Sony 1984

Nella figura n. 11 è possibile confrontare lo stesso punto della partitura tradotto in atti motori da Claudio Abbado at-traverso una temporanea sospensione totale dei movimenti del proprio corpo e fissità/rilassamento dei muscoli facciali (quest’ultimo elemento appare in sintonia con la scelta/ri-sposta muscolare operata da von Karajan).


Un altro esempio interessante ci viene offerto dall’in-cipit del secondo movimento sempre della stessa sinfonia beethoveniana. Mentre Karajan anticipa l’attacco offrendo una scansione muta ai propri orchestrali colpendo il dorso della mano sinistra con la bacchetta in modo da facilitare la configurazione del massimo sincronismo tra gli strumen-tisti (figura n. 12) Claudio Abbado incorpora la suddetta scansione preparatoria in un unico movimento di attacco (figura n. 13).

figura n. 7

ANALISI

Con la presente analisi si intende tracciare sinteticamen-te i punti luce di un possibile percorso di indagine su alcuni elementi che caratterizzano i processi cognitivi e comuni-cativi matrici della performance della conduzione orche-strale e vocale da parte del Direttore.

Alcuni aspetti prettamente musicali, quali scelte metro-nomiche o stilistiche, non costituiscono specifico oggetto di indagine in tale sede.

Nella tecnica direttoriale i due artisti, Herbert von Kara-jan e Claudio Abbado, nonostante evidenti differenze nella cinematica del gesto, presentano essenzialmente due simi-litudini: performance priva di partitura (direzione a memo-ria) in occasione delle esecuzioni in pubblico, ed estrema vicinanza del Direttore con l’ensemble, secondo specifici vettori prossemici (figure nn. 8, 9).



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figura n. 14 a © Telemondial/Sony 1984

Mentre per esempio von Karajan sceglie un particolare gesto di chiusura a pugno della mano sinistra per marcare il battere della battuta finale n. 140 [semibreve coronata] che chiude il Requiem introduttivo (figura n. 14 b), Clau-dio Abbado sceglie per la stessa battuta un gesto più chia-ramente di sospensione (le labbra dell’artista mantengono essenzialmente la postura della fonazione corale della O del termine eleison che chiude il Kyrie), introducendo in tal modo, l’attacco della sequenza Dies iræ (figura n. 15).

Questo attacco del tutti (battuta n. 5) del Dies iræ ci sug-gerisce alcune ulteriori riflessioni.

Von Karajan, scegliendo per tale episodio del Requiem un tempo metronomico di 80 alla minima [che ritroveremo nell’esecuzione di Claudio Abbado], introduce l’ingresso del pieno orchestrale - corale attraverso una sequenza di segnali preparatori. Alla battuta n. 3, per gestire l’attacco dei Bassi-Tenori (III e IV quarto della battuta) si rivolge alla rispettiva sezione del coro con il braccio sinistro ed il tronco, attivando nel contempo il segnale/sistema visivo-comunicativo sguardo/volto/bocca articolando il testo Dies (figura n. 16).

figura n. 14 b © Telemondial/Sony 1984



Un’ulteriore opportunità per attivare una prima riflessio-ne sui diversi stili e codici comunicativi e sui processi di osmosi cognitivo-motoria in atto nel corso di una prefor-mance musicale vocale/strumentale coordinata dalla figura e dall’azione del Direttore, ci viene offerta dalle partiture orchestrali con coro.

Le due esecuzioni scelte del Requiem di G. Verdi ci con-sentono di compiere una funzionale riflessione al riguardo.

La compattezza della Groβer Musikvereinssal (sede del-la registrazione effettuata da von Karajan) ha consentito all’artista di scegliere un particolare codice visivo/motorio rientrando in modo ottimale al’interno del campo visivo in particolare degli esecutori (si segnala inoltre l’assenza dell’uso della bacchetta, scelta operata da Karajan comun-que in tutte le esecuzioni che prevedono l’intervento del coro, secondo la prassi standard del Kapelmeister (figura n. 14 a), così come ha operato Claudio Abbado, nell’ese-guire la partitura verdiana all’interno della Philharminie di Berlino, struttura architettonica, come prima descritto, vo-lumetricamente (ed acusticamente) molto diversa.

Accanto alle differenti peculiarità acustiche (dovute sia alle specifiche identità timbriche delle due diverse forma-zioni dell’orchestra dei Berliner coinvolte nelle esecuzioni scelte oltre che alle diverse volumetrie e disposizioni degli ambienti/sale) e stilistiche che caratterizzano le due perfor-mances, è possibile intercettare comunque, nella traduzio-ne motoria dell’esperienza musicale operata dai due artisti, alcuni elementi peculiari, come precedentemente rilevato, a volte anche simili.

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Claudio Abbado, nel gestire lo stesso momento della composizione, attiva una strategia meno complessa, affi-dando ad un unico gesto evocativo (compiuto con il braccio sinistro) l’entrata del tutti presente in partitura alla battuta n. 5. Ciò in risposta anche alle necessità dovute all’ampiez-za degli spazi della sala dove è avvenuta la performance, che non consentivano l’ottimale visione/lettura, da parte degli esecutori, di microsegnali motori (figura n. 21).

Lo stesso Dies iræ, alle battute 75/77 («quantus tremor est futurus») ci offre un altro momento interessante per at-tivare l’analisi tema del presente articolo.

Herbert von Karajan, nel corso della propria esecuzione, si affida ancora ad un particolare repertorio motorio. Per le battute 75, 76, e 77 sceglie, come sequenza di atti di anti-cipazione per l’attacco in parlato pianissimo sottovoce la seguente sequenza: a) volgendo lo sguardo al coro pone sul petto il braccio sinistro, coprendo la propria cavità buccale

figura n. 15 copyright TDK 2000


Nell’esecuzione della battuta n. 4, che anticipa il tutti della battuta n. 5, Karajan compie un’interessante sequenza di segnali cinetici: a) ampiamento del gesto e dell’apertu-ra dell’articolazione buccale (rivolti ai Bassi ed ai Teno-ri), per anticipare e preparare l’acme del volume sonoro previsto da Verdi per la battuta n. 5 (figura n. 17 battuta 4 I); b) avvicinamento della mano/braccio sinistro verso il torace, quasi a mimare un atto di trascinamento (figure nn. 18 / 19 battua 4 II-III); c) attacco del tutti volgendo il proprio tronco ed il sistema sguardo/volto/bocca (con cav-ità buccale aperta) alle rimanenti sezioni del coro/orchestra (Soprano-Contralto).


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aspetti della tecnica direttoriale in musica, consentono un primo campionamento di alcune precise linee guida che se-gnalano come particolari funzionalità mirror di specifiche costellazioni neurali rendano possibile il ruolo del Diretto-re nella pratica musicale, da intendersi nelle sue funzioni di agente/sintonizzatore emotivo/affettivo e sincronizzatore motorio, oltre che sorgente, (sia nei confronti degli esecu-tori che del pubblico) di processi di risonanza emotiva e consonanza affettiva.

figura n. 24© TDK 2000


I vari e complessi processi di consonanza e risonanza cognitivo-motoria che connotano l’esperienza estetica del Conducting in musica offrono funzionali scenari per poter analizzare ed approfondire la comprensione delle comples-se modalità di elaborazione, da parte del sistema cervello umano, delle multiformi dimensioni che compongono la percezione illusoria e virtuale (in quanto mediata da innu-merevoli atti ricostruttivi/rielaborativi) della realtà/corpo-reità, attraverso la quale i sistemici processi di modulazione dei saperi (essere, sentire, agire e conoscere) concorrono alla modellazione del sistema mondo all’interno del quale l’individuo compie la propria dimensione esperienziale34.

Ciò che le ricerche stanno già documentando è che l’e-sperienza visivo/sensomotoria della realtà risulta essere frutto di un costante tuning multicanale di ri-elaborazione dell’informazione, modulato dal devices motorio all’inter-

34 V. Gallese, M. Guerra, Lo schermo empatico. Cinema e neuroscienze, Raffaello Cortina Editore, Milano, 2015

con la mano sinistra, evocando in tal modo anche il con-tenuto psicologico del testo (figura n. 22) ed anticipando l’attacco del quantus alla battuta 78 (figura n. 23)




Claudio Abbado, nel dirigere lo stesso passo della parti-tura, attiva un codice visivo comunicativo/evocativo simile a quello che caratterizza la performance di Karajan: il siste-ma sguardo/bocca/volto/mano (con cavità buccale aperta) viene ad essere attivato per le battute 75, 76 e 77 (figura n. 24) unitamente alla funzionalità del braccio destro, la cui mano, munita in questo caso di bacchetta, nel condurre uniformemente la scansione affidata all’orchestra [avente in tale momento della composizione un ruolo marcatamen-te ritmico], anticipa l’attacco del «quantus» alla battuta n. 78 (figura n. 25) affidando l’azione comunicativa ad un segnale visivo/evocativo complesso.

Gli esempi appena illustrati, che riassumono alcuni

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no della dimensione sistemica complessa ed intensamente dialettica mente/corpo-soggetto/oggetto-io/tu/noi/loro-am-biente-spazio/tempo.

REPERORIO VIDEO

G. Verdi, Requiem – H. von Karajan – Wiener Philarmo-niker – Chor der Nationaloper Sofia – registrazione 5/13 Giugno 1984 © Telemondial/Sony

G. Verdi, Requiem – Claudio Abbado – Berliner Phi-larmonoker –Eric Ericson Chamber Choir – registrazione Maggio 2000 © TDK

L. van Beethoven, Sinfonia n. 8 op. 93 – H. von Karajan – Berliner Philarmoniker – registrazione Gennaio/Febbraio 1984 © Telemondial/Sony

L. van Beethoven, Sinfonia n. 8 op 93 – Claudio Abbado – Berliner Philarmonoker – registrazione Febbraio 2001 © TDK

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SCIENZE DELL’UOMO, FILOSOFICHE, STORICHE E LETTERARIE | SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017

si può dedurre, da un punto di vista critico, con spiritose ipotesi, da tutti questi cenci. Parecchi di essi hanno valore storico come probabili resti degli abiti di Romolo, Scipio-ne l’Africano, Annibale, Cornelia, Carlo Magno, Pericle, Cleopatra, Barbarossa, Gregorio VII, Colonna ecc. Ora su questi stracci siedono le figlie di Sionne e cuciono il cuci-bile…»5. Ancora a Roma, su un manifesto in romanesco, è il ricordo di una rappresentazione della Didone abbando-nata di Metastasio: «…Nella stessa sera, nella Camerata Lunga [del Teatro Emiliani in Piazza Navona], si darà di nuovo lo stesso dramma, poi un balletto in punta e tacco, dopo il Capo d’Opera der Sor Pietro Metastasio “Didone Abbandonata”6, infine la Pantomimica er balletto…»7.

Fra i monti dei Volsci (1860), a Norba, si evoca la pre-sa di Numanzia: «…Nella successiva epoca romana Norba parteggiò per Mario. Perciò venne assediata da Emilio Le-pido, generale di Silla: aiutato da traditori, Emilio Lepido irruppe nella salda città ciclopica e gli abitanti, disperato, si uccisero precipitandosi nelle fiamme delle loro cade, come i cittadini di Numanzia…»8. In Dalle rive del Liri (1859), ad Arpino, patria di Cicerone e Mario, si evocano alcuni momenti della vita di Gaio Mario che si confrontano con la sorte di Cartagine: «…La figura africana di Giugur-ta, la sua terribile fine in una prigione del Campidoglio, i Cimbri et i Teutoni, presagio della futura caduta di Roma per opera dei Germani, la terribile guerra civile, la figu-ra asiatica di Mitridate, Mario nascosto nella palude del Minturno, Mario fuggiasco, seduto cupo sulle rovine di Cartagine, l’ingresso trionfale in Roma di Mario, vegliardo

5 Gregorovius 1968, 2, 626 https://lamemoriadeifenici.wordpress.com/la-memoria-della-ricerca/letteratura-italiana/#Pietro Metastasio.7 Gregorovius 1968, 2, 1178 Gregorovius, 1968, 3, 63. L’assedio e la caduta di Numanzia (García Riaza 2007) è argomento ben noto in letteratura, basti pensare a El cerco de Numancia di Miguel de Cervantes (http://www.accademiasiciliana-mitici.org/studi/Numancia_traduzione.pdf)

La memoria delle antichità classiche guida i pas-si de Le passeggiate per l’Italia di Ferdinand Gregorovius1, da Solone, Crisippo, Epitteto a Pericle, Timoleone e Porsenna; da Coriolano,

Gelone a Cesare; da Omero, Eschilo, Virgilio, Orazio, a Strabone; da Plinio, Tacito, Marziale, Giovenale a Tito Li-vio, Svetonio, Cicerone, Valerio Massimo e Plutarco.

La memoria fenicia e punica emerge in alcune terre. Prima fra le altre, nell’isola d’Elba (1852): «…Pesci e ferro attirarono, fin dall’antichità, tutti i popoli navigatori all’isola d’Elba che, come la vicina Corsica fu infestata da Cartaginesi, Etruschi e Romani…»2. Segue nella Sabina e nell’Umbria (1861) la memoria del Trasimeno: «…un’an-tica Porta vicino a Palazzo Gavotti ricorda ancora Annibale cacciato da Spoleto dopo la grande battaglia del lago Tra-simeno. La Porta si chiama appunto Porta della Fuga o di Annibale…»3.

Nelle pagine dedicate a Il Ghetto e gli Ebrei a Roma, si ricorda la Fenicia come terra governata prossima alla Giu-dea, minacciata da Caligola: «…Egli si era cioè messo in mente di fare esporre una statua colossale che lo raffigu-rasse come Dio, nel sacrario del tempio di Gerusalemme, perché aveva udito dire cha la nazione ebraica era l’unica sulla terra a rifiutarsi di onorarlo come tale, Caligola ordinò a Petronio, governatore della Fenicia, di erigere la sua sta-tua. Ed ecco, raccontano Giuseppe e Filo, gli abitanti della Giudea partire tutti alla volta della Fenicia, coprirla come una nuvola e lanciare grida di lamento tali da risonare an-cora nell’aria quando fecero silenzio…»4. Nei cenci del Ghetto romano alberga il ricordo di Annibale: «…La storia di tutte le mode da Erode il grande fino all’invenzione del cappotto e di tutti i costumi del mondo nobile e borghese,

1 Gregorovius 19682 Gregorovius 1968, 1, 573 Gregorovius 1968, 1, 115.4 Gregorovis 1968, 2, 17-18

Le antichità puniche e le Wanderjahre in Italien di Ferdinand GregoroviusENRICO ACQUAROAlmaMaterStudiorumUniversitàdiBologna

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SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017 | SCIENZE DELL’UOMO, FILOSOFICHE, STORICHE E LETTERARIE

pri: «Questa strana scalinata che, sola, rende possibile un collegamento tra Capri ed Anacapri, è lavoro attribuito a tempi antichissimi, quando i Fenici e Greci costruirono la città superiore. Tracce di questa antichissima scalinata sono ancora visibili…»16.

A Siracusa (1885), «Cicerone descrive questo Magni-fico tempio [di Minerva] nelle sue Verrine…Nelle pare-ti interne erano affrescati la lotta del re Agatocle contro i Cartaginesi17…»18. A Neapolis, l’ultima parte della città di Siracusa a sorgere, «Cicerone cita di Temenites il teatro e due templi di Cerere e di Proserpina che Gelone fece edifi-care sull’altura con il bottino cartaginese; davanti ad essi vi erano la tomba sua e della moglie Demarata, distrutte più tardi dal Cartaginese Himilko19»20. «Da Neapolis la strada elorica attraversava la palude Lysimelia e Syraka e il ponte sull’Anapus di là dal quale si erge la collina Polichne. Su questa collina vi era il tempio di Giove Olimpio e il paese Olimpion. Sia gli Ateniesi sia i Cartaginesi, e questi ultimi più volte, si accamparono lì, e ogni volta dalla palude veni-va la peste21 a decimare gli eserciti»22.

16 Gregorovius 1968, 4, 12217 In Verrem, II. 2. 118, 122: In ea sunt aedes sacrae complures, sed duae quae longe ceteros antecellant, Dianae, et altera, quae fuit ante istius adventum ornatissima, Minervae…Pugna erat equestris Agathocli regis in tabulis picta praeclare; iis autem tabulis interiores templi pa-rietes vestiebantur. Nihil erat ea pictura nobilitas, nihil Syracusis quod magis visendum putaretur. 18 Gregorovius 1968, 4, 151; cf., Anello 2002; Miccichè 200819 Geus 1994, Himilco (3), 159-6620 Gregorovius 1968 ,4, p. 16421 Cf. Vanotti 198922 Gregorovius 1968, 4, 176

di settantadue anni, la car-neficina dei proscritti - e, cosa meravigliosa, la morte tranquilla di un uomo simi-le -, tutto questo passa da-vanti allo sguardo, in strano accordo col paesaggio…»9. In un caffè di Nola, durante la passeggiata a Napoli e dintorni, Gregorovius cade «in uno stato di sonnolen-za affollato dalle più strane immagini: Marcello e An-nibale, Augusto morente, Livia e Tiberio, le baccanti degli affreschi pompeiani, i vasi di Nola, la danza degli strani obelischi e San Pao-lino. Fuori era l’incessante vociare della folla…»10.

A Capri (1853), una del-le mete più ambite nell’Ot-tocento e nel Novecento11 da scrittori, artisti e nobi-li del Grand Tour12, si dà conto di un’ipotesi erudita sul nome dell’isola e della sua frequentazione fenicia: «I Gre-ci e i Romani chiamarono l’isola Caprea o Capree, perciò il nome, derivato dal latino, viene a significare isola delle capre. Altri fanno derivare il nome dalla lingua fenicia, se-condo la quale Caprain significherebbe due città…Si ritie-ne per certo che anche i Fenìci vi si siano stabiliti; ed essi, infatti, in quest’isola divisa dalla natura in due parti: una alta ed una bassa, si attribuisce la fondazione delle due città certo già esistenti fin dai tempi più antichi. Strabone dice: “Capri ebbe prima due piccole città, dopo solo una”13…press’a poco nell’VIII secolo avanti Cristo, i Greci si sta-bilirono nei due golfi di Posidonia e di Napoli, edificarono Cuma e Napoli e si impossessarono delle isole di questo magnifico mare…»14. Quando si è seduti ai piedi della col-lina della Piccola Marina di Capri, «si è come staccati dal mondo. Il golfo di Napoli con le sue isole, le sue coste e le vele è sparito, davanti allo sguardo si estende solo il mare sconfinato, dove si trovano unite, laggiù, lontano, la Sicilia e l’Africa. Vi si sta seduti e si guarda la superficie infini-ta dell’acqua, che la fantasia fa solcare da navi dirette a Palermo, a Cartagine, a Cagliari, l’una dopo l’altra…»15. Ancora la memoria dei Fenici rimane nella scala di 921 gradini che collega il porto di Marina Grande con Anaca-

9 Gregorovius, 1968, 3, 10610 Gregorovius, 1968, 4, 6011 Cf. ad esempio, Hazzard 200512 Cf. http://www.capri.net/it/e/personaggi-famosi.13 Strabone, Γεωγραφικά, V, 4.9: Αί δἐ Καπρέαι δύο πολίχνας εἶχου, ὓστερον δὲ μίαν.14 Gregorovius 1968, 4, 7815 Gregorovius 1968, 4, 101

Fig. 1. Spoleto, Porta Fuga: nell’arco, in latino, la seguente iscrizione: «ANNIBALE, DOPO AVER SCONFITTO I ROMANI AL TRASIMENO, RESPINTO DA SPOLETO CON GRANDE STRAGE DEI SUOI, MENTRE MARCIAVA ALL’ATTACCO DI ROMA. CON LA MEMORABILE FUGA DETTE IL NOME A QUESTA PORTA».

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gneto e a frutteto…»25. Ancora Agrigento ed i Cartaginesi in Sicilia sono motivo di un ampio excursus storico: «Nella storia ci sono pochi avvenimenti che rappresentino l’inco-stanza delle cose umane in modo tanto commovente come l’improvvisa caduta di Agrigento. Dopo la sconfitta degli Ateniesi davanti a Siracusa, la città di Segesta aveva chia-mato i Cartaginesi, ed essi, capitanati da Annibale, figlio di Giskon26, nell’anno 409, apparvero in gran numero e di-strussero subito Selinunte ed Imera, Siracusa, alla quale non dispiaceva la caduta di Agrigento, non si affrettò a sal-vare né Agrigento né Gela, in tal modo i Greci della Sicilia di quel tempo si addossarono una colpa vergognosa: questa colpa è una macchia sulla fama dei Greci, il cui peggior difetto fu l’ira partigiana, comune del resto a tutta la gente meridionale. Orbene, nell’anno 406 i Cartaginesi ritornaro-no con nuove forze. La paura provata al primo assalto dei Cartaginesi indusse la città di Agrigento ad assoldare lo spartano Dexippus con 1500 uomini e con soldatesche campane. Annibale ed Himilko27 si trovavano già accampa-ti davanti alla città, ad Oriente della collina di Minerva, di là dal fiume Akragas, dove, in questa occasione, nel fare costruire un vallo, distrussero le tombe. Ed ecco il fulmine colpire la tomba di Terone, la peste scoppiare nell’accam-pamento e colpire lo stesso Annibale che ne morì, mentre cattivi presagi seminavano un terrore superstizioso nell’e-sercito. Himilko proibì subito la distruzione delle tombe: per placare gli dei sacrificò un ragazzo a Moloc e a Posei-

25 Gregorovius 1968, 4, p. 25426 Geus 1994, Hannibal (2), 66-7027 Geus 1994, Himilco (3), 159-66

A Palermo (1854), «dove i Normanni liberarono la Si-cilia dagli altri Cartaginesi dell’Africa», la meditazione sulla formazione della sua splendida architettura porta a queste prime considerazioni: «…Annientati i Cartaginesi nella battaglia presso Imera23, gli Elleni avevano poi rico-perta l’isola liberata dei loro magnifici templi- Gli dei della Grecia, Giove, Apollo, Cerere e Afrodite avevano vinto il Moloc africano: il contrasto tra la religione colta e la civiltà degli Elleni e la religione e la civiltà dei Cartaginesi era sta-to accentuato al massimo quando Gelone di Siracusa, nel trattato di pace, impose ai Cartaginesi di abolire i sacrifici umani»24.

Ad Agrigento (1855) ci si sofferma sui benefici che de-rivarono alla città dalla sconfitta di Imera: «…Da allora, cioè dal breve periodo di splendore della Sicilia seguito alla grande sconfitta dei Cartaginesi presso Imera dell’anno 480, Agrigento aveva fatto il maggior numero di prigionie-ri e parecchi cittadini ne avevano anche 500 nelle loro case. Però il numero maggiore venne assegnato al grosso della cittadinanza: questi prigionieri dovevano spaccare pietre per costruire i templi di Agrigento, lavorare ai canali sotter-ranei che il celebre architetto Phaax costruiva. Gli abitanti di Agrigento fecero pure costruire un vivaio dove allevare i pesci prelibati per i loro succulenti banchetti; vivaio che offriva un’immagine straordinariamente pittoresca coi ci-gni che vi nuotavano, come riferisce Diodoro; poi, dai pri-gionieri, i cittadini fecero coltivare tutta la loro terra a vi-

23 Cf. fra gli altri, Mancuso 1909; Trifiró 201424 Gregorovius 1968, 4, p. 215

Fig. 2. La Scala Fenicia che collega il porto di Marina Grande con Anacapri.

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molte altre guerre devastatrici, la Sicilia è rimasta poveris-sima di tesori. I popoli che annientarono la Magna Grecia: Cartaginesi e Romani, furono tutti e due popoli bruti. Agri-gento fu colpita da questo terribile destino nell’autunno dell’anno 406 prima di Cristo; da allora la città non si rieb-be più anche se si ripopolò. Rimase luogo desolato, anche se non deserto, fino al tempo di Timoleonte29. Il grande fi-glio di Corinto, nell’anno 341 vi stabilì una colonia, così un po’ alla volta la città si risollevò. Si risollevò al punto che, mentre il tiranno di Siracusa Agatocle era occupato in una sua avventurosa impresa in Africa30, Agrigento pensò di assoggettare tutta la Sicilia. Ma il piano fallì e Agrigento cadde di nuovo in potere degli Africani. Poi, un nuovo Pha-laris si fece tiranno di Agrigento, Phizias31. La popolazione però lo cacciò e si scelse Pirro re dell’Epiro, il cui dominio però durò poco. La città venne riconquistata dai Cartagine-si e diventò loro caposaldo nella guerra contro i Romani. I Cartaginesi mantennero questa piazza d’armi persino dopo la caduta di Siracusa. Nella prima guerra punica vi fu di nuovo ad Agrigento un Annibale32, figlio di Giskon, giunto con 50.000 uomini, i cittadini poterono armare altri 25.000 guerrieri. I consoli romani L. Postumio e Q. Emilio, forti di 100.000 uomini, accerchiarono la città dove Annibale si difese in modo splendido. Ma la sconfitta di Hanno, venuto per liberarlo, costrinse i Cartaginesi ad abbandonare Agri-gento. I Romani l’avevano assediata per sette mesi; entrati ora nella città uccisero con ira spietata la popolazione e si comportarono peggio dei Cartaginesi. I cittadini che essi non uccisero, vennero fatti schiavi (262 a.C.). Ma poco dopo Agrigento cadde di nuovo in potere del duce cartagi-nese Karthalus33 e Karthalus fece incendiare e distruggere l’infelice città. Tuttavia essa non morì. Perché quando Si-racusa cadde, Epikides34, Hanno35 e Mutines36 erano in Agrigento quando si difesero contro Marcello. Mutines era un Cartaginese di Hippo che il grande Annibale37 aveva mandato dall’Italia in Sicilia con la sua cavalleria. Mutines compì gesta tanto audaci da riempire del suo nome tutta la Sicilia. L’invidioso Hanno gli tolse il comando e la conse-guenza fu che Mutines, per vendetta, tradì Agrigento. Egli aprì di notte le porte della città al console Lävinus, Hanno ed Epikides ebbero appena il tempo di mettersi in salvo su una barca. I Romani punirono Agrigento con la solita cru-deltà, le persone più importanti della città furono giustizia-te, le altre vendute come schiavi. La caduta di Agrigento in mano dei Romani ebbe come conseguenza la caduta di tut-ta la Sicilia sotto il giogo romano nell’anno 211» 38.

Relitti della tormentata storia di Agrigento sono i resti

29 Cf. Congiu 201130 Cf. Consolo Langher 200631 Φιντ（ας (289-278 a. C.)32 Geus 1994, Hannibal (3), 70-7133 Geus 1994, Carthalo (2), 24-2534 Epicydes: Livio XXVI, 30, 3,4,7; 40, 11; XXVII, 8, 1535 Geus 1994, Hanno (13), 111-1436 Muttines: Livio XXVI, 40, 337 Geus 1994, Hannibal (9), 75-9438 Gregorovius 1968, 4, 260-64

done molti animali che fece affondare nel mare. Mentre i Cartaginesi attaccavano Agrigento, i Siracusani mandaro-no delle truppe al comando del generale Daphanäus28 per liberarla. Daphanäus sconfisse gli Africani che gli erano venuti incontro e Agrigento sarebbe stata salva, se in quel momento i corrotti condottieri della città avessero fatto una sortita. Essi invece permisero al nemico di mettersi in salvo riparando nell’accampamento. Il popolo si sollevò e lapidò i traditori. I Cartaginesi intanto, accerchiati da Daphanäus, correvano il pericolo di morire di fame. Ma il caso volle che navi cartaginesi si impossessassero della flotta che provvedeva Agrigento di cereali. I cittadini di Agrigento, non abituati alle privazioni r spensieratamente fidenti nella fine dell’assedio, non avevano saputo regolarsi con le ciba-rie. Così avevano esaurite le provviste. Ma non fu questa calamità a causare la caduta della città, sebbene la mancan-za di un esercito nazionale: infatti i mercenari la tradirono. Dapprima furono quelli della Campania a passare al nemi-co, poi Dexippo e Daphanäus a ritirarsi col pretesto che il periodo del loro servizio era scaduto. La città si scoraggiò. Assicuratisi che le vettovaglie erano esaurite, i condottieri delle truppe mercenarie ordinarono alla popolazione di ab-bandonare in massa la città, appena fosse calata la notte. E l’inaudito accade. Questa numerosa popolazione, perduto il coraggio, non tentò l’estrema difesa come fecero, piò tar-di, Siracusa e Cartagine, ma si coprì di vergogna abbando-nando al nemico la città ben fortificata con tutti i suoi teso-ri. Infatti, giunta la notte, tutti: uomini, donne e bambini, lasciarono la città riempiendo l’aria delle loro grida di la-mento. Nella loro grande paura, nella loro vergognosa fret-ta, non pensarono neanche a salvare i parenti malati e i vecchi. Parecchi contadini invece rimasero e si uccisero perché volevano morire nella casa dei loro padri. Accom-pagnata da armati la massa della popolazione andò a Gela; in mezzo ad essa si vedevano camminare anche le fanciulle viziate e allevate nella bambagia. Dopo otto mesi di asse-dio Himilko potè occupare la città. I rimasti furono uccisi. Si dice che fra essi vi fosse anche il ricco Gellias rifugiato nel tempio di Atena: egli, vedendo che gli Africani non ri-sparmiavano neanche le divinità, incendiò il tempio e bru-ciò sé e le sacre offerte. Il bottino di Agrigento, città che nessun nemico aveva devastata e che, secondo l’assicura-zione di Diodoro, era allora quasi la più ricca fra le città elleniche, deve essere stato ingente. Himilko mandò le ope-re d’arte più preziose a Cartagine, dove più tardi caddero in mano dei Romani, poi fece distruggere Agrigento e incen-diare i templi (tracce di incendio si vedono ancora oggi su qualche trave). Però la completa distruzione della città av-venne solo dopo che i Cartaginesi vi ebbero trascorso l’in-verno. Come Diodoro riferisce, Himilko fece abbattere nei templi tutte le opere d’arte, quando vide che l’opera del fuoco non era stata sufficiente. Queste opere distrutte sono state una perdita incommensurabile per la civiltà del perio-do aureo di Pericle; infestata ancora successivamente da

28 Dafneo

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Le Passeggiate erudite di Ferdinand Gregorovius sono fedele specchio di un’erudizione europea della prima metà dell’Ottocento che si confronta, anche emotivamente, con la geografia ed i paesaggi dell’Italia destinata ad unirsi nel 1861. Alle fonti classiche si dovettero affiancare anche compendi storici del Settecento, come quello di Giovanni Battista Caruso44, o del primo Ottocento, come quello di Rosario Mangoni45. Così accanto alla scala fenicia di Ca-pri, che dà il nome anche ad un attuale vino di pregio, pro-dotto D.O.C., il Capri bianco della Azienda agricola Scala Fenicia, le riflessioni emotive di Gregorovius non mancano di qualche interesse per la storia sociale dell’epoca. Epoca che registra nello scrittore prussiano, accanto ad un appas-sionato approccio alla Geografia di Strabone, autore che non sempre ebbe a registrare attenti ed apprezzati riscon-tri46, il giudizio sulla comune crudeltà dei Romani e dei Cartaginesi, entrambi «popoli bruti», la considerazione, per inciso, che «l’ira partigiana» sia «comune del resto a tutta la gente meridionale», la definizione degli Arabi im-pegnati in Sicilia contro i Normanni come «altri Cartagine-si dell’Africa» e la citazione del «Moloc47 africano».

44 Caruso 171645 Mangoni 183446 Cf. ad esempio, de Morais Mota 201647 Cf. da ultimo, Ribichini 2013; Franchini 2016

dell’ Olympeion, cui Gregorovius dedica alcune partecipi righe della sua passeggiata siciliana: «…Agrigento aveva quasi terminato l’enorme edificio - mancava solo il tetto - quando scoppiò la guerra contro i Cartaginesi e la distru-zione della città impedì il compimento dei lavori. Himilko saccheggiò l’Olimpion; ma bemché i nemici devastasse-ro l’interno, difficilmente poterono pensare ad abbatterlo, data la grandezza e la solidità dell’edificio…»39.

Nelle Puglie, nella cretese Oria, si conserva memoria del passaggio annibalico: «Oria (chiamata da Erodoto Hyria), secondo il mito, fu fondata da Japyx, figlio di Dedalo, ed è quindi di origine cretese. Fu senza dubbio la popolazione di quest’isola, dominatrice del mare, che popolò la vicina Calabria di colonie. Gli Iapygi si fusero con la popolazio-ne autoctona cioè coi Messapi ed Oria diventò messapica. Questa potente città guerreggiò contro la vicina Taranto; Annibale la conquistò e, quando Annibale fu vinto, la cit-tà diventò romana…»40. A Taranto (1874-1875) si evoca una breve memoria annibalica: «…I Tarentini tentarono durante la seconda guerra punica di scuotere il giogo ro-mano. D’accordo con i Tarentini, Annibale si impadronì della città,41 ma la guarnigione romana riuscì a mantenersi nell’Acropoli per ben due anni, cioè fino a che Fabio Mas-simo la liberò nel 20942…»43.

39 Gregorovius 1968, 4, p. 27040 Gregorovius 1968, 5, p. 21741 Cf. Vlasto 1909; Chlup 2009 - 201042 Livio XXVII, 15, 4 - 16, 943 Gregorovius, 5, p. 225

Fig. 3. Ricostruzione dell’Olympeion di Agrigento (da wikipedia).

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SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE, CHIMICHE E DELLA TERRA | SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017

Elementi di processazione di informazione nei sistemi biologici ed artificialiELENA AGLIARIA AND ADRIANO BARRAB

ADipartimentodiMatematica,SapienzaUniversitadiRoma,Italy

BDipartimentodiMatematicaeFisicaEnnioDeGiorgi,UniversitadelSalento,Italy

Elementi di processazione di informazione nei sistemi biologici ed artificiali

Elena Agliari1 and Adriano Barra2

1Dipartimento di Matematica, Sapienza Universita di Roma, Italy2Dipartimento di Matematica e Fisica Ennio De Giorgi, Universita del Salento, Italy

I. INTRODUZIONE

Negli anni recenti abbiamo assistito ad importanti successi nei campi dell’Intelligenza Artificiale e delle Biotecnolo-gie, che hanno sollevato notevole attenzione, speranze, ma anche timori da parte del grande pubblico. Nonostantele due discipline ci appaiano piuttosto distanti (cosa possono avere in comune lo sviluppo di un modulo di memoriaartificiale e lo studio della riprogrammazione genica di un topino da laboratorio?), in queste note informali desideri-amo proprio evidenziare le profonde analogie strutturali e fenomenologiche che in realta esistono, solide, tra questedue branche della Scienza moderna. Certamente queste similitudini vengono rivelate meno facilmente se paragoniamoesempi complessi, ma se proviamo ad identificare alcuni componenti elementali (all’interno di ciascuna disciplina),e guardiamo il loro comportamento in risposta agli stimoli del mondo esterno, possiamo individuare molti ponticoncettuali. Da qui si puo poi ricostruire (con un cauto riduzionismo) un sistema piu complicato, sia nell’una chenell’altra branca, assemblandone opportunamente i vari componenti.

E innanzitutto curioso notare l’analogia tra Intelligenza Artificiale e Biotecnologie da una prospettiva meramentestorica: il primo prototipo concretamente funzionante di transistor (i.e., il mattone fondamentale dell’elettronicamoderna) e stato realizzato nel dicembre del 1947 da due ricercatori dei laboratori Bell (Walter Brattain e JohnBardeen) del gruppo di ricerca guidato da William Shockley. Questo era il transistor a contatti puntiformi (i.e., “apunte”), mentre si deve proprio a William Shockley l’ideazione, nel gennaio 1948, e la formulazione, nella primaveradell’anno successivo, della teoria del transistor a giunzione chiamato inizialmente “sandwich transistor”. Nel 1956 itre ricercatori furono insigniti del premio Nobel per la Fisica “per le ricerche sui semiconduttori e per la scopertadell’effetto transistor”.Negli stessi anni, venivano finalmente chiariti i meccanismi attraverso i quali viene trasmessa e utilizzata l’informazioneper la fabbricazione di proteine nelle nostre cellule. In particolare, nel 1953, attraverso immagini di diffrazione a raggiX realizzate da Rosaling Franklin, chimica-fisica inglese, James Watson e Francis Crick presentarono, sulla rivistaNature, quello che oggi accertato come il primo modello accurato della struttura dell’acido desossiribonucleico (DNA),ovvero il modello a doppia elica. Questi scienziati furono insigniti del Premio Nobel per la Medicina nel 1962, insiemea Maurice Wilkins, “per le loro scoperte riguardanti la struttura molecolare degli acidi nucleici ed il loro significatoper il trasferimento di informazione negli organismi viventi”.

Come gia accennato, desideriamo mostrare le analogie tra semplici sistemi “a carbonio” (nel caso di sistemi biologici)e “a silicio” (nel caso di sistemi artificiali) [10] e lo faremo analizzandone le reazioni in funzione degli stimoli esterni,ovvero, in ultima istanza, analizzandone i meccanismi di processazione di informazione.Nella ricerca di un punto di vista che possa accomunare questi sistemi, tipicamente e sconsigliabile persistere all’internodi una specifica disciplina per poi inferire le proprieta dell’altra; conviene piuttosto passare ad un formalismo astrattoe paragonare le proprieta fondamentali di opportune stilizzazioni in ciascun ambito: questo tipo di esercizio e propriodella Fisica Teorica e della Modellistica Matematica. L’adozione di un formalismo fisico-matematico permette inoltredi sfruttare efficaci strumenti e concetti per trattare l’informazione e la sua trasmissione. Ci si riferisce in particolarealla Teoria dell’Informazione, sviluppata a partire dai contributi pioneristici di Nobert Wiener e Claude Shannon [1]alla fine degli anni ’40, ma anche alla Meccanica Statistica, sviluppata originariamente da Ludwig Boltzmann, JosiahWillard Gibbs e James Clerk Maxwell per conferire coerenza logica ad un mondo microscopico reversibile dinanzi adun mondo macroscopico irreversibile [2]. La Meccanica Statistica e stata in seguito reinterpretata da Edwin ThompsonJaynes che, negli anni ’50, mostrava come poterne usare il postulato cardine (i.e., il Principio di Massima Entropia)per costruire un telaio statistico-inferenziale molto generale, che sarebbe divenuto in futuro uno dei metodi piu usatiper comprendere la complessita del mondo biologico [3].Nel seguito, usando la Meccanica Statistica come linguaggio comune di interpretazione per la Biochimica e perl’Elettronica, cercheremo di mostrare come possa esistere un livello descrittivo basale in cui analizzare tanto i mattoniche si usano per erigere l’Intelligenza Artificiale (e.g., robotica, automazione, machine learning, reti neurali) quantoquelli di impiego nelle Biotecnologie (e.g., computer a DNA, porte bio-logiche, interruttori genetici, reti di regolazionegenica) ed in cui un paragone strutturale/comportamentale risulti, oltre che possibile, del tutto naturale.

Nell’Elettronica (e.g, vedi [4]) il mattone fondamentale e costituito dai transistori al silicio, il cui elemento basilare e

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SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017 | SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE, CHIMICHE E DELLA TERRA

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l’amplificatore operazionale (si veda la Fig.1 pannello g). Da questo, con modifiche relativamente minimali, e possibileottenere uno switch (i.e., un interruttore, Fig.1 pannello h), che e alla base della costruzione di tutte le porte logiche.Inoltre, di nuovo con relativamente poca spesa sia concettuale che energetica, e possibile ottenere anche un flip-flop(Fig.1 pannello i), che costituisce il basilare elemento elettronico in grado di immagazzinare un bit di informazione(e, cioe, un dispositivo elementare con due configurazioni stabili alle quali e possibile associare i due stati logici [0,1] e[1,0]) ed e quindi alla base di qualunque sistema artificiale con capacita di memoria, sia esso un computer o una reteneurale.

In Biochimica (e.g, vedi [5]) i sistemi sono composti da (macro)molecole (e.g. proteine) che possono interagire traloro o con opportuni ligandi (usualmente piccoli peptidi che veicolano segnali informativi) ed il modo in cui questedialogano e descritto dalla Cinetica di Reazione (i.e. Cinetica Chimica). Naturalmente esiste una vasta gammadi questi costituenti chimici elementali (come, d’altronde, al giorno d’oggi esiste un gran numero di amplificatorioperazionali distinti), quindi, alla ricerca di comportamenti universali, converra porre la nostra attenzione su come

questi costituenti possano dialogare nella loro generalita. E infatti in questa chiave di lettura che emergera nitidamenteil parallelo con l’elettronica, poiche i modi possibili di dialogo risulteranno essere piuttosto esigui e rispecchierannogli stessi principi di interazione dei corrispettivi componenti elettronici.

Consideriamo, per fare un esempio concreto, il caso di una famosa proteina, l’emoglobina. Questa e responsabiledel trasporto di ossigeno nel corpo e permette la respirazione cellulare. Tali proprieta sono conseguenze della capacitadi questa proteina di legare a se (e di disfarsene all’occorrenza) fino a 4 molecole di ossigeno, con questa caratteristicacruciale: ogni sito di legame dell’emoglobina agisce in maniera non indipendente dagli altri tre, nel senso che, se un sitodi legame ha catturato una molecola di ossigeno, allora la probabilita che anche i rimanenti tre le catturino aumenta.Questo si traduce nel fatto che, se la proteina si trova in un ambiente ricco di ossigeno (e.g., negli alveoli polmonari),prontamente si lega a 4 molecole di ossigeno, ed -altrettanto prontamente- se ne disfa qualora attraversi un ambientecarente di ossigeno (permettendo di fatto la respirazione in quell’ambiente). Questo meccanismo e noto come cineticadi reazione con cooperazione positiva. Per studiarne il comportamento (la relazione caratteristica di input-output)si considera un insieme di queste proteine e si osserva come queste si comportano al variare della disponibilita diossigeno: costruiamo un piano cartesiano, in cui sull’ascissa poniamo la concentrazione del substrato o del ligando(ossigeno in questo caso, i.e. l’input) mentre sull’ordinata abbiamo la percentuale di siti legati delle proteine (dettafunzione di saturazione, i.e. l’output) e facciamo una serie di esperimenti nei quali diverse copie di questo insieme diproteine sono esposte a diverse concentrazioni di substrato. Ognuna di queste copie, raggiunto l’equilibrio chimico, sistabilizzera su un proprio livello di saturazione fornendo un punto nel piano cartesiano considerato. Interpolando tratutti i punti forniti dai vari esperimenti, quello che si otterra sara una curva sigmoidale, la cui pendenza, misuratamediante il cosiddetto coefficiente di Hill nH (vide infra), fornisce una stima di quanto cooperativa sia la reazioneosservata. Piu precisamente, se nH = 1 non c’e cooperativita e ogni sito di legame agisce indipendentemente daglialtri; se nH > 1 c’e cooperativita (proprio come nel caso dell’emoglobina), si veda Fig.1 pannelli a, d); se nH � 1la cooperativita e cosı forte che la sigmoide diventa una funzione a gradino e la cinetica e detta ultrasensibile, Fig.1pannelli b, e; infine, se nH < 1 la cinetica e detta anti-cooperativa (come per esempio accade nei recettori insulinici onei recettori accoppiati a proteine G), Fig.1 pannelli c, f . I meccanismi alla base di queste forme di coordinamentomicroscopico possono essere molteplici: per esempio, se due siti di legame contigui di una proteina possono ospitareioni carichi, l’attrazione/repulsione tra gli ioni stessi puo essere causa di una cinetica di reazione positiva/negativa; nelcaso piu comune i legami con il substrato modificano proprio la struttura conformazionale della proteina, influenzandopossibili futuri legami in maniera allosterica.

Nel seguito, a prescindere dagli specifici meccanismi sottostanti, tenteremo di evidenziare come un insieme di pro-teine che mostra una cinetica cooperativa condivida caratteristiche comportamentali con un amplificatore operazionale(Fig.1 pannelli g, l), un insieme di proteine ultrasensibili abbia caratteristiche comportamentali comuni ad un inter-ruttore (Fig.1 pannelli h, m) ed un sistema di proteine anticooperative si possa comportare come un flip-flop (Fig.1pannelli i, n). Inoltre e opportuno notare che le proteine le cui reazioni sono ultrasensibili, giocando il ruolo diinterruttori molecolari, aprono la strada al calcolo (stocastico) bio-logico: nelle biotecnologie infatti, trascurando lapresenza di rumore (sebbene di fatto inevitabile), porte (bio)-logiche sono state gia sia riscontrate in vivo, sia costruiteartificialmente (si vedano per esempio i lavori di Winfree per il primo caso, ed i lavori di Katz per il secondo [6]).Una volta capiti i comportamenti di questi ingredienti cardine, lo spazio delle possibili ricette di cucina elettronicao il volume del prontuario del biotecnologo divergono velocemente componendo i vari elementi fondamentalmente inun’infinita di modi a complessita variabile. In queste note divulgative non andremo oltre gli elementi qui elencati, siainerentemente il mondo dell’Elettronica che quello della Biochimica. Infine, nel tentativo di costruire l’equivalenzasopra accennata, utilizzeremo la Meccanica Statistica nella sua interpretazione di Inferenza Statistica. A seguire, dopouna minimale ma imprescindibile infarinatura di cinetica di reazione, (assumendo che il singolo sito di legame possaessere solo in due stati, pieno o vuoto, e quindi descrivibile da una variabile di Boole o spin di Ising) ci chiederemocome costruire un telaio inferenziale per questi siti di legame, sia che siano indipendenti (cosı da mimare cinetichenon-cooperative), o positivamente correlati (cosı da mimare cinetiche cooperative e/o ultrasensibili), o negativamente

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3

correlati (cosı da mimare cinetiche anticooperative).

II. ANALOGIE COMPORTAMENTALI TRA LA BIOCHIMICA E L’ELETTRONICA

Elementi di Cinetica di Reazione

Consideriamo proteine P , la cui concentrazione e indicata con [P ], che possono ospitare N molecole lingandi Ssulla loro struttura: queste ultime saranno il substrato, la cui concentrazione e indicata con α. Chiamando Pj , conj ∈ [0, N ], il complesso proteina-ligando dovve j siti di legame sono occupati, le reazioni che portano all’equilibriochimico si possono scrivere come

S + Pj−1 � Pj ,

in maniera tale che l’evoluzione temporale della concentrazione della proteina P0 (i.e. stato libero) sia governatada[11]

d[P0]

dt= −K

(1)+1 [P0]α+K

(1)−1 [P1], (1)

dove K(1)+1 ,K

(1)−1 sono le costanti di scambio (forward/backward) per lo stato j = 1 ed il loro rapporto definisce la

costante di associazione K(1) ≡ K(1)+1/K

(1)−1 . Se ci concentriamo sullo stato stazionario, dove le derivate temporali

sono tutte nulle e l’equilibrio e raggiunto, possiamo scrivere iterativamente K(j) = [Pj ]/([Pj−1]α), per la costante diassociazione relativa al generico stato j. Sfortunatamente, misurare puntualmente [Pj ] negli esperimenti (specialmentein vivo) e praticamente impossibile e conviene introdurre il numero di occupazione medio 〈n〉 definito come

〈n〉 = [P1] + 2[P2] + ...+N [PN ]

[P0] + [P1] + [P2] + ...+ [PN ]. (2)

Il numero di occupazione medio normalizzato rispetto al numero di siti di legame disponibili per ogni proteina definiscela funzione di saturazione Y = 〈n〉/N ∈ [0, 1]: quando Y = 0 tutti i siti di legame sono liberi, mentre quando Y = 1tutti i siti di legame sono occupati.Per un sistema non-cooperativo otteniamo la seguente espressione per la funzione di saturazione

〈n〉 = NKα

1 +Kα⇒ Y =

Kα

1 +Kα, (3)

che e la famosa equazione di Michaelis-Menten [7].Se invece, nel sistema in esame, sono presenti interazioni tra i siti di legame, la cinetica diventa meno banale el’espressione precedente si generalizza come segue:

Y =KαnH

1 + αnH. (4)

Questa e la ben nota equazione di Hill [7], dove nH (i.e. il coefficiente di Hill) rappresenta il numero di siti di legameche sono in interazione efficace: per nH = 1 il sistema torna ad essere non cooperativo e la legge di Michaelis-Menten eripristinata; per nH > 1 il sistema e cooperativo, e diventa -per nH � 1- ultra sensibile; infine, per nH < 1, il sistemamanifesta una cinetica di reazione anti cooperativa.Da un punto di vista pratico, nH si misura come la pendenza della curva log(Y/(1− Y )) versus α, ad Y = 1/2.

Meccanica Statistica e Cinetica di Reazione

Uno dei modi migliori per provare ad intuire il ruolo e la potenza espressiva della Meccanica Statistica e di ved-erla direttamente all’opera su questo problema: il prontuario d’utilizzo prevede di definire, in termini delle variabilimicroscopiche (e.g. i siti di legame ed il substrato), una funzione costo da minimizzare (che in Fisica solitamenterappresenta l’energia interna del sistema) e di imporre che, nel processo di minimizzazione, l’entropia associata allaconfigurazione delle variabili stesse sia la massima possibile (si applica cioe il Principio di Massima Entropia vincolatodalla funzione costo).

31


4

Una funzione costo calzante per lo scenario sopra delineato e data dal modello di Curie-Weiss: questo modellodescrive il comportamento di un insieme di N spin, il cui stato e rappresentato dalle variabili booleane σi = ±1,i ∈ (1, ..., N) [2], al variare dell’intensita di interazione (o accoppiamento) J ∈ R+ tra le variabili stesse e di unostimolo esterno h ∈ R (ovvero un campo magnetico nella formulazione originale, o un bias in gergo statistico, o unaconcentrazione del substrato se rimaniamo in ambito biochimico): h e l’input percepito dal sistema.In questo caso, la funzione costo che si associa ad una configurazione {σ} = {σ1, σ2, ..., σN} e definita come

E({σ}|J, h) = − J

N

N,N∑i<j

σiσj − hN∑i=1

σi. (5)

Un minuto di riflessione ci lascia subito capire che, grazie al segno meno davanti al membro di destra nella prece-dente espressione (ricordando che, per ora, ci siamo ristretti solo a valori J ≥ 0), le configurazioni che minimizzanoE({σ}|J, h) sono quelle associate a sequenze di spin paralleli tra loro e allineati al campo esterno (tutti gli spin “up”o tutti gli spin “down”). Di contro, il contributo entropico, che propende per disordinare il sistema, sara invecemassimo nel caso in cui queste variabili assumano valori casuali e quindi, per N grande, se ne abbiano meta “up” emeta “down”. Il sistema dovra dunque “giostrarsi” nel tentativo di minimizzare la funzione costo e di massimizzarel’entropia; a seconda della scelta dei parametri J ed h prevarra uno stato (prevalentemente) ordinato, oppure unostato (prevalentemente) disordinato; variando i parametri si puo quindi verificare un passaggio dall’uno all’altro stato,e tale passaggio e detto transizione di fase. In Fisica queste due fasi sono dette paramagnetica e ferromagnetica,rispettivamente.

Per descrivere a livello macroscopico la risposta (i.e. l’output) del sistema allo stimolo h (i.e. l’input) si introduce

il concetto di parametro d’ordine, indicato con 〈m〉, definito come media aritmetica degli spin 〈m〉 =∑N

i=1 σi/N ;tale osservabile e chiamata magnetizzazione in Meccanica Statistica. La magnetizzazione fornisce una descrizionemacroscopica efficace del comportamento del sistema: 〈m〉 ∼ 0 quando il sistema e disordinato; 〈m〉 → ±1 quando ilsistema e ordinato.Con semplici calcoli (e.g., vedi [2]) si puo mostrare che il richiedere che il sistema spontaneamente minimizzi la suaenergia interna e massimizzi la sua entropia, implichi la seguente, fondamentale, equazione di auto-consistenza per ilparametro d’ordine

〈m〉 = tanh[(J〈m〉+ h)]. (6)

Risolvendo l’eq. 6 si ottiene un diagramma di fase nello spazio (J, h): a seconda dei valori di J e h fissati, se lamagnetizzazione trovata e nulla sappiamo che il sistema si comporta paramagneticamente, se invece la magnetizzazioneassume valori non nulli ci aspettiamo che si comporti ferromagneticamente. Nel caso in cui le variabili booleane nonsiano interagenti (i.e. J = 0), l’eq. 6 si riduce a 〈m〉 = tanh(h), che assume la forma di un’elementare relazione diinput-output sigmoidale. Quando le interazioni sono presenti (i.e. (J > 0), la relazione di input-output diventa piucomplicata e la soluzione di eq. 6 dipende fortemente dal valore di J : esiste un valore critico della forza d’accoppiamentoJc tale che se J ≥ Jc la tipica risposta sigmoidale di 〈m〉 versus h diventa una funzione a gradino (vedi Fig. 1, panellid, e e Fig. 2, pannelli a, b).

Le equazioni di Michaelis-Menten e di Hill tramite la Meccanica Statistica

Cerchiamo ora di leggere mediante la Meccanica Statistica le cinetiche di reazione introdotte precedentemente.Consideriamo prima il caso piu semplice di un insieme di macromolecole identiche, i cui N siti di legame (etichettatidall’indice i = 1, 2, ..., N) siano tra loro indipendenti: ognuno di questi siti puo legare una molecola del substratoa prescindere dallo stato (occupato o non occupato) degli altri siti di legame. Possiamo chiaramente associare adogni sito di legame i una variabile booleana σi tale che quando il sito e occupato risulti σi = +1, mentre quandoil sito e libero, si abbia σi = −1. La configurazione totale del sistema e quindi specificata dal set {σ}. Nellarappresentazione di Curie-Weiss a cui vogliamo riferirci, l’input e rappresentato dal campo esterno h, mentre nelsistema cinetico che vogliamo descrivere l’input e rappresentato dalla concentrazione del substrato α. Analogamente,nella rappresentazione di Curie-Weiss l’output e dato dalla magnetizzazione 〈m〉, mentre nel sistema cinetico l’outpute dato dalla saturazione Y . Ci servono dunque relazioni che leghino tra loro i due parametri di input h ed α e le dueosservabili di output 〈m〉 ed Y .

Ragioniamo come segue: se non ci sono interazioni tra siti di legame (i.e. J = 0), la funzione costo (5) includesolamente interazioni microscopiche sistema-substrato, cioe

E({σ}, h) = −h

N∑i=1

σi. (7)

32


5

+V

-

VI

1I

2I

-

V

V1

out

R

in

R2

V

-V

cc

+

+V

out

Vin

ee

- R

1 Vout

in

+V

2

-R

in

V

Vsat

Vout Vsat

Vin

Ideal

Real

Vout

Vin

Vsat

Vsat

Vin

Vout

Vsat

Vsat

0 1 2 3 4 5 60

0.2

0.4

0.6

0.8

1

logα

Y

0 1 2 30

0.2

0.4

0.6

0.8

1

logα

Y

0 1 2 30

0.2

0.4

0.6

0.8

1

logα

Y

a b c

d e f

g h i

l m n

lunedì 13 maggio 2013

FIG. 1: Questa figura riassume tutte le analogie descritte in queste note.Scorriamo la figura secondo le righe. Nella prima riga presentiamo immagini di tre proteine che mostrano comportamenticooperativi: la mitogen-activated kinase 14 (pannello a) e una proteina a cooperativita positiva, la calmodulin-dependentkinases II (pannello b) e una proteina a cooperativita ultrasensibile, mentre il synaptic glutamate receptor (pannello c) e unaproteina anti-cooperativa (nella quale i due bracci legati dal ponte disolfuro S-S si inibiscono mutuamente). Le relative curvedi saturazione sono riportate nella seconda riga (pannelli d, e e f , rispettivamente), dove i punti sperimentali sono interpolaticon le curve teoriche della meccanica statistica (eq. 11); rimandiamo a [8] per ulteriori dettagli. Nella terza riga mostriamo gliequivalenti componenti elettronici: l’amplificatore di segnale (pannello g), l’interruttore analogico-digitale (pannello h), ed ilflip-flop (pannello i), le cui curve di trasferimento sono infine mostrate nella quarta riga (rispettivamente pannelli l, m ed n).Si noti che, per l’amplificatore di segnale (pannello g) abbiamo mostrato sia il comportamento reale (curva verde) sia quelloideale (curva rossa).Scorriamo la figura secondo le colonne. La prima colonna si occupa di relazioni di input-output a cooperativita positivamodesta: dall’alto verso il basso mostriamo una proteina con coefficiente di Hill nH ∼ 1.5 (pannello a), la sua funzione dirisposta Y (α) (pannello d), un amplificatore operazionale (pannello g) e la sua funzione di risposta Vout(Vin) (pannello l).La seconda colonna si occupa di relazioni di input-output a cooperativita positiva forte: dall’alto verso il basso mostriamouna proteina con coefficiente di Hill nH ∼ 3.5 (pannello b), la sua funzione di risposta Y (α) (pannello e), un interruttoreanalogico-digitale (pannello h) e la sua funzione di risposta Vout(Vin) (pannello m). La terza colonna presenta l’equivalentedelle sue precedenti nel caso di fenomeni anti-cooperativi: dall’alto verso il basso mostriamo una proteina con coefficiente diHill nH ∼ 0.4 (pannello c), la sua funzione di risposta Y (α) (pannello f), un flip-flop (pannello i) e la sua funzione di rispostaVout(Vin) (pannello n).

Quando h > 0, le molecole tenderanno a legarsi per diminuire il valore della funzione costo (cioe dell’energia delsistema), mentre, quando h < 0, molecole legate tenderanno a dissociarsi per raggiungere lo stesso scopo: h giocaquindi il ruolo del potenziale chimico [9].Il potenziale chimico puo essere espresso come il logaritmo della concentrazione del substrato, la quale, a sua volta,e proporzionale al rapporto tra le probabilita di avere un sito di legame occupato ed un sito di legame vuoto. In

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6

formule, questo primo ponte tra meccanica statistica e cinetica di reazione si esprime come

α ∝ P (σi = +1)

P (σi = −1)=

e+h

e−h⇒ h =

1

2logα. (8)

Con un ragionamento analogo, si dimostra che il numero di occupazione medio 〈n〉 ∈ [0,+1] in Cinetica Chimica e inrelazione lineare con la magnetizzazione 〈m〉 ∈ [−1,+1] in Meccanica Statistica:

〈n〉 = 1

2

N∑i=1

(1 + σi) ⇒ Y (α) =1

N

∑σ

P ({σ})n({σ}) = 1

2(1 + 〈m〉). (9)

Usando l’eq. (6), abbiamo una funzione di risposta mista (l’output e di Cinetica Chimica ma l’input e ancora diMeccanica Statistica)

Y (α) =1

2[1 + tanh(h)]. (10)

Sostituendo 2h = logα (si veda l’eq. 8) in (10) infine abbiamo un’espressione del comportamento del sistema nelle soleosservabili biochimiche; in particolare riotteniamo proprio l’equazione di Michaelis-Menten, in perfetta consistenzacon l’assunto di assenza di interazione tra i siti di legame (i.e. J = 0) nell’eq. (7).Il caso con J > 0 ricalca il precedente ed e solo leggermente piu complicato dal punto di vista tecnico: anche perquesto si riesce a scrivere un’espressione per la funzione di saturazione in una forma puramente biochimica, come

Y (α; J) =1

2

{1 + tanh

[J(2Y − 1) +

1

2logα

]}. (11)

Questa relazione di input-output restituisce la frazione media di siti di legame occupati in funzione della concentrazionedel substrato e della forza dell’accoppiamento J tra i siti di legame stessi. Piu precisamente, quando J > 0 i siti dilegame tendono ad imitarsi reciprocamente e l’eq. 11 descrive una transizione ad α = 1; tale transizione e continua(Y e una funzione continua di α, anche se le sue derivate possono non esserlo) finche J e piu piccolo del valore criticoJc = 1, mentre diventa discontinua (Y ha un salto in α) non appena J > Jc: quest’ultimo caso e particolarmenteimportante per catturare la fenomenologia degli interruttori biologici (la cinetica ultrasensibile).D’altra parte, nel limite J → 0, il termine di interazione tra i siti scompare e la cinetica di reazione dovrebbe tornaread essere di tipo Michaelis-Menten: e infatti un esercizio banale mostrare che l’eq. (11) puo essere riscritta come

Y (α; J) =αe2J(2Y−1)

1 + αe2J(2Y−1), (12)

che, per J = 0, torna ad avere proprio la forma di Michaelis-Menten Y (α) = α/(1 + α); in questo caso ovviamentenon possono esserci transizioni di fase, ovvero comportamenti ultransensibili nel gergo della Biochimica.

In completa generalita, il coefficiente di Hill puo essere calcolato come la pendenza di Y (α) nell’eq. (11) ad Y = 1/2,cioe

nH =1

Y (1− Y )

∂Y

∂α

∣∣∣∣Y=1/2

=1

1− J. (13)

Il ruolo di J emerge ormai chiaro: valori relativamente grandi di J , i. e. J → 1, implicano una forte cooperativitanel sistema; viceversa, per J → 0, la cooperativita scompare.Lo schema appena descritto puo essere esteso al caso di sistemi a cooperativita negativa, semplicemente assumendo

un accoppiamento negativo J < 0 tra gli spin di Ising [8]. Anche in questo caso si manifestano diversi comportamentia seconda del valore dell’accoppiamento J . Per fissare le idee, pensiamo ad una proteina che possa ospitare due diversiligandi: quando J ∼ 0, i due siti di legame tenderanno ad essere entrambi vuoti (quando α e piccolo) o entrambi pieni(quando α e grande), ma quando J < 0 se un sito e occupato l’altro tendera a rimanere libero.

Verso una Cibernetica Biologica

Una volta sanciti i ponti matematici per leggere la Cinetica di Reazione mediante la Meccanica Statistica, possiamoprocedere oltre ed usare quest’ultima anche come chiave di lettura per l’Elettronica, in particolare focalizzandocisull’amplificatore operazionale e le sue applicazioni. Questo transistor e un circuito integrato a stato-solido che usa

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7

!!" !!# !$ !% !& !"#

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logα

Y

(

(

)*(++

)*(+!++

*,-.++

!$ !/ !% !0#

#'"

#'&

#'%

#'$

!

logα

Y

(

(

*,-.++

data set J nH ±∆nH nlitH

VC II 0± 0.6 1.0± 0.7 0.97VC I-II 0.3± 0.1 1.4± 0.2 1.64CaMKII 0.67± 0.03 3.0± 0.3 3± 0.3

data set J nlitH

CaMKII 1.1± 0.3 4.4± 0.6

InputOutput

Switch OnOff

m

m

h

h

a b c

FIG. 2: Nei pannelli a e b mostriamo un confronto tra dati sperimentali (simboli) ed i “best-fit” ottenuti a partire dall’eq. 11(curve). I dati si riferiscono a sistemi non-cooperativi e cooperativi (pannello a) e a sistemi ultra-sensibili (pannello b).Nell’ultimo caso riportiamo due interpolazioni: la linea tratteggiata e ottenuta vincolando il sistema ad essere cooperativoma non ultra-sensibile (cioe, J ≤ 1), mentre la linea continua e ottenuta rilassando tale vincolo. I parametri J di “best-fit”sono riportati nella tabella di pertinenza ed i relativi χ2, che misurano la bonta delle interpolazioni, sono rispettivamenteχ2coop ∼ 0.85 e χ2

ultra ∼ 0.94, confermando un comportamento ultra-sensibile, ovvero una transizione di prima specie nellinguaggio della meccanica statistica. Nelle tabelle sottostanti riportiamo anche il valore del coefficiente di Hill ottenutodalla stima di J sfruttando l’eq. 13 e il valore del coefficiente di Hill riportato in letteratura. Per ulteriori dettagli su questi“fit” si rimanda a [8]. Nel pannello c mostriamo la funzione di trasferimento per sistemi cooperativi (i.e. cinetiche chimichecooperative, ferromagneti, amplificatori operazionali). I diversi colori si riferiscono a diverse intensita di accoppiamento trale unita costituenti o, in altre parole, si riferiscono a sistemi con diversi coefficienti di Hill, diverse costanti di interazioneferromagnetica, o un diverso guadagno, a seconda del sistema considerato. La linea tratteggiata evidenzia il comportamentolineare dove vale l’approssimazione di cavo ideale. Quando l’intensita dell’interazione e grande si ottiene un interruttore.

l’auto-regolazione (mediante un meccanismo di retroazione o feedback) per adattare il suo funzionamento a molteplicicontesti. In Fig. 1 (panello g) mostriamo la rappresentazione classica dell’amplificatore operazionale: e possibileconsiderare due segnali di input Vin (uno ricevuto positivamente (+) ed uno invertito (−)), e vi sono due sorgenti divoltaggio esterne (Vsat e −Vsat) per supplire al transistor l’energia necessaria per trattare opportunamente il segnaledi input, ed infine vi e un output (Vout) da cui si propaga il segnale di uscita.

Anche in questo caso separeremo lo scenario di piccolo accoppiamento J < Jc = 1 (cioe quello proprio della cineticacooperativa in Biochimica) da quello di pronunciato accoppiamento J > Jc = 1 (legato alla cinetica ultrasensibile),e vedremo che il transistor lontano dalla saturazione (i.e. per J < Jc) si comporta come un amplificatore di segnale,mentre il transistor in saturazione (i.e. per J > Jc) si comporta come un interruttore [4]. Il piano e compararele curve di saturazione in Cinetica Chimica con le equazioni di auto-consistenza in Meccanica Statistica e con lefunzioni di trasferimento in Elettronica (si veda Fig.1 nel complesso). Questo ci permettera di generare un traduttoreBiochimica-Elettronica molto utile per capire come le reazioni chimiche processano l’informazione cellulare negliorganismi viventi (in questa analogia possiamo infatti sfruttare la relativa semplicita con cui si possono condurreesperimenti in Elettronica per inferire informazioni sui comportamenti biochimici).

In Ingegneria Elettronica l’amplificatore viene spesso considerato nella sua versione ideale, in cui la funzione ditrasferimento sigmoidale viene approssimata ad una retta (si veda la Fig. 1, panel l), ed il voltaggio ai collettori eassunto sempre costante (Vsat and −Vsat). Questo permette di ottenere la funzione di trasferimento dell’amplificatorein maniera banale semplicemente applicando le leggi di Kirchhoff al nodo di ingresso (si veda la Fig. 1, panello g), dacui si ottiene

Vout = GVin = (1 +R2)Vin, (14)

dove G = 1 +R2 e chiamato “guadagno” dell’amplificatore e ne quantifica la capacita di riprodurre, come segnale inuscita, il segnale in ingresso amplificato: poiche R2 ≥ 0 per il Secondo Principio della Termodinamica (non esistonoresistenze negative), il guadagno e maggiore di uno ed il circuito puo effettivamente amplificare un eventuale segnaledi ingresso Vin.

Proviamo ora ad enfatizzare le analogie strutturali di queste relazioni di input-output che abbiamo ricavato. Notiamoinnanzitutto che tutti i sistemi analizzati sono saturabili: in Cinetica di Reazione, una volta che tutti i siti di legamesi saranno accaparrati ognuno la propria molecola di substrato, un ulteriore incremento del substrato non potraprodurre piu alcuna modifica al sistema. Parimenti, in Meccanica Statistica, una volta che il campo magneticoavra fatto allineare tutti gli spin a se stesso, un ulteriore incremento di quest’ultimo non potra piu risultare in unavariazione della risposta del sistema. Alla stessa maniera, in Elettronica, una volta raggiunta la tensione di collettoreVsat (tensione di saturazione), un ulteriore incremento della tensione di input al transistor non potra piu implicare

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un incremento nella tensione di output. In tutti questi casi limite, i nostri sistemi avranno saturato. In generale, neisistemi saturabili la tipica funzione di risposta e proprio quella sigmoidale.Passiamo ora a studiare in dettaglio le funzioni di risposta dei vari sistemi introdotti in queste tre discipline. Notiamoinnanzitutto che, considerando l’equazione di auto-consistenza (6), nel caso di piccoli accoppiamenti (i.e. J < Jc = 1),possiamo espandere tanh(x) ∼ x (che concettualmente e la stessa approssimazione che gli Ingegneri adottano per ilregime lineare dell’amplificatore operazionale) e questo permette di riscrivere la stessa equazione come

〈m〉 ∼ (1 + J)h. (15)

Quindi, paragonando membro a membro le equazioni (14) e (15), vediamo come il ruolo di input sia ricoperto dalcampo magnetico h e dal voltaggio di ingresso Vin, rispettivamente, mentre il ruolo di output sia ricoperto dallamagnetizzazione 〈m〉 e dal voltaggio di uscita Vout, rispettivamente. L’analogia puo inoltre essere estesa al guadagno:si vede infatti come l’accoppiamento J e la resistenza R2 giochino lo stesso ruolo. Coerentemente, se R2 = 0, laretroazione viene interrotta e, analogamente, se J = 0 il meccanismo di mutua interazione (i.e. di feedback) per cuigli spin si influenzano a vicenda si perde. Infatti, sempre restringendoci al caso J < Jc = 1 in esame, in Cinetica diReazione il coefficiente di Hill puo essere scritto come nH = 1/(1 − J) ∼ 1 + J , e quindi, per J = 0, si ha nH = 1che e proprio il coefficiente di Hill per una reazione di Michaelis-Menten. Tutto questo ci porta a sancire la seguenteuguaglianza comportamentale tra questi sistemi, ognuno all’interno della propria disciplina di pertinenza:

(nH =

1

1− J∼ 1 + J

)⇔

(G = 1 + J ∼ 1

1− J

),

da cui capiamo che il coefficiente di Hill in Biochimica gioca esattamente il ruolo del guadagno in elettronica: questopermette di comparare i meccanismi di amplificazione tra circuiti biologici e circuiti elettronici (si veda la tabellariassuntiva).

Disciplina Input Output Kernel

Cinetica Chimica α, substrato Y , funzione di saturazione nH , coefficiente di Hill

Meccanica Statistica h, campo magnetico m, magnetizzazione J , accoppiamento tra spin

Elettronica Vin, tensione d’ingresso Vout, tensione d’uscita G, guadagno

Se estendiamo l’analogia al caso J > Jc, l’equazione di auto-consistenza diventa una funzione a gradino (i.e. lamagnetizzazione ha un salto ad h = 0) e, coerentemente, l’equazione ora descrive la cinetica di reazione ultrasensibile,nella quale la funzione di saturazione si comporta come un interruttore: al variare della concentrazione del substrato,il sistema biologico fa un salto netto da uno stato completamente slegato ad uno completamente legato, non appenala concentrazione supera la soglia critica α0, corrispondente ad h = 0 (si veda Fig. 1, panelli b, e).In maniera del tutto naturale l’analogia prosegue, poiche anche l’amplificatore operazionale -quando fatto lavorare insaturazione (cioe per valori di guadagno troppo alti affinche il regime lineare sia ragionevole) si comporta esattamentecome un interruttore (uno switch), il quale ha un comportamento digitale ON/OFF al variare della tensione (continua)in ingresso: un tale tipo di sistema e anche detto convertitore analogico-digitale poiche associa una risposta digitale(ON/OFF) ad uno stimolo analogico, si veda Fig. 1, panelli h, m e Fig. 2 nel complesso.Con poca ulteriore fatica si puo analizzare il caso antiferromagnetico (i.e. J < 0), il quale ha come corrispettivo inCinetica di Reazione il comportamento anticooperativo riportato in Fig. 1 (panelli c, f), ed in Elettronica la rispostadi un flip-flop (panelli n, i). Qui accenniamo solo alla analogia comportamentale di questi sistemi (per i dettaglirimandiamo a [8]), che tuttavia appare manifesta anche “ad occhio”: nella figura i punti sperimentali provengono dadati biochimici, mentre sono interpolati dalle auto-consistenze della Meccanica Statistica ed infine paragonati (duerighe sotto) ai comportamenti dei loro corrispettivi elettronici.

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[10] Vale la pena osservare che silicio e carbonio, i due elementi principali nel versante artificiale e biologico, rispettivamente,possiedono proprieta chimiche simili, prima di tutto la configurazione elettronica dello strato di valenza.

[11] L’eq. 1 e un’equazione differenziale: il lettore completamente digiuno di Analisi Matematica puo accontentarsi di capirneil concetto (mantenendone una lettura algebrica) interpretando l’intero simbolo che appare nel membro di sinistra come laquantita variazione di concentrazione di P0 nel tempo.

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gressione embrionale10,11 oppure per acquisizione di sta-minalità da parte di cellule tumorali differenziate12,13 sotto l’influenza del microenvironment14. Recentemente, è stata riconosciuta la possibilità che gliomi si sviluppino da uno stadio particolare degli elementi primitivi e dei progeni-tori/precursori, caratterizzato dall’espressione di NG2 o CSPG4 (condroitin solfato proteoglicano 4)15-19.

NG2 sarebbe un marcatore dei precursori oligodendro-gliali (PO) capaci di differenziarsi in oligodendrociti matu-ri20 e dei periciti, situati nei tubi vasali all’esterno delle cel-lule endoteliali con cui interagiscono21. La proteina NG2 ha un peso molecolare di 252 kD nella forma nativa e pos-siede tre domini: uno extracellulare, che costituisce il 95% della proteina, uno intracellulare ed uno di membrana22. NG2 è co-espresso con il platelet derived growth factor a (PDGFRa)23 e funziona attivando la β1 integrina20. Esso comparirebbe ad un certo punto dello sviluppo nei progeni-tori derivanti dagli elementi indifferenziati primitivi e im-pegnati nella linea oligodendrogliale20. I PO proliferano e migrano a popolare tutto il sistema nervoso centrale (SNC) differenziandosi negli oligodendrociti coinvolti nel proces-so di mielinizzazione. NG2 e PDGFRa sarebbero invece regolati in basso con la maturazione. La presenza di cellule NG2+ anche nella corteccia cerebrale giustificherebbe la loro differenziazione in astrociti24.

I PO rappresentano la principale popolazione di cellule in ciclo nel cervello adulto25 situati cioè nella zona sotto-ventricolare (SVZ), residuo della matrice germinale, nella corteccia e nella sostanza bianca dell’adulto24. Sono stati definiti come una terza classe di macroglia, i polidendro-citi26 o cellule neurogliali β27. Sarebbero coinvolti nel pro-cesso di rimielinizzazione di assoni demielinizzati28, nella risposta ai danni del SNC29 e come supporto alle strutture sinaptiche e ai neuroni30. Nella SVZ del topo, cellule NG2+ si trovano come cellule amplified transit C esprimenti epi-dermal growth factor receptor (EGFR) e Olig231, PDG-FRa32, A2B533 e 2’,3’-cyclic nucleotide phosphodiesterase

ABSTRACT

NG2 è un condroitinsolfato proteoglicano espresso dai precursori oligodendrogliali, dai periciti e dalle cellule en-doteliali. Durante lo sviluppo embrionale viene espresso a un certo stadio di evoluzione dei progenitori e scompare poi nella vita adulta quando i precursori si differenziano in oligodendrociti adulti normali. Nei periciti esso è espresso precocemente rispetto alla a-sm-actina. E’ stata ipotizzata la possibilità che i precursori oligodendrogliali NG2-posi-tivi siano elementi di origine dei gliomi. Essi, infatti, si tro-vano variabilmente negli astrocitomi, oligodendrogliomi e glioblastomi, in rapporto alla malignità. Si trovano pure negli oligodendrogliomi sperimentali da etilnitrosourea transplacentare. Si è tentato di sfruttare la partecipazione degli elementi NG2-positivi alla genesi dei gliomi a scopi terapeutici con risultati incoraggianti e il percorso terapeu-tico merita di essere seguito.

La genesi formale delle neoplasie gliali si è venuta delineando a partire da Virchow1 fino allo sviluppo delle classificazioni istogene-tiche degli anni’ 50 del secolo scorso2-6. Gli

elementi gliali primitivi, indifferenziati e proliferanti delle matrici germinative e loro derivati sono i responsabili pri-mi, mentre la loro differenziazione condiziona i fenotipi tumorali. Una visione riassuntiva del problema7 contempla la capacità di auto-rinnovarsi delle cellule maligne e di quelle primitive embrionali e le stesse alterazioni geneti-che nelle cellule originanti il glioma, le cellule staminali tumorali, e nel tumore8,9 . Le cellule staminali tumorali de-rivano per trasformazione tumorale delle cellule staminali neurali normali10 e l’eterogeneità dei gliomi dipenderebbe dallo stadio di differenziazione degli elementi primitivi e progenitori di origine.

Tumori potrebbero svilupparsi anche dalla conversio-ne di elementi gliali adulti per dedifferenziazione con re-

NG2 nella genesi e terapia dei gliomiDAVIDE SCHIFFER, MARTA MELLAI, ENRICA BOVIO, ILARIA BISOGNO, LAURA ANNOVAZZI CentroRicerche,FondazionePoliclinicodiMonza,Vercelli

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growth factor (bFGF) e PDGF-AA61, promuove la chemio-resistenza attivando la via di segnalazione PI3K/Akt α3β1 integrina-dipendente62 e favorisce l’invasione e migrazione delle cellule tumorali mediante l’interazione con le protei-ne della matrice extra-cellulare quali il collagene VI e la laminina63,64.

Un altro importante ruolo di NG2, sempre attraverso la β1 integrina20 è quello rivestito nello sviluppo dei vasi e nell’espressione nei periciti. Le cellule endoteliali e i pe-riciti esprimono entrambi NG2 e dalla loro interazione di-pende largamente l’angiogenesi nei tumori. E’ stata inoltre osservata la formazione di tubi vasali senza cellule endote-liali, ma con cellule NG2+ e PDGFRβ+65. Nello sviluppo del SNC, periciti migranti precedono e guidano le cellule endoteliali nella crescita del vaso66, come se l’NG2 peri-citario mediasse il reclutamento endoteliale67. Numerose dimostrazioni provano l’azione di NG2 sulla vascolarizza-zione mediata dalla β1 integrina57,68. Lo stesso meccanismo può essere coinvolto nel reclutamento di macrofagi al tu-more69.

Nostri dati preliminari sulla distribuzione di NG2 nei gliomi, nei periciti e nelle linee cellulari di GB sono illu-strati nella figura (Figura 1). Essi confermano la positività di NG2 nella maggior parte delle cellule proliferanti e la

(CNPase)34. I PO NG2+ sono stati considerati precursori di gliomi nell’adulto17,35-41, e sono stati osservati in oligoden-drogliomi da N-etil-N-nitrosourea (ENU) transplacentare nel ratto42. E’ da ricordare che i glicosoaminoglicani e il condroitinsolfato erano già stati descritti nei gliomi isto-chimicamente e biochimicamente prima della descrizione di NG243-49.

Nei gliomi umani, NG2 e PDGFRa sono espressi in oli-godendrogliomi, astrocitomi, dove NG2 è mutualmente esclusivo con GFAP50 ed, eterogeneamente, nei gliobla-stomi (GB)51-56, prevalentemente sulla superficie cellulare e con una morfologia diversa da quella delle cellule NG2+ residenti nel cervello normale35. L’espressione di NG2 è dunque variabile nei gliomi57, presente nel 50% dei GB58 e correla con il grado di malignità35,52,57,59.

NG2 non è un marcatore specifico di un tipo cellulare, ma di uno stato cellulare di attivazione57 e poiché le cellule NG2+ rappresentano la più abbondante popolazione di cel-lule in ciclo nel SNC dell’adulto25,28, possono accumulare mutazioni responsabili della genesi dei gliomi57,60. Tutte le osservazioni finora descritte sono in linea con l’origine del-la maggior parte dei gliomi dalla sostanza bianca sottocor-ticale, ricca in PO positivi per NG2, PDGFRα ed Olig241.

NG2 è attivo attraverso i legami con basic fibroblast

Figura 1 (A) Glioblastoma (GB). Diffusa positività immunoistochimica per NG2 sulle membrane cellulari, DAB, ×200. (B) Oligodendroglioma anaplastico. Positività immunoistochimica per NG2 sulle membrane cellulari, DAB, ×400. (C) GB. Forte espressione di NG2 sui periciti, DAB, ×200. Linee cellulari primarie da GB: neurosfere variabilmente positive per NG2 (D) e cellule in aderenza debolmente positive per NG2 (E), Immunofluorescenza, FITC, ×200.

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capacità proliferativa della metà delle cellule positive per NG2. D’altronde queste ultime sovra-esprimono i geni del-la mitosi e del ciclo cellulare70.

Dimostrazioni sperimentali confermano il ruolo svolto da NG2 attraverso la β-catenina nella multi-farmaco resisten-za e progressione tumorale e l’effetto anti-tumorale del suo abbattimento con shRNA incorporato in vettori lentivirali, in linee cellulari di GB e di melanoma62, nonché una ineffi-cienza della vascolarizzazione dopo sua ablazione con siR-NA68. Effetti simili a quelli da shRNA sulla formazione dei vasi e sulla progressione tumorale71 sono stati ottenuti con l’uso di immuno-coniugati di vinblastina e anticorpo mo-noclonale (mAb) anti-NG2 9.2.2772, mentre è stata dimo-strata una maggior tumorigenicità di linee cellulari NG2+ in confronto a quelle negative70. Una maggior sopravviven-za è stata ottenuta associando mAb 9.2.27 e cellule natural killer (NK) attivate73,74, anche usando imaging a risonanza magnetica (MRI) con contrasto75, e una minor vitalità delle cellule tumorali in seguito ad ablazione di NG2 e GD3A, un ganglioside espresso sulla glia migrante, con un sistema immunotossico mAb-Zap-saporina76. Così pure l’ablazione di NG2 col metodo Cre-lox68,77 ha compromesso la vasco-larizzazione del tumore69. In conclusione, NG2 si è dimo-strato un bersaglio terapeutico importante e meritevole di essere ulteriormente indagato con opportune modificazioni tecniche delle procedure per contrastare la finora inarresta-bile crescita dei gliomi.

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COMITATO SCIENTIFICO | SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017

AMBITO A - SCIENZE MATEMATICHE, FISICHE,

CHIMICHE E DELLA TERRA

Area 01. Scienze matematiche e informaticheElena Agliari (Sapienza Università di Roma)Stefano Bistarelli (Università degli Studi di Perugia)Andrea Bonfiglioli (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Lorenzo Carlucci (Sapienza Università di Roma)Umberto Cerruti (Università degli Studi di Torino)Luca Di Persio (Università degli Studi di Verona)Alberto Facchini (Università degli Studi di Padova)Luca Granieri (Università degli Studi di Napoli Federico

II)Paola Magnaghi-Delfino (Politecnico di Milano)Paolo Maria Mariano (Università degli Studi di Firenze)Vito Napolitano (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Linda Pagli (Università di Pisa)Mario Pavone (Università degli Studi di Catania)Giorgio Riccardi (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Gloria Rinaldi (Università degli Studi di Modena e

Reggio Emilia)Brunello Tirozzi (Sapienza Università di Roma)Pietro Ursino (Università degli Studi dell’Insubria)Guido Zaccarelli (Università degli Studi di Modena e

Reggio Emilia)

Area 02. Scienze fisicheFabrizio Arciprete (Università degli Studi di Roma Tor

Vergata)Franco Bagnoli (Università degli Studi di Firenze)Adriano Barra (Sapienza Università di Roma)Alessio Bosio (Università degli Studi di Parma)Maria Grazia Bridelli (Università degli Studi di Parma)

Giacomo Mauro D’Ariano (Università degli Studi di Pavia)

Alessandra De Lorenzi (Università Ca’ Foscari Venezia)Carlo del Papa (Università degli Studi di Udine)Andrea Ferrara (Scuola Normale Superiore)Roberto Fieschi (Università degli Studi di Parma)Andrea Frova (Sapienza Università di Roma)Alessandro Gabrielli (Alma Mater Studiorum Università

di Bologna)Maurizio Iori (Sapienza Università di Roma)Gaetano Lanzalone (Università degli Studi di Enna Kore)Luca Malagoli (Istituto A. Volta di Sassuolo)Lino Miramonti (Università degli Studi di Milano)Annamaria Muoio (Università degli Studi di Messina)Alessandro Pascolini (Università degli Studi di Padova)Luigi Pilo (Università degli Studi dell’Aquila)Nicola Umberto Piovella (Università degli Studi di

Milano)Franco Taggi (Istituto Superiore di Sanità)

Area 03. Scienze chimicheVincenzo Barone (Scuola Normale Superiore)Ignazio Blanco (Università degli Studi di Catania)Vincenzo Brandolini (Università degli Studi di Ferrara)Irene Dini (Università degli Studi di Napoli Federico II)Francesca Caterina Izzo (Università Ca’ Foscari Venezia)Marcello Locatelli (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Salvatore Lorusso (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Placido Mineo (Università degli Studi di Catania)Neri Niccolai (Università degli Studi di Siena)Stefano Protti (Università degli Studi di Pavia)Andrea Pucci (Università di Pisa)Carmela Saturnino (Università degli Studi della

Basilicata)

Comitato scientifico

N. 50 (LUGLIO 2017)

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SCIENZE E RICERCHE • N. 50 • LUGLIO 2017 | COMITATO SCIENTIFICO

Federico II)Area 06. Scienze medicheAmedeo Amedei (Università degli Studi di Firenze)Adriano Angelucci (Università degli Studi dell’Aquila)Nicola Avenia (Università degli Studi di Perugia)Cesario Bellantuono (Università Politecnica delle Marche)Antonio Brunetti (Università degli Studi Magna Græcia di

Catanzaro)Marco Cambiaghi (Università degli Studi di Torino)Marco Carotenuto (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Angelo Cazzadori (Università degli Studi di Verona)Maria Esposito (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Paolo Francesco Fabene (Università degli Studi di

Verona)Davide Festi (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Lucio Achille Gaspari (Università degli Studi di Roma

Tor Vergata)Maurizio Giuliani (Università degli Studi dell’Aquila)Roberta Granese (Università degli Studi di Messina)Paolo Gritti (Università degli Studi della Campania Luigi

Vanvitelli)Ciro Isidoro (Università degli Studi del Piemonte

Orientale Amedeo Avogadro)Antonio Simone Laganà (Università degli Studi di

Messina)Angelo Lavano (Università degli Studi Magna Græcia di

Catanzaro)Filomena Mazzeo (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)Massimo Miniati (Università degli Studi di Firenze)Letteria Minutoli (Università degli Studi di Messina)Luigi Muratori (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Francesco Orzi (Sapienza Università di Roma)Letizia Polito (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Edoardo Raposio (Università degli Studi di Parma)Giuseppina Rizzo (Università degli Studi di Messina)Elisabetta Rovida (Università degli Studi di Firenze)Davide Schiffer (Università degli Studi di Torino)Tullio Scrimali (Università degli Studi di Catania)Leandra Silvestro (Università degli Studi di Torino)Bartolomeo Valentino (Università degli Studi della

Campania Luigi Vanvitelli)Marco Zaffanello (Università degli Studi di Verona)

Area 07. Scienze agrarie e veterinarieSergio Angeli (Libera Università di Bolzano)Monica Colitti (Università degli Studi di Udine)Francesco Contò (Università degli Studi di Foggia)Edo D’Agaro (Università degli Studi di Udine)Tullia Gallina Toschi (Alma Mater Studiorum Università

di Bologna)

Pietro Tagliatesta (Università degli Studi di Roma Tor Vergata)

Vincenzo Villani (Università degli Studi della Basilicata)

Area 04. Scienze della TerraVincenzo Artale (Enea)Giovanni Bruno (Politecnico di Bari)Claudio Cassardo (Università degli Studi di Torino)Michele Lustrino (Sapienza Università di Roma)Enrico Miccadei (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Silvia Peppoloni (istituto Nazionale di Geofisica e

Vulcanologia)Laura Pinarelli (Consiglio Nazionale delle Ricerche)Adriano Ribolini (Università di Pisa)Giovanni Santarato (Università degli Studi di Ferrara)Michele Saroli (Università degli Studi di Cassino e del

Lazio Meridionale)

AMBITO B - SCIENZE DELLA VITA E DELLA

SALUTE

Area 05. Scienze biologicheSilvia Arossa (Università Politecnica delle Marche)Giuseppe Barbiero (Università della Valle d’Aosta)Mario Bortolozzi (Università degli Studi di Padova)Maurizio Francesco Brivio (Università degli Studi

dell’Insubria)Stefania Bulotta (Università degli Studi Magna Græcia di

Catanzaro)Antonella Carsana (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Bruno Cicolani (Università degli Studi dell’Aquila)Renata Cozzi (Università degli Studi Roma Tre)Pierangelo Crucitti (Società Romana di Scienze Naturali)Roberta Di Pietro (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Guglielmina Froldi (Università degli Studi di Padova)Erminio Giavini (Università degli Studi di Milano)Gianni Guidetti (Università degli Studi di Pavia)Caterina La Porta (Università degli Studi di Milano)Fabrizio Loreni (Università degli Studi di Roma Tor

Vergata)Stefania Marzocco (Università degli Studi di Salerno)Fabrizio Mattei (Istituto Superiore di Sanità)Elisabetta Meacci (Università degli Studi di Firenze)Salvatore Nesci (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Mario Pestarino (Università degli Studi di Genova)Giovanni Fulvio Russo (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)Roberto Sandulli (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)Valeria Specchia (Università del Salento)Renata Viscuso (Università degli Studi di Catania)Nicola Zambrano (Università degli Studi di Napoli

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Vincenzo Sapienza (Università degli Studi di Catania)Michelangelo Savino (Università degli Studi di Padova)Massimiliano Savorra (Università degli Studi del Molise)Maria Grazia Turco (Sapienza Università di Roma)Antonella Violano (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)

Area 09. Ingegneria industriale e dell’informazioneSergio Baragetti (Università degli Studi di Bergamo)Salvatore Brischetto (Politecnico di Torino)Eugenio Brusa (Politecnico di Torino)Federico Cheli (Politecnico di Milano)Gianpiero Colangelo (Università del Salento)Giorgio De Pasquale (Politecnico di Torino)Sergio Della Valle (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Alberto Gallifuoco (Università degli Studi dell’Aquila)Giancarlo Genta (Politecnico di Torino)Alessio Giorgetti (Scuola Superiore Sant’Anna di Studi

Universitari e di Perfezionamento)Giada Giorgi (Università degli Studi di Padova)Agostino Giorgio (Politecnico di Bari)Massimo Guarnieri (Università degli Studi di Padova)Giuliana Guazzaroni (Università Politecnica delle

Marche)Francesco Iacoviello (Università degli Studi di Cassino e

del Lazio Meridionale)Luigi Landini (Università di Pisa)Francesco Lattarulo (Politecnico di Bari)Basilio Lenzo (Sheffield Hallam University - UK)Vinicio Magi (Università degli Studi della Basilicata)Carlo MannaSalvo Marcuccio (Università di Pisa)Raffaele Marotta (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Emilio Matricciani (Politecnico di Milano)Luciano Mescia (Politecnico di Bari)Dino Musmarra (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Anna Gina Perri (Politecnico di Bari)Carlo Eugenio Rottenbacher (Università degli Studi di

Pavia)Carlo Santulli (Università degli Studi di Camerino)Gaetano Valenza (Università di Pisa)Silvano Vergura (Politecnico di Bari)Gabriele Virzì Mariotti (Università degli Studi di

Palermo)Antonio Zuorro (Sapienza Università di Roma)

AMBITO D - SCIENZE DELL’UOMO, FILOSOFICHE,

STORICHE, LETTERARIE E DELLA FORMAZIONE

Area 10. Scienze dell’antichità, filologico-letterarie e storico-artisticheEnrico Acquaro (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)

Alessandra Mazzeo (Università degli Studi del Molise)Gianfranco Militerno (Alma Mater Studiorum Università

di Bologna)Giuseppe Morello (Università degli Studi di Palermo)Alessandra Pelagalli (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Patrizia Serratore (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Dominga Soglia (Università degli Studi di Torino)Francesco Sottile (Università degli Studi di Palermo)Antonio Stasi (Università degli Studi di Foggia)Francesco Vizzarri (Università degli Studi del Molise)Aldo Zechini D’Aulerio (Alma Mater Studiorum

Università di Bologna)

AMBITO C - SCIENZE DELL’INGEGNERIA E

DELL’ARCHITETTURA

Area 08. Ingegneria civile e ArchitetturaFilippo Angelucci (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Michele Betti (Università degli Studi di Firenze)Alberto Bologna (Politecnico di Torino Università degli

Studi di Genova)Francesco Saverio Capaldo (Università degli Studi di

Napoli Federico II)Alessandra Carlini (Università degli Studi Roma Tre)Orazio Carpenzano (Sapienza Università di Roma)Arnaldo Cecchini (Università degli Studi di Sassari)Carlo Coppola (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Alessandra Cucurnia (Università degli Studi di Firenze)Sebastiano D’Urso (Università degli Studi di Catania)Elena Dellapiana (Politecnico di Torino)Caterina Cristina Fiorentino (Università degli Studi della

Campania Luigi Vanvitelli)Antonio Formisano (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Giada Gasparini (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Francesca Giglio (Università Mediterranea di Reggio

Calabria)Francesca Giofrè (Sapienza Università di Roma)Anna Granà (Università degli Studi di Palermo)Angela Giovanna Leuzzi (Università degli Studi di

Camerino)Angelo Luongo (Università degli Studi dell’Aquila)Michele Mossa (Politecnico di Bari)Maurizio Oddo (Università degli Studi di Enna Kore)Ivana Passamani (Università degli Studi di Brescia)Giovanni Perillo (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)Lucia Pietroni (Università degli Studi di Camerino)Bernardino Romano (Università degli Studi dell’Aquila)Cesare Renzo Romeo (Politecnico di Torino)Giovanni Santi (Università di Pisa)

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Silvia Stucchi (Università Cattolica del Sacro Cuore, Milano)

Alessandro Teatini (Università degli Studi di Sassari)Immacolata Tempesta (Università del Salento)Paolo Torresan (Università Ca’ Foscari Venezia)Patrizia Torricelli (Università degli Studi di Messina)Maria Grazia Tosto (Conservatorio di Musica Statale

Fausto Torrefranca)Guido Vannini (Università degli Studi di Firenze)Gabriella Vanotti (Università degli Studi del Piemonte

Orientale Amedeo Avogadro)Emiliano VenturaMaria Teresa Zanola (Università Cattolica del Sacro

Cuore)

Area 11. Scienze storiche, filosofiche, pedagogiche e psicologicheMario Alai (Università degli Studi di Urbino Carlo Bo)Giovanni Arduini (Università degli Studi di Cassino e del

Lazio Meridionale)Antonio Ascione (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)Barbara Barcaccia (Sapienza Università di Roma e

Associazione di Psicologia Cognitiva-Scuola di Psicoterapia Cognitiva srl APC-SPC)

Marta Bertolaso (Università Campus Bio-Medico di Roma)

Sergio BonettiLeonardo Caffo (Università degli Studi di Torino)Andrea Candela (Università degli Studi dell’Insubria)Anna Rosa Candura (Università degli Studi di Pavia)Paolo Carusi (Università degli Studi Roma Tre)Luciano Celi (Università degli Studi di Trento - CNR)Rosa Cera (Università degli Studi di Foggia)Margherita Ciervo (Università degli Studi di Foggia)Stefano Colloca (Università degli Studi di Pavia)Rosa Conte (Università di Macerata)Vincenzo CrosioGiuseppe Curcio (Università degli Studi dell’Aquila)Francesca Cuzzocrea (Università degli Studi di Messina)Marco D’Addario (Università degli Studi di Milano

Bicocca)Maria D’Ambrosio (Università degli Studi Suor Orsola

Benincasa)Chiara d’Auria (Università degli Studi di Salerno)Fabrizio Dal Passo (Sapienza Università di Roma)Paola Dal Toso (Università degli Studi di Verona)Daria De Donno (Università del Salento)Renata De Lorenzo (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Barbara De Serio (Università degli Studi di Foggia)Mirko Di Bernardo (Università degli Studi di Roma Tor

Vergata)Elena Getana Faraci (Università degli Studi di Catania)Isabella Gagliardi (Università degli Studi di Firenze)Uberta Ganucci Cancellieri (Università per Stranieri

Emanuela Andreoni Fontecedro (Università degli Studi Roma Tre)

Donella Antelmi (IULM - Libera Università di Lingue e Comunicazione)

Angelo Ariemma (Sapienza Università di Roma)Carlo Beltrame (Università Ca’ Foscari Venezia)Antonella Benucci (Università per Stranieri di Siena)Alessandra Calanchi (Università degli Studi di Urbino

Carlo Bo)Gian Paolo Caprettini (Università degli Studi di Torino)Giovanna Carloni (Università degli Studi di Urbino Carlo

Bo)Ornella Castiglione (Università degli Studi di Milano

Bicocca)Maria Catricalà (Università degli Studi Roma Tre)Fulvia Ciliberto (Università degli Studi del Molise)Carla Comellini (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Massimiliano David (Alma Mater Studiorum Università

di Bologna)Cosimo De Giovanni (Università degli Studi di Cagliari)Roberto De Romanis (Università degli Studi di Perugia)Pierangela Diadori (Università per Stranieri di Siena)Emanuele Ferrari (Università degli Studi di Milano

Bicocca)Francesca Ghedini (Università degli Studi di Padova)Antonio Lucio Giannone (Università del Salento)Mirko Grimaldi (Università del Salento)Maria Teresa Guaitoli (Alma Mater Studiorum Università

di Bologna)Rosa Lombardi (Università degli Studi Roma Tre)Anna Manna (Sapienza Università di Roma)Paola Martinuzzi (Università Ca’ Foscari Venezia)Maria Grazia MeriggiTrinis Antonietta Messina Fajardo (Università degli Studi

di Enna Kore)Anna Lucia Natale (Sapienza Università di Roma)Paolo Nitti (Università degli Studi di Torino)Gianni Nuti (Università della Valle d’Aosta)Gaetano Oliva (Università Cattolica del Sacro Cuore)Alessio Persic (Università Cattolica del Sacro Cuore)Marco Perugini (Università degli Studi Guglielmo

Marconi)Paola Radici Colace (Università degli Studi di Messina)Vincenza RosielloDomenico Russo (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Mariagrazia Russo (Università degli Studi della Tuscia)Mariarosa Santiloni (Fondazione Ippolito e Stanislao

Nievo)Matteo Santipolo (Università degli Studi di Padova)Sonia Saporiti (Università degli Studi del Molise)Raimondo Secci (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Matteo Segafreddo (Università Ca’ Foscari Venezia)Giuseppe Solaro (Università degli Studi di Foggia)

46


Anna Toscano (Campus Numérique Arménien - UCLy, Lyon)

Gabriella Valera (Università degli Studi di Trieste)Angelo Ventrone (Università di Macerata)Renato Vignati (Università di Macerata)

AMBITO E - SCIENZE GIURIDICHE, ECONOMICHE E

SOCIALI

Area 12. Scienze giuridicheGaetano Armao (Università degli Studi di Palermo)Elena Bellisario (Università degli Studi Roma Tre)Angela Busacca (Università Mediterranea di Reggio

Calabria)Catalisano Giovanni (Università degli Studi di Palermo)Antonietta Chiantia (Università degli Studi di Messina)Daniele Coduti (Università degli Studi di Foggia)Angela Cossiri (Università di Macerata)Maria Raquel de Almeida Graça Silva Guimarães

(Universidade do Porto - Portugal)Giovanni Di Cosimo (Università di Macerata)Chiara Fontana (Università degli Studi di Napoli Federico

II)Lorenzo Gagliardi (Università degli Studi di Milano)Giancarlo Guarino (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Rolandino Guidotti (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Inés Celia Iglesias Canle (Universidad de Vigo - España)Agostina Latino (Università degli Studi di Camerino)Antonio Maria Leozappa (Università degli Studi Niccolò

Cusano)Massimiliano Mancini (Sapienza Università di Roma)Simone Mezzacapo (Università degli Studi di Perugia)Silvia Nicodemo (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Marco Gaetano Pulvirenti (Università degli Studi di

Catania)Biancamaria Raganelli (Università degli Studi di Roma

Tor Vergata)Carlo Rasia (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Francesco Rende (Università degli Studi di Messina)Gennaro Rotondo (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Gianpaolo Maria Ruotolo (Università degli Studi di di

Foggia - King’s College London)Fabrizia Santini (Università degli Studi del Piemonte

Orientale Amedeo Avogadro)Lorenzo Scillitani (Università degli Studi del Molise)Domenico Siclari (Università per Stranieri Dante

Alighieri di Reggio Calabria)Giuseppe Spoto (Università degli Studi Roma Tre)Nicola Triggiani (Università degli Studi di Bari Aldo

Moro)Anna Lucia Valvo (Università degli Studi di Enna Kore)

Dante Alighieri di Reggio Calabria)Maria Amata Garito (UTIU - Università Telematica

Internazionale Uninettuno)Lia Giancristofaro (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Enrico Giora (Università Vita-Salute San Raffaele)Antonio Godino (Università del Salento)Massimiliano Gollin (Università degli Studi di Torino)Paola Gremigni (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Domenico Ienna (Sapienza Università di Roma)Alessandra Cecilia Jacomuzzi (Università Ca’ Foscari

Venezia)Caterina Lombardo (Sapienza Università di Roma)Paola Magnano (Università degli Studi di Enna Kore)Pasqualino Maietta Latessa (Alma Mater Studiorum

Università di Bologna)Gianna Marrone (Università degli Studi Roma Tre)Stefano Maso (Università Ca’ Foscari Venezia)Stefania Giulia Mazzone (Università degli Studi di

Catania)Paolo Molinari (Università Cattolica del Sacro Cuore)Leone Montagnini (Biblioteche di Roma)Federica Monteleone (Università degli Studi di Bari Aldo

Moro)Giovanni Moretti (Università degli Studi Roma Tre)Laura Moschini (Università degli Studi Roma Tre)Giuseppe Motta (Sapienza Università di Roma)Antonella Nuzzaci (Università degli Studi dell’Aquila)Susanna Pallini (Università degli Studi Roma Tre)Claudio Palumbo (Università degli Studi di Parma)Rossano Pazzagli (Università degli Studi del Molise)Luciana Petracca (Università del Salento)Irene Petruccelli (Università degli Studi di Enna Kore)Olimpia Pino (Università degli Studi di Parma)Emanuele Poli (Università degli Studi di Pavia)Francesco Randazzo (Università degli Studi di Perugia)Luca Refrigeri (Università degli Studi del Molise)Orsola Rignani (Università degli Studi di Firenze)Franco Riva (Università Cattolica del Sacro Cuore)Milena Sabato (Università del Salento)Leonardo Sacco (Sapienza Università di Roma)Stefano Salmeri (Università degli Studi di Enna Kore)Flavia Santoianni (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Marco Santoro (Università degli Studi Suor Orsola

Benincasa)Paolo Scarpi (Università degli Studi di Padova)Antonio Scornajenghi (Università degli Studi Roma Tre)Vincenzo Paolo Senese (Università degli Studi della

Campania Luigi Vanvitelli)Fabrizio Manuel Sirignano (Università degli Studi Suor

Orsola Benincasa)Stefano Soriani (Università Ca’ Foscari Venezia)Domenico Tafuri (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)

47


Bologna)Paolo Corvo (Università degli Studi di Scienze

Gastronomiche)Giuliana Costa (Politecnico di Milano)Ugo Frasca, (Università degli Studi di Napoli Federico II)Sara Gentile (Università degli Studi di Catania)Michele Lanna (Università degli Studi della Campania

Luigi Vanvitelli)Andrea Lombardinilo (Università degli Studi G.

D’Annunzio Chieti Pescara)Maurizio LozziVincenzo Memoli (Università degli Studi di Catania)Andrea Millefiorini (Università degli Studi della

Campania Luigi Vanvitelli)Fortunato Musella (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Cristiana Ottaviano (Università degli Studi di Bergamo)Paola Panarese (Sapienza Università di Roma)Gianluca Pastori (Università Cattolica del Sacro Cuore)Pasquale Peluso (Università degli Studi Guglielmo

Marconi)Mario Pesce (Università degli Studi Roma Tre)Valentina Possenti (Centro Nazionale di Epidemiologia,

Sorveglianza e Promozione della Salute dell’Istituto Superiore di Sanità)

Irene Ranaldi (Sapienza Università di Roma)Andrea Spreafico (Università degli Studi Roma Tre)Luca Toschi (Università degli Studi di Firenze)Roberto Veraldi (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Fabio Zucca (Università degli Studi dell’Insubria)

Maria Rosaria Viviano (Università degli Studi della Campania Luigi Vanvitelli)

Area 13. Scienze economiche e statisticheRossella Agliardi (Alma Mater Studiorum Università di

Bologna)Vincenzo Asero (Università degli Studi di Catania)Antonio Attalienti (Università degli Studi di Bari Aldo

Moro)Giuliana Birindelli (Università degli Studi G. D’Annunzio

Chieti Pescara)Domenico Bodega (Università Cattolica del Sacro Cuore)Sabrina Bonomi (Università degli Studi eCampus)Antonio Botti (Università degli Studi di Salerno)Luigi Bottone (Università Carlo Cattaneo - LIUC)Rossella Canestrino (Università degli Studi di Napoli

Parthenope)Antonio Capaldo (Università Cattolica del Sacro Cuore)Antonella Cappiello (Università di Pisa)Laura Castellucci (Università degli Studi di Roma Tor

Vergata)Fausto Cavallaro (Università degli Studi del Molise)Luciano Consolati (Università degli Studi Guglielmo

Marconi)Giovanni Crespi (Università della Valle d’Aosta)Gaetano Cuomo (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Mariantonietta Fiore (Università degli Studi di Foggia)Massimo Franco (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Riccardo Gallo (Sapienza Università di Roma)Massimiliano Giacalone (Università degli Studi di Napoli

Federico II)Pierpaolo Giannoccolo (Alma Mater Studiorum

Università di Bologna)Pierpaolo Magliocca (Università degli Studi di Foggia)Giuseppe Marotta (Università degli Studi di Modena e

Reggio Emilia)Monica Palma (Università del Salento)Elisa Pintus (Università della Valle d’Aosta)Maria Cristina Quirici (Università di Pisa)Alessia Sammarra (Università degli Studi dell’Aquila)Barbara Scozzi (Politecnico di Bari)Claudio Socci (Università di Macerata)Michela Soverchia (Università di Macerata)Riccardo Stacchezzini (Università degli Studi di Verona)Caterina Tricase (Università degli Studi di Foggia)Erica Varese (Università degli Studi di Torino)

Area 14. Scienze politiche e socialiLuca Benvenga (Università del Salento)Giovanni Borriello (Università degli Studi Roma Tre)Domenico Carbone (Università degli Studi del Piemonte

Orientale Amedeo Avogadro)Luigi Colaianni (Università degli Studi di Padova)Ivo Colozzi (Alma Mater Studiorum Università di

ROBERTO SCANDONE, LISETTA GIACOMELLICatastrofi naturali: Previsione e Prevenzione

ROBERTO SCANDONE, LISETTA GIACOMELLITerremoti e Catastrofi sismiche in Italia

GIOVANNI MENDUNILe catastrofi idrogeologiche in Italia

FRANCESCO M. GUADAGNO E PAOLA REVELLINOLe Frane: tra difficoltà interpretative e modifiche dell’ambiente

antropizzato e del climaRAFFAELLO CIONI, ROBERTO SANTACROCE

La pericolosità vulcanicaVINCENZO ARTALE E ALESSANDRO DELL’AQUILA

Evoluzione del clima della regione mediterranea

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n. 50, luglio 2017 - scienze-ricerche.it · 50. sommario scienze della vita e della salute leydi...

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