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22/07/2025
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Quando la matematica aiuta a comprendere il comportamento delle cellule

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La cerimonia di premiazione a Edmonton, in Canada, durante la conferenza annuale della Society for Mathematical Biology

Comprendere grazie alla matematica il comportamento delle cellule quando vivono in un ambiente soggetto a deformazioni periodiche: è questa la sfida raccolta dai docenti del Dipartimento di Scienze Matematiche “Giuseppe Luigi Lagrange”-DISMA Chiara Giverso e Luigi Preziosi, insieme al loro dottorando Giulio Lucci, attualmente ricercatore post-doc presso l’Istituto Nazionale di Alta Matematica “F. Severi”. 

Il loro articolo, dal titolo “Cell orientation under stretch: Stability of a linear viscoelastic model”, è stato insignito del Bellman Prize, un riconoscimento internazionale che, a partire dal 1985, premia ogni due anni gli autori e le autrici di lavori pubblicati sulla rivista Mathematical Biosciences, per l’eccezionale contributo offerto al proprio ambito di ricerca. Il premio è stato consegnato il 18 luglio scorso a Edmonton, in Canada, durante la conferenza annuale della Society for Mathematical Biology.

Nel lavoro presentato il gruppo di ricerca di Ateneo, attraverso un modello matematico innovativo, ha dimostrato come le cellule, sotto l’azione di deformazioni cicliche dell’ambiente circostante, non si limitino a deformarsi, ma si riorganizzino attivamente, orientando la loro struttura interna e raggiungendo quindi una specifica direzione di equilibrio per loro ottimale. Non solo: lo studio ha inoltre rivelato che la velocità di reazione delle cellule aumenta con la frequenza della deformazione. Se questa è sufficientemente alta, le cellule sembrano infatti reagire con prontezza, adattandosi più rapidamente allo stimolo. Il modello proposto mostra dunque che le cellule non solo percepiscono le forze esterne, ma ne riconoscono anche la frequenza, adattando la propria risposta in modo intelligente e dinamico.

I risultati della ricerca evidenziano, ancora una volta, il potenziale della modellistica matematica nel fornire strumenti predittivi per comprendere fenomeni biologici complessi e nel supportare applicazioni ingegneristiche, come la progettazione di tessuti artificiali destinati all’impiego in ambito medico, in particolare cardiovascolare, dove l’organizzazione strutturale dei materiali è cruciale per la loro funzionalità.