SOMIGLIANZA BIOCHIMICA TRA ENDOPARASSITI E TUMORI MALIGNI

 

Prof. V. V. Uspensky

Gli endoparassiti e i tumori maligni si somigliano sotto molti aspetti a causa delle condizioni simili nelle quali crescono ed esistono. Questo fatto ha suggerito ad alcuni l’idea che i tumori possano avere una natura parassitaria.

I vermi parassiti che vivono nell’intestino presentano un metabolismo anaerobico molto pronunciato (1). Essi depositano nei loro corpi grandi quantità di glicogeno. L’accumulo di glicogeno è una delle proprietà che condividono con i tumori. I tessuti sia dei vermi parassiti intestinali sia dei tumori cancerosi appartengono al gruppo anfibiotico (secondo la terminologia di W. Brand), cioè sono caratterizzati da un metabolismo che comporta trasformazioni in condizioni aerobiche e che allo stesso tempo è indipendente dall’ossigeno (2).

Nel 1939 M. Munov sintetizzò l’aminoxantone alchilato Kryacin D, che si rivelò efficace sia contro la bilharziosi sia contro i tumori maligni (3).

Uno degli stessi composti, il Guanozol (5-amino-7-idrossi-1-v-triazolo) della piridina sintetizzato da G. Kidder (4), sopprime la sintesi degli acidi nucleici ed è utilizzato per curare la leucemia; derivati della purina in numerose forme sono utilizzati per convertire l’adenina in guanina, così come nei tumori maligni dei topi. È interessante notare che il Guanozol è un composto otticamente attivo con attività destrorotatoria.

Nel corso delle ricerche sull’effetto tossico relativo degli enantiomorfi dell’atebrina su vari animali, l’autore di questo articolo, insieme a O. T. Nastyukova (2), ha scoperto che la maggior parte degli animali è più sensibile all’atebrina levogira. Tuttavia, i seguenti soggetti di prova si sono dimostrati più sensibili all’atebrina destrogira:

– adenocarcinoma di Ehrlich (un tumore ghiandolare nei topi)

– specie di tenia nell’intestino delle rane

– testicoli di topo

– specie di nematodi che vivono come parassiti nell’intestino delle rane

Pertanto, i tessuti dei tumori maligni e dei vermi parassiti si distinguono dai tessuti sani e da quelli dei vermi non parassiti per una reazione opposta agli enantiomorfi ottici dell’atebrina.

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Esistono motivi per ritenere che le specifiche caratteristiche biologiche dei tumori maligni e dei parassiti comprendano i seguenti elementi:

1. presenza di antigeni specifici sia nel tessuto maligno sia nei parassiti

2. inversione totale dei recettori di alcuni composti otticamente attivi come l’atebrina

3. particolarità del metabolismo delle purine nel tessuto maligno che sono connesse con la sintesi di acidi nucleici e nucleotidi, oppure di nucleoproteine che sono componenti importanti dei nuclei cellulari.

Si può supporre che la malignità sia strettamente collegata ad alterazioni delle proprietà chimiche del citoplasma, probabilmente connesse agli enzimi e alle peculiarità specifiche delle proteine che trasportano gli enzimi.

Alla luce di queste circostanze, i recenti lavori sulle proteine dei tumori maligni che sono in corso nell’URSS (5, 6, 7) assumono particolare importanza.

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BIBLIOGRAFIA

1. V. V. Uspensky e O. T. Nastyukova, DAN SSSR, Vol. LIX, n. 6, 1948

2. V. V. Uspensky e O. T. Nastyukova, Bollettino della Società Naturalistica di Mosca, n. 6, 1947

3. O. Hackmann, R. Goenner e M. Nauss, Naturwissenschaften, n. 1, p. 29, 1949

4. G. Kidder et al., Nature, Vol. CLXII, p. 511, 1949

5. B. S. Zbarsky, Vrachebnoye Delo, n. 2-3, 1947

6. B. S. Zbarsky, Uspekhi Sovremennoy Biologii, Vol. XXII, p. 219, 1946

7. V. V. Orekhovich, Biokhimiya, n. 5, 1940

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https://www.dailymail.co.uk/sciencetech/article-15629211/cia-cancer-cure-document-declassified.html?ito=social-twitter_mailonline

Ingegneria del contesto per l'intelligenza artificiale avanzata

 Quando si parla di IA generativa, il dibattito pubblico si concentra spesso su due aspetti: la potenza del modello e la qualità dei prompt. Tuttavia, tra questi due poli si trova un'area meno discussa ma cruciale: il contesto .

Non stiamo parlando solo di "informazioni extra" per il modello, ma dell'architettura logica e operativa che determina il modo in cui l'intelligenza artificiale interpreta, collega e utilizza i dati per fornire risultati accurati e coerenti.

È qui che entra in gioco l'ingegneria del contesto : l'arte (e la scienza) di progettare, organizzare e ottimizzare il contesto di un Large Language Model (LLM) per guidarlo verso risposte più affidabili, precise e utili.

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Perché l'ingegneria del contesto è importante

Un LLM non "capisce" il mondo come gli esseri umani. Elabora modelli statistici in base agli input che riceve e ai dati di training. Il contesto è la combinazione di istruzioni, esempi, dati di supporto e riferimenti che definiscono il quadro operativo del modello.

Pensate a uno chef che prepara un piatto complesso: lo spunto è la ricetta, ma il contesto include la dispensa (set di dati), gli strumenti disponibili (risorse integrate), i limiti di tempo e persino le preferenze degli ospiti (linee guida e restrizioni). Senza una gestione attenta, il risultato rischia di essere incoerente.

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Le quattro insidie ​​comuni del contesto

1. Avvelenamento del contesto : informazioni dannose o fuorvianti, intenzionali o accidentali, che alterano i risultati.

2. Distrazione del contesto : sovraccaricare il modello con dettagli irrilevanti, riducendone l'accuratezza.

3. Confusione contestuale : dati o istruzioni ambigui che danno origine a interpretazioni contrastanti.

4. Scontro di contesto : contraddizioni dirette tra diverse parti del contesto.

In molti progetti di intelligenza artificiale avanzata, i fallimenti non sono tanto dovuti all'algoritmo in sé, quanto piuttosto alla struttura del contesto che lo guida .

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Quattro strategie fondamentali per un'ingegneria contestuale efficace

1. Scrittura contestuale : istruzioni chiare, coerenti e inequivocabili.

2. Selezione del contesto : scelta solo di informazioni rilevanti e di alto valore.

3. Compressione del contesto : riassumere senza perdere il significato, utilizzando tecniche come la sintesi del contesto o il recupero tramite incorporamento.

4. Isolamento del contesto : strutturazione di istruzioni, esempi e dati in blocchi separati per evitare interferenze.

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Esempio pratico: configurazione del codice cloud

In ambienti come Cloud Code , il contesto può essere strutturato utilizzando file Markdown:

• cloud.md – “Memoria” persistente con linee guida stabili.

• initial.md – Contesto iniziale, definizione di priorità e parametri.

• PRP (Prompt-Response-Prompt) : interazioni strutturate in più fasi per una maggiore precisione.

Questo approccio rende più controllabili e ripetibili anche attività complesse come la generazione di codice, l'analisi dei dati o la creazione di report .

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Benefici misurabili

• Meno allucinazioni – Ridotte risposte inventate.

• Maggiore affidabilità : risultati coerenti e riproducibili.

• Maggiore produttività : meno iterazioni necessarie.

• Miglior controllo : capacità di guidare il comportamento dell'IA in scenari complessi.

Non si tratta di scrivere "suggerimenti più intelligenti", ma di costruire un ecosistema informativo in cui l'intelligenza artificiale possa dare il meglio di sé.

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Considerazioni finali

Man mano che i modelli diventano più grandi e le finestre di contesto si espandono, la sfida non è più quanto possiamo alimentare un'intelligenza artificiale, ma quanto bene strutturiamo tali informazioni.

La vera competenza non sta nel chiedersi "Cosa può fare l'intelligenza artificiale per me?" , ma nel capire "In quale ambiente informativo l'intelligenza artificiale può operare al meglio?".

L'ingegneria del contesto non è una competenza secondaria: sta diventando una competenza di progettazione fondamentale per chiunque lavori con sistemi di intelligenza artificiale avanzati.