Categoria: Notizie dal mondo scientifico

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Glifosato e cancro: nuovo studio, molti titoli… pochi fatti

di Enrico Bucci & Pellegrino Conte

Se c’è una cosa che la scienza dovrebbe insegnarci, è che non tutti gli studi hanno la stessa valenza e importanza. Alcuni sono ben progettati, trasparenti e ci aiutano a capire meglio il mondo; altri, invece, presentano fragilità nelle premesse, nel metodo o nell’interpretazione dei dati.

L’ultimo studio pubblicato nel 2025 su Environmental Health da un gruppo di ricerca dell’Istituto Ramazzini ha fatto molto discutere, sostenendo che anche dosi di glifosato ritenute sicure possano aumentare il rischio di tumori nei ratti. Da qui è nato il timore che, se aumenta la possibilità di avere tumori nei ratti, anche l’essere umano possa correre lo stesso rischio. Tuttavia, un’analisi attenta rivela numerosi limiti sull’effettiva rilevanza dei risultati.

Vediamo perché.

Dosi scelte e perché non sono realistiche

Lo studio ha previsto tre dosi di glifosato somministrate ai ratti:

  • 0.5 mg/kg al giorno (l’ADI, ovvero la dose giornaliera accettabile in Europa)
  • 5 mg/kg al giorno (10 volte l’ADI)
  • 50 mg/kg al giorno (NOAEL, che corrisponde alla dose massima senza effetti osservati).

A prima vista, trovare effetti anche alla dose più bassa potrebbe sembrare preoccupante. Ma c’è un dettaglio importante: l’ADI non è una soglia tossicologica, ma un limite iper-cautelativo. Come viene calcolata?

  1. Si prende la dose più alta che non ha causato effetti negli animali (es. 50 mg/kg).
  2. Si divide per 100: 10 per la variabilità interspecie (topo vs uomo) e 10 per la variabilità intraspecie (uomo vs uomo).
  3. Si ottiene l’ADI (0.5 mg/kg).

Quindi, se uno studio trova effetti giusto all’ADI, non è un fallimento del sistema: è la conferma che il sistema di sicurezza funziona.

E nella vita reale? L’EFSA ha stimato che l’esposizione reale della popolazione è centinaia di volte inferiore all’ADI. Per raggiungere 0.5 mg/kg, un adulto di 70 kg dovrebbe mangiare 10 kg di soia OGM al giorno, tutti i giorni. E anche gli agricoltori professionisti non si avvicinano a quei livelli.

Discrepanze tra dosi dichiarate e dosi realmente usate

Come si può facilmente immaginare, il lavoro che stiamo valutando non è passato inosservato. La comunità scientifica si è subito attivata per verificare se quanto riportato fosse attendibile, e questo è un aspetto cruciale. In un contesto saturo di informazioni, dove distinguere il falso dal vero o dal verosimile è sempre più difficile, avere dei riferimenti affidabili per valutare la solidità di uno studio è fondamentale. Dimostra anche che la scienza non resta chiusa in una torre d’avorio: controlla, discute e, se necessario, corregge.

Un’analisi particolarmente accurata pubblicata su PubPeer  ha evidenziato come gli autori dello studio mirassero a somministrare ai ratti tre livelli “target” di esposizione giornaliera al glifosato, corrispondenti, come già indicato nel paragrafo precedente, all’ADI europea di 0,5 mg per chilo di peso corporeo, a 5 mg/kg e infine al NOAEL di 50 mg/kg, calibrando la concentrazione del principio attivo nell’acqua da bere sulla base di un consumo medio di 40 mL e di un peso medio di 400 g. Tuttavia, nei grafici relativi al peso e al consumo d’acqua, visibili già a partire dalla quinta settimana di vita, si nota chiaramente che i ratti più giovani, ancora ben al di sotto dei 400 g, continuano a bere quantità di acqua vicine a quelle stimate per gli adulti. Questo significa che, anziché ricevere esattamente i dosaggi “target”, i cuccioli assumono in realtà molto più glifosato, spesso oltre il doppio di quanto previsto per l’ADI, proprio nel momento in cui la loro vulnerabilità ai possibili effetti tossici è maggiore.

Colpisce poi il fatto che i pannelli che riportano l’effettiva assunzione giornaliera di glifosato inizino soltanto alla tredicesima settimana, escludendo dalla visualizzazione le prime dieci settimane successive allo svezzamento, quando il sovradosaggio è più pronunciato. In questo modo il lettore non ha modo di rendersi conto di quanto i ratti più giovani abbiano effettivamente superato i livelli di riferimento, né di valutare eventuali conseguenze sulla salute in questa fase critica dello sviluppo.

La mancanza di qualsiasi discussione nel testo centrale su questa esposizione eccessiva nei cuccioli rappresenta una lacuna significativa, perché proprio nei primi mesi di vita gli organismi mostrano una sensibilità maggiore a sostanze tossiche. Sarebbe stato opportuno non soltanto estendere i grafici dell’assunzione fin dalla quinta settimana, ma anche accompagnarli con un’analisi dedicata a quei dati, per capire se fenomeni di tossicità precoce possano essere correlati proprio al superamento dei dosaggi prefissati. In assenza di questa trasparenza, resta un interrogativo aperto sul reale profilo di sicurezza del glifosato nei soggetti in accrescimento.

Statistiche creative: quando un “aumento significativo” è solo rumore

Uno dei problemi più comuni negli studi tossicologici è quando si prendono in considerazione troppi parametri. In queste circostanze, prima o poi, qualcosa risulterà “statisticamente significativo”… ma per puro caso.

Lo studio ha esaminato tumori in:

  • fegato
  • pelle
  • tiroide
  • sistema nervoso
  • reni
  • mammelle
  • ovaie
  • pancreas
  • ghiandole surrenali
  • milza
  • osso
  • vescica

Statisticamente parlando, più confronti si fanno, più aumenta il rischio di falsi positivi: è il noto problema dei confronti multipli. E in questo caso non è stata applicata nessuna correzione (come Bonferroni o FDR), nonostante le decine di test effettuati.

Per esempio:

  • Un solo caso di carcinoma follicolare tiroideo (1,96%) viene presentato come “aumento significativo”, nonostante un’incidenza storica dello 0,09%.
  • Leucemie rarissime (0 casi nei controlli) diventano improvvisamente “frequenti” se appaiono in uno o due animali.

E proprio perché si lavora con numeri minuscoli (gruppi da 51 ratti), anche un singolo caso in più può far sembrare enorme un effetto che in realtà è solo rumore statistico.

Non a caso, un commentatore su PubPeer ha fatto notare che, nella versione pubblicata rispetto al preprint è stato aggiunto un caso di leucemia monocitica in un ratto femmina trattato con 50 mg/kg/die, assente nella versione preprint. Nessuna spiegazione è stata data per questo cambiamento. Ma in gruppi così piccoli, un solo caso in più può bastare a far emergere o sparire un “aumento significativo”. E la mancanza di trasparenza su come sia stato deciso questo aggiornamento rende ancora più difficile fidarsi delle conclusioni.

Statistiche fragili: come un’analisi più corretta fa crollare i risultati

Gli autori dello studio dicono di aver usato il test di Cochrane-Armitage per verificare se aumentando le dosi di glifosato aumentasse anche il numero di tumori nei ratti: insomma, per valutare se esistesse un trend “dose-risposta” significativo.

Fin qui, tutto regolare. Ma leggendo le osservazioni pubblicate su PubPeer emerge un problema serio: gli autori hanno usato la versione asintotica del test, che diventa poco affidabile quando si analizzano eventi rari – come accade quasi sempre negli studi di cancerogenicità a lungo termine, dove molti tumori osservati sono davvero pochi.

Chi ha commentato ha quindi rifatto i calcoli usando la versione esatta del test (disponibile grazie al software del DKFZ) e il risultato è stato sorprendente: i p-value, che nello studio originale erano inferiori a 0.05 (e quindi dichiarati “significativi”), sono saliti ben oltre 0.25, diventando del tutto non significativi.

In pratica: gli stessi dati, analizzati in modo più corretto, perdono completamente la significatività statistica.

E questo non è un dettaglio secondario: lo stesso errore potrebbe riguardare anche altre analisi statistiche e tabelle pubblicate, mettendo seriamente in discussione la solidità complessiva delle conclusioni dello studio.

Glifosato puro vs formulazioni commerciali: un confronto incompleto

Lo studio testa anche due erbicidi commerciali (Roundup Bioflow e RangerPro), sostenendo che siano più tossici del glifosato puro. Ma:

È un po’ come dire:

“La vodka è tossica!”
Senza specificare se il problema è l’alcol o l’acqua in essa contenuta.

Trasparenza e potenziali conflitti d’interesse

Gli autori dello studio dichiarano esplicitamente di non avere conflitti di interesse. Tuttavia, come segnalato su PubPeer, emergono diverse criticità. L’Istituto Ramazzini che ha condotto la ricerca riceve fondi da organizzazioni e soggetti che hanno preso pubblicamente posizione contro l’uso del glifosato. Tra questi finanziatori troviamo:

  1. la Heartland Health Research Alliance, già criticata da diverse fonti per sostenere ricerche orientate contro i pesticidi;
  2. l’Institute for Preventive Health, fondato da Henry Rowlands, che è anche l’ideatore della certificazione “Glyphosate Residue Free”;
  3. Coop Reno, una cooperativa italiana che promuove attivamente la riduzione dei pesticidi nei propri prodotti;
  4. Coopfond, che ha dichiarato pubblicamente il proprio sostegno alla ricerca contro il glifosato.

Tutti questi elementi non sono banali, perché vanno in direzione opposta alla dichiarazione “no competing interests” fornita dagli autori.

Dichiarare questi legami non significa necessariamente che i risultati siano falsati, ma consente ai lettori di valutare meglio la possibile influenza dei finanziatori.

IARC, hazard e risk: una distinzione fondamentale

Lo studio si richiama alla classificazione dello IARC, che nel 2015 ha definito il glifosato “probabile cancerogeno” (Gruppo 2A). Ma attenzione: l’IARC valuta l’hazard, non il rischio.

  • Hazard: “Il glifosato può causare il cancro in certe condizioni ideali”.
  • Risk: “Il glifosato causa il cancro nelle condizioni reali di esposizione?”

Lo IARC ha incluso nel gruppo 2A anche:

  • la carne rossa,
  • il lavoro da parrucchiere,
  • il turno di notte.

Le principali agenzie che valutano il rischio reale non hanno trovato evidenze sufficienti per considerare il glifosato cancerogeno:

Agenzia Conclusione Anno
EFSA (UE) Non cancerogeno 2023
EPA (USA) Non cancerogeno 2020
JMPR (FAO/OMS) Non cancerogeno 2016
IARC Probabile cancerogeno 2015

Conclusione: il glifosato non è innocente, ma nemmeno un mostro

Il nuovo studio del 2025 mostra che, se si cercano abbastanza tumori rari in tanti tessuti, qualcosa prima o poi emerge. Ma:

  • Le dosi utilizzate sono lontanissime dalla realtà umana, e persino più alte del previsto nei ratti giovani;
  • I risultati sono fragili, non replicati, e statisticamente poco robusti;
  • I meccanismi di azione non sono spiegati;
  • La trasparenza sui dati e sui conflitti di interesse è carente;
  • Le conclusioni si basano su metodi statistici che vanno messi in discussione.

Non si tratta di negazionismo scientifico ma di scetticismo informato, che è il cuore del metodo scientifico. Sebbene questo studio sollevi questioni interessanti, trarre conclusioni definitive su un legame causale tra glifosato e cancro basandosi su dati così fragili e dosi irrealistiche è prematuro. La scienza richiede prove solide, replicabili e trasparenti.

Per questo, le agenzie regolatorie continuano a considerare il glifosato sicuro se usato nei limiti stabiliti. Restiamo aperti a nuove evidenze, ma diffidiamo dei titoli allarmistici che spesso accompagnano studi con così tante ombre.

EDIT

A dimostrazione del fatto che il metodo scientifico si basa sull’autocorrezione, sia Enrico Bucci che io desideriamo ringraziare l’Ing. Dario Passafiume per essersi accorto di un errore che abbiamo commesso nell’interpretare i dati di PubPeer. La sostanza non cambia: cambiano solo i valori assoluti dei numeri che avevamo preso in considerazione. Il testo che abbiamo rieditato per effetto dell’errore di cui ci siamo accorti grazie all’ingegnere è il seguente:

Un’analisi particolarmente accurata pubblicata su PubPeer ha evidenziato una discrepanza rilevante: le figure riportate nello studio non si riferiscono alle dosi dichiarate (quelle indicate nel primo paragrafo), ma a dosi circa dieci volte superiori. In pratica, mentre gli autori affermano di aver usato 0.5, 5 e 50 mg/kg/die, i grafici mostrano dati ottenuti con 5, 50 e 500 mg/kg/die. Si tratta – come già evidenziato – di concentrazioni del tutto inconcepibili nella vita reale dove per arrivare all’assunzione di soli 0.5 mg/kg/die bisogna ingurgitare circa 70 kg di soia OGM al giorno, tutti i giorni.

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Mentos e Coca Cola… una fontana di scienza!

Se almeno una volta nella vita hai visto il famoso esperimento in cui delle caramelle Mentos vengono fatte cadere in una bottiglia di Coca Cola (o, più spesso, Diet Coke), conosci già il risultato: una fontana impazzita di schiuma che può superare i tre metri d’altezza (v. il filmato qui sotto).

Ma cosa succede davvero? È solo una semplice reazione fisica? C’entra la chimica? Perché proprio le Mentos? E perché la Diet Coke funziona meglio della Coca normale?

Negli ultimi anni, diversi ricercatori si sono cimentati nello studio scientifico di questo fenomeno, spesso usato come dimostrazione educativa nelle scuole e nei laboratori divulgativi. E ciò che è emerso è una storia sorprendentemente ricca di fisica, chimica, e perfino di gastronomia molecolare.

La nucleazione: come nasce un cambiamento

La parola “nucleazione” descrive il momento in cui, all’interno di un sistema fisico, comincia a svilupparsi una nuova fase. È un concetto fondamentale per comprendere fenomeni come la formazione di gocce in una nube, la cristallizzazione di un solido, o – nel nostro caso – la comparsa di bolle in un liquido soprassaturo di gas.

Secondo la teoria classica della nucleazione, perché si formi una nuova fase (come una bolla di gas in un liquido), è necessario superare una barriera energetica. Questa barriera nasce dal fatto che generare una bolla comporta un costo in termini di energia superficiale (ovvero, bisogna spendere energia per “deformare” i legami a idrogeno che, nel caso dell’acqua, tengono unite le diverse molecole), anche se si guadagna energia liberando il gas.

Il sistema deve dunque “pagare un prezzo iniziale” per creare una bolla sufficientemente grande: questa è la cosiddetta “bolla critica”. Una volta che si supera quella dimensione critica, la formazione della nuova fase (cioè, la crescita della bolla) diventa spontanea e inarrestabile.

Tuttavia, nel mondo reale, è raro che le bolle si formino spontaneamente all’interno del liquido: nella maggior parte dei casi, servono delle “scorciatoie energetiche”. È qui che entra in gioco la nucleazione eterogenea.

Nucleazione eterogenea: quando le superfici danno una spinta

Nel mondo reale, è raro che una nuova fase si formi spontaneamente all’interno del liquido (nucleazione omogenea), perché la probabilità che si verifichi una fluttuazione sufficientemente grande da superare la barriera energetica è molto bassa. Nella maggior parte dei casi, il sistema trova delle “scorciatoie energetiche” grazie alla presenza di superfici, impurità o irregolarità: è quello che si chiama nucleazione eterogenea.

Le superfici ruvide, porose o idrofobe possono abbassare la barriera energetica necessaria per innescare la formazione di una bolla. Per esempio, un piccolo graffio sul vetro, un granello di polvere o una microscopica cavità possono ospitare delle minuscole sacche d’aria che fungono da “embrioni” di bolla. In questi punti, la CO2 disciolta trova un ambiente favorevole per iniziare la transizione verso la fase gassosa, superando più facilmente la soglia critica.

Anche la geometria ha un ruolo: cavità coniche o fessure strette possono concentrare le forze e rendere ancora più facile la nucleazione. In pratica, il sistema approfitta di qualsiasi imperfezione per risparmiare energia nel passaggio di fase.

Il caso delle Mentos: nucleatori perfetti

L’esperimento della fontana di Diet Coke e Mentos è un esempio spettacolare (e rumoroso) di nucleazione eterogenea. Quando le Mentos vengono lasciate cadere nella bottiglia, la loro superficie – irregolare, porosa e ricoperta da uno strato zuccherino solubile – offre migliaia di siti di nucleazione. Ogni microscopica cavità è in grado di ospitare una piccola sacca di gas o di innescare la formazione di una bolla (Figura 1). In più, le Mentos cadono rapidamente fino al fondo della bottiglia, generando nucleazione non solo in superficie, ma in profondità, dove la pressione idrostatica è maggiore. Questo favorisce un rilascio ancora più esplosivo del gas disciolto.

Il risultato? Una vera e propria “valanga di bolle” che si spingono a vicenda verso l’alto, trascinando con sé la soda e formando il famoso geyser, che può raggiungere anche 5 o 6 metri d’altezza.

Figura 1. Nucleazione eterogenea di una bolla su una superficie solida. Le molecole d’acqua a contatto con una superficie solida interagiscono con essa, formando legami che disturbano la rete di legami a idrogeno tra le molecole d’acqua stesse. Questo indebolimento locale della coesione interna rende la zona prossima alla superficie più favorevole all’accumulo di gas disciolto, come la CO2. Il gas si concentra in microcavità o irregolarità della superficie, gonfiando piccole sacche d’acqua. Quando queste sacche superano una dimensione critica, la tensione interna diventa sufficiente a vincere le forze di adesione, e la bolla si stacca dalla superficie, iniziando a crescere liberamente nel liquido. Questo meccanismo, noto come nucleazione eterogenea, è alla base di molti fenomeni naturali e tecnici, incluso l’effetto geyser osservato nel celebre esperimento con Diet Coke e Mentos.

Non è una reazione chimica, ma…

Uno dei miti più diffusi, e da sfatare, è che il famoso effetto geyser della Diet Coke con le Mentos sia il risultato di una reazione chimica tra gli ingredienti delle due sostanze. In realtà, non avviene alcuna trasformazione chimica tra i componenti: non si formano nuovi composti, non ci sono scambi di elettroni né rottura o formazione di legami chimici. Il fenomeno è invece di natura puramente fisica, legato al rilascio improvviso e violento del gas disciolto (CO2) dalla soluzione liquida.

La Coca Cola (e in particolare la Diet Coke) è una soluzione sovrassatura di anidride carbonica, mantenuta tale grazie alla pressione all’interno della bottiglia sigillata. Quando la bottiglia viene aperta, la pressione cala, e il sistema non è più in equilibrio: il gas tende a uscire lentamente. Ma se si introducono le Mentos – che, come abbiamo visto, forniscono una miriade di siti di nucleazione – la CO2 trova una “scappatoia rapida” per tornare allo stato gassoso, formando in pochi istanti una quantità enorme di bolle.

Pur non trattandosi di una reazione chimica nel senso stretto, il rilascio della CO2 provoca alcune conseguenze misurabili dal punto di vista chimico. Una di queste è il cambiamento di pH: la Coca Cola è fortemente acida (pH ≈ 3) perché contiene acido fosforico ma anche CO2 disciolta, che in acqua dà luogo alla formazione di acido carbonico (H2CO3). Quando il gas fuoriesce rapidamente, l’equilibrio viene spostato, l’acido carbonico si dissocia meno, e il pH del liquido aumenta leggermente, diventando meno acido.

Questa variazione, anche se modesta, è stata misurata sperimentalmente in laboratorio, ed è coerente con l’interpretazione fisico-chimica del fenomeno.

In sintesi, si tratta di una transizione di fase accelerata (da gas disciolto a gas libero), facilitata da superfici ruvide: un classico esempio di fisica applicata alla vita quotidiana, più che di chimica reattiva.

Diet Coke meglio della Coca normale?

Sì, e il motivo non è solo la diversa composizione calorica, ma anche l’effetto fisico degli edulcoranti artificiali contenuti nella Diet Coke, in particolare aspartame e benzoato di potassio. Queste sostanze, pur non reagendo chimicamente con le Mentos, abbassano la tensione superficiale della soluzione, facilitando la formazione di bolle e rendendo il rilascio del gas CO2 più efficiente e spettacolare.

La tensione superficiale è una proprietà del liquido che tende a “resistere” alla formazione di nuove superfici – come quelle di una bolla d’aria. Se questa tensione si riduce, il sistema è più “disponibile” a formare molte piccole bolle, anziché poche grandi. E più bolle significa più superficie totale, quindi più spazio attraverso cui il gas può uscire rapidamente.

Anche altri additivi – acido citrico, aromi naturali (come citral e linalolo, Figura 2) e perfino zuccheri – influenzano il comportamento delle bolle. In particolare, molti di questi composti inibiscono la coalescenza, cioè, impediscono che le bolle si fondano tra loro per formare bolle più grandi. Questo porta a una schiuma fatta di bolle piccole, stabili e molto numerose, che massimizzano il rilascio di CO2 e quindi l’altezza della fontana.

Figura 2. Strutture chimiche di alcuni composti aromatici naturali presenti nelle bevande analcoliche. Il citral è una miscela di due isomeri geometrici: trans-citrale (geraniale) e cis-citrale (nerale), entrambi aldeidi con catena coniugata e intensa nota di limone. Il linalolo è un alcol terpenico aciclico, con due doppi legami e un gruppo ossidrilico (–OH), noto per il suo profumo floreale. Questi composti non partecipano a reazioni chimiche durante l’esperimento Diet Coke–Mentos, ma agiscono sul comportamento fisico del sistema, favorendo la formazione di schiuma fine e persistente e contribuendo all’altezza del geyser grazie alla inibizione della coalescenza delle bolle.

E che dire dei dolcificanti classici, come il saccarosio (lo zucchero da cucina)? A differenza dell’aspartame, il saccarosio non abbassa la tensione superficiale, anzi la aumenta leggermente. Tuttavia, anch’esso contribuisce a stabilizzare le bolle, soprattutto se combinato con altri soluti come acidi organici o sali. Questo spiega perché le bevande zuccherate (come la Coca Cola “classica”) producano comunque geyser abbastanza alti, ma meno impressionanti rispetto alle versioni “diet”.

Esperimenti controllati hanno mostrato che la Diet Coke produce le fontane più alte, seguita dalle bevande zuccherate e, in fondo, dall’acqua frizzante (che contiene solo CO2 e acqua): segno evidente che la presenza e la natura dei soluti giocano un ruolo chiave, anche in assenza di reazioni chimiche.

E se uso altre cose al posto delle Mentos?

La fontana di Coca Cola può essere innescata anche da altri materiali: gessetti, sabbia, sale grosso, zucchero, caramelle dure o persino stimolazioni meccaniche come gli ultrasuoni. Qualsiasi sostanza o perturbazione capace di introdurre nel liquido dei siti di nucleazione può innescare il rilascio del gas. Tuttavia, tra tutte le opzioni testate, le Mentos restano il materiale più efficace, producendo fontane più alte, più rapide e più spettacolari.

Questo successo si deve a una combinazione di caratteristiche fisiche uniche:

  1. Superficie molto rugosa e porosa
    Le Mentos hanno una superficie irregolare, visibile chiaramente al microscopio elettronico (SEM), con migliaia di microcavità che fungono da siti di nucleazione eterogenea. Più rugosità significa più bolle che si formano contemporaneamente, e quindi maggiore pressione generata in tempi brevissimi.
  2. Densità e forma ottimali
    Le caramelle sono sufficientemente dense e lisce all’esterno da cadere velocemente sul fondo della bottiglia, senza fluttuare. Questo è cruciale: la nucleazione avviene lungo tutta la colonna di liquido, non solo in superficie, e la pressione idrostatica più alta in basso aiuta la formazione più vigorosa di bolle. In confronto, materiali più leggeri (come il sale fino o la sabbia) galleggiano o si disperdono più lentamente, riducendo l’effetto.
  3. Rivestimento zuccherino solubile
    Il rivestimento esterno delle Mentos, a base di zuccheri e gomma arabica, si dissolve rapidamente, liberando nuovi siti di nucleazione man mano che la caramella si bagna. Inoltre, alcuni componenti del rivestimento (come emulsionanti e tensioattivi) favoriscono la schiuma e inibiscono la coalescenza delle bolle, contribuendo alla formazione di un getto più sottile e stabile

Un esperimento che insegna molto (e sporca parecchio)

Dietro quella che a prima vista sembra una semplice (e divertentissima) esplosione di schiuma, si nasconde una miniera di concetti scientifici: termodinamica, cinetica, tensione superficiale, solubilità dei gas, equilibrio chimico, pressione, nucleazione omogenea ed eterogenea. Un’intera unità didattica condensata in pochi secondi di spettacolo.

Ed è proprio questo il suo punto di forza: l’esperimento della fontana di Diet Coke e Mentos è perfetto per essere proposto nelle scuole, sia del primo grado (scuola media) che del secondo grado (licei, istituti tecnici e professionali), senza bisogno di strumenti di laboratorio complessi o costosi. Bastano:

  • qualche bottiglia di Coca Cola o altra bibita gassata,
  • delle Mentos (o altri oggetti solidi rugosi da confrontare: gessetti, zucchero, sabbia…),
  • una penna, un quaderno e un buon occhio per osservare e registrare cosa succede,
  • e, immancabili, canovacci, secchi, stracci e un po’ di detersivo per sistemare l’aula (o il cortile) dopo il disastro creativo!

Non solo: questo tipo di attività permette di lavorare in modalità laboratoriale attiva, stimolando l’osservazione, la formulazione di ipotesi, la progettazione sperimentale, la misura, l’analisi dei dati, la comunicazione scientifica. In altre parole: il metodo scientifico in azione, alla portata di tutti.

Insomma, la fontana di Diet Coke e Mentos non è solo un video virale da YouTube: è un fenomeno scientificamente ricchissimo, capace di affascinare e coinvolgere studenti e insegnanti. Provatelo (con le dovute precauzioni)… e preparatevi a fare il pieno di chimica!

Riferimenti

Baur & al. (2006) The Ultrasonic Soda Fountain: A Dramatic Demonstration of Gas Solubility in Aqueous Solutions. J. Chem. Educ. 83(4), 577. https://doi.org/10.1021/ed083p577.

Coffey (2008) Diet Coke and Mentos: What is really behind this physical reaction? Am. J. Phys. 76, 551. http://dx.doi.org/10.1119/1.2888546.

Eichler & al. (2007) Mentos and the Scientific Method: A Sweet Combination. J. Chem. Educ. 84(7), 1120. https://doi.org/10.1021/ed084p1120.

Kuntzleman & al. (2017) New Demonstrations and New Insights on the Mechanism of the Candy-Cola Soda Geyser. J. Chem. Educ. 94, 569−576. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.6b00862.

Maris (2006) Introduction to the physics of nucleation. C. R. Physique 7, 946–958. https://doi.org/10.1016/j.crhy.2006.10.019.

Sims & Kuntzleman (2016) Kinetic Explorations of the Candy−Cola Soda Geyser. J. Chem. Educ. 93, 1809−1813. https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jchemed.6b00263.

…e per i docenti della scuola secondaria di primo e secondo grado, ecco una scheda laboratorio pronta all’uso, per trasformare questa esplosione di schiuma in un’attività scientifica coinvolgente.

Scheda laboratorio – Un geyser di CO2 tra scienza e divertimento

🧪 Esperimento: La fontana di Diet Coke e Mentos

🎯 Obiettivi didattici

  • Osservare e descrivere fenomeni di nucleazione eterogenea
  • Comprendere il concetto di tensione superficiale e solubilità dei gas
  • Riconoscere la differenza tra fenomeni fisici e chimici
  • Introdurre il metodo scientifico: osservazione, ipotesi, verifica, confronto dati
  • Stimolare il pensiero critico e il lavoro di gruppo

🧰 Materiali

Quantità Materiale
1–2 Bottiglie da 1.5 o 2 L di Coca Cola/Diet Coke
1 confezione Mentos (preferibilmente menta)
facoltativi Zucchero, sabbia, gessetti, sale grosso, caramelle dure
1 Contenitore/sottovaso/catino (per contenere la fontana)
✔️ Carta, penne o tablet per prendere appunti
✔️ Canovacci, stracci, secchio, detersivo

📌 Procedura base (semplificata)

  1. Posizionare la bottiglia su un piano all’aperto o in un contenitore.
  2. Preparare il sistema di rilascio rapido delle Mentos (ad esempio con un cartoncino a scivolo o un tubo).
  3. Far cadere rapidamente 1–3 Mentos nella bottiglia aperta.
  4. Osservare il fenomeno: altezza, durata, forma della fontana, eventuale schiuma residua.
  5. Ripetere con altri materiali (gesso, sabbia, sale…) e confrontare l’effetto.
  6. Annotare le osservazioni. Stimolare ipotesi: perché cambiano i risultati?

📚 Spunti teorici (modulabili per il grado scolastico)

  • Fisica: pressione interna, energia potenziale, accelerazione del liquido
  • Chimica fisica: tensione superficiale, solubilità dei gas, acido carbonico e variazione di pH
  • Chimica generale: differenza tra cambiamento fisico e chimico
  • Scienza dei materiali: effetto della rugosità e della forma dei solidi sulla nucleazione
  • Metodo scientifico: osservazione, variabili, confronto controllato

🧠 Domande guida per la discussione

  • Cosa accade quando inseriamo le Mentos nella bibita?
  • Che differenza c’è tra Coca Cola normale e Diet Coke?
  • Perché altri materiali (es. sale o sabbia) funzionano diversamente?
  • È una reazione chimica o un fenomeno fisico?
  • Come potremmo misurare e confrontare le fontane? (es. altezza, tempo, schiuma)

📏 Varianti possibili

  • Cambiare la temperatura della bibita (fredda vs ambiente)
  • Provare con acqua frizzante o altre bevande gassate
  • Usare un righello o griglia per stimare l’altezza
  • Fare video al rallentatore e analizzare la dinamica
  • Includere una prova con ultrasuoni (se si dispone di un pulitore a ultrasuoni)

🚸 Note di sicurezza

  • L’esperimento è sicuro, ma va fatto in ambienti controllati o all’aperto
  • Tenere gli occhi lontani dal getto (meglio osservare di lato)
  • Prevedere pulizia immediata di superfici scivolose o appiccicose
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Microplastiche, lavastoviglie e fake news: come orientarsi tra dati e paure

Già in un mio precedente articolo avevo affrontato il tema delle microplastiche, cercando di distinguere tra rischi reali, ipotesi ancora in fase di studio e allarmismi infondati. Se volete rinfrescarvi la memoria o approfondire meglio il quadro generale, potete leggerlo qui:
👉 Microplastiche: i rischi che conosciamo, le sorprese che non ti aspetti

In questa sede voglio, invece, portare alla vostra attenzione il pericolo della divulgazione basata sull’allarmismo.

33 milioni di micro- e nanoplastiche? Cosa c’è davvero dietro le notizie virali

Negli ultimi giorni si è diffusa online una notizia allarmante: le lavastoviglie sarebbero una fonte importante di microplastiche, con milioni di particelle rilasciate ad ogni ciclo di lavaggio. Su siti come HDBlog (vedi screenshot qui sotto) si parla addirittura di 33 milioni di nanoplastiche generate da un solo ciclo di lavaggio, dipingendo un quadro piuttosto drammatico per l’ambiente domestico e urbano.

Immagine presa dal sito HDBlog

Tuttavia, analizzando con attenzione lo studio scientifico originale su cui si basa questa notizia, emergono diversi aspetti importanti e ben diversi da quelli riportati in modo semplicistico e sensazionalistico da molti siti di “pseudo divulgazione”.

Innanzitutto, lo studio mostra che sì, le lavastoviglie rilasciano micro- e nanoplastiche, ma la quantità è estremamente bassa: meno di 6 milligrammi di plastica all’anno per persona, cioè meno del peso di un chicco di riso. Paragonare questo dato numerico alla dichiarazione di milioni di particelle è fuorviante, perché il numero di particelle non dice nulla sulla massa o sull’impatto reale, che rimane trascurabile su base individuale.

Inoltre, la tipologia di plastica e la dimensione delle particelle variano in base al tipo di articolo lavato (polietilene, polipropilene, nylon, ecc.), e i materiali più “vecchi” o usurati rilasciano più frammenti. Lo studio suggerisce quindi che sia importante approfondire come l’invecchiamento della plastica influisca sulla generazione di microplastiche, cosa che non viene mai menzionata nei titoli allarmistici.

Dal punto di vista ambientale, sebbene i sistemi di trattamento delle acque reflue trattengano circa il 95% delle microplastiche, la quantità complessiva globale rilasciata nell’ambiente sta crescendo con l’aumento dell’uso della plastica. Tuttavia, le lavastoviglie domestiche rappresentano solo una piccola fonte rispetto ad altre.

Un articolo più attendibile e chiaro sull’argomento, che riporta fedelmente i risultati della ricerca, è quello di Phys.org, sito scientifico noto per l’accuratezza e la qualità della divulgazione. Vi consiglio di leggere anche lì per avere un quadro completo e serio della situazione.

Come riconoscere le fake news ambientali?

Molto spesso mi chiedono: “Se non sono esperto, come faccio a capire se una notizia è attendibile”? La risposta non è semplice, ma c’è una regola d’oro: non fermatevi mai alla prima fonte che conferma ciò che già pensate o che alimenta le vostre paure o convinzioni. Spesso chi cerca notizie sensazionalistiche cade nel cosiddetto cherry picking, ovvero sceglie solo quei dati o informazioni che supportano la propria idea, ignorando tutto il resto. Questo atteggiamento è comune a chi si sente “rivoluzionario” o “antisistema”, ma in realtà non ha le competenze scientifiche per comprendere a fondo la questione.

Per evitare di cadere in queste trappole, è fondamentale confrontare le informazioni con fonti diverse e affidabili, preferendo siti di divulgazione scientifica consolidata, che spiegano dati, metodi e limiti delle ricerche. Ma come riconoscere un sito davvero affidabile? Ecco alcuni indicatori:

  • Chiarezza e trasparenza delle fonti: i siti seri riportano sempre riferimenti precisi agli studi scientifici originali o a istituti riconosciuti, spesso con link diretti alle pubblicazioni o informazioni sugli autori.

  • Presentazione equilibrata dei dati: non si limitano a enfatizzare solo risultati sensazionalistici, ma spiegano anche i limiti delle ricerche e le diverse interpretazioni possibili.

  • Assenza di titoli esagerati o clickbait: i titoli sono informativi, senza allarmismi o esagerazioni mirate solo a catturare l’attenzione.

  • Autori qualificati e trasparenza: i contenuti sono scritti o revisionati da esperti o giornalisti scientifici con esperienza e il sito fornisce informazioni su chi li produce.

  • Aggiornamenti regolari e dialogo con i lettori: i siti affidabili aggiornano le informazioni con nuovi studi, correggono eventuali errori e talvolta rispondono alle domande o ai commenti.

  • Scopo divulgativo ed educativo: l’obiettivo è informare e spiegare con rigore, non vendere prodotti o promuovere agende ideologiche.

Le testate generaliste o i siti di pseudo divulgazione spesso puntano più al click facile e all’effetto emotivo che a un’informazione rigorosa e bilanciata. Il risultato è un circolo vizioso di paure ingiustificate, confusione e disinformazione, che non aiuta né il pubblico né la causa ambientale che vogliamo davvero sostenere.

Conclusioni

La lotta all’inquinamento da plastica passa innanzitutto dal controllo e dalla prevenzione all’origine, riducendo l’uso di plastica, migliorando il riciclo e introducendo filtri efficaci nelle apparecchiature domestiche come lavatrici e lavastoviglie. Non facciamoci ingannare da titoli e numeri sensazionalistici: l’informazione corretta è il primo passo per agire con consapevolezza.

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L’atomo della pace: This is the dawning of the Age of Aquarius

“L’energia liberata dall’atomo non sarà più impiegata per la distruzione, ma per il bene dell’umanità.” Con queste parole, nel 1953, il presidente degli Stati Uniti Dwight D. Eisenhower lanciava al mondo il programma Atoms for Peace, in un celebre discorso all’Assemblea Generale delle Nazioni Unite. Era il tentativo, ambizioso e visionario, di trasformare il simbolo stesso della guerra in una promessa di progresso, usando le tecnologie nucleari non per armare le nazioni, ma per alimentare ospedali, centrali elettriche e laboratori scientifici.

Settant’anni dopo, quella visione resta più attuale che mai. In un pianeta che affronta crisi ambientali sempre più gravi e una domanda crescente di energia, l’atomo torna a farsi sentire: non come spettro del passato, ma come possibile chiave per un futuro più sostenibile.

Eppure, mentre la scienza offre strumenti per usare l’energia nucleare a beneficio della società, c’è ancora chi preferisce impiegarla per rafforzare equilibri di potere instabili, costruendo arsenali atomici in grado di distruggere il pianeta che abitiamo. Una scelta anacronistica, fondata su interessi politici miopi e incapaci di cogliere il potenziale positivo di una delle scoperte più straordinarie del Novecento.

Nel dibattito sulla transizione energetica, l’energia nucleare torna oggi al centro dell’attenzione. Di fronte all’urgenza climatica e alla crescente domanda globale di energia, le tecnologie nucleari civili si presentano come una delle soluzioni più promettenti per garantire una produzione elettrica stabile, sicura e a basse emissioni di carbonio.

Nonostante il peso simbolico lasciato da eventi come Chernobyl e Fukushima, i dati raccolti in decenni di esercizio mostrano che il nucleare civile è, per unità di energia prodotta, una delle fonti più sicure e pulite disponibili. Le nuove tecnologie oggi in sviluppo, come i reattori modulari di piccola taglia (SMR) e i reattori di IV generazione, puntano a migliorare ulteriormente la sicurezza, l’efficienza del combustibile e la gestione dei rifiuti. Alcuni progetti prevedono sistemi di sicurezza passiva, in grado di spegnere il reattore in caso di emergenza senza intervento umano né alimentazione elettrica esterna. Altri lavorano su cicli del combustibile chiusi, per ridurre drasticamente la quantità di scorie radioattive a lunga vita.

Parallelamente, progetti come ITER e numerose iniziative private stanno esplorando la strada della fusione nucleare, l’unica tecnologia in grado di imitare il funzionamento del Sole: energia virtualmente illimitata, senza il rischio di fusione del nocciolo e con rifiuti di gran lunga meno problematici rispetto alla fissione.

La chimica ambientale resta al cuore di queste sfide: dalla separazione degli attinidi alla progettazione di materiali resistenti, dalla speciazione degli isotopi radioattivi alla modellazione del loro comportamento nel suolo e nelle acque sotterranee. Capire come gli elementi si muovono, decadono, si adsorbono o si fissano in forma solida non è solo un esercizio accademico: è una condizione necessaria per progettare impianti più sicuri, prevedere il comportamento delle scorie e gestire correttamente il rischio.

Tuttavia, un ostacolo importante resta la percezione pubblica del rischio. L’energia nucleare continua a suscitare paure profonde, spesso basate su eventi eccezionali e su una comunicazione scientifica carente. Colmare questo divario tra realtà tecnica e immaginario collettivo è una responsabilità etica, oltre che culturale.

I radionuclidi non sono pericolosi per natura. Lo diventano solo quando vengono gestiti con superficialità, trascuratezza o opacità. Gli stessi elementi che in passato hanno provocato danni enormi se impiegati in modo irresponsabile, oggi ci permettono di curare malattie, studiare il passato, comprendere il clima e produrre energia pulita.

Abbiamo ereditato l’età dell’atomo come simbolo di potere e minaccia, ma possiamo ancora trasformarla in qualcos’altro. Forse è il momento di farla coincidere, almeno in parte, con quella “età dell’Acquario” cantata negli anni ’60: un’epoca immaginata di pace, di fiducia nella scienza, di armonia tra progresso e umanità.

Non si tratta di utopia, ma di responsabilità. Perché l’atomo, da solo, non porta né salvezza né rovina. È la mano che lo guida, e la visione che lo orienta, a determinarne il destino.

Sta a noi decidere se vivere nella paura del passato o costruire, con consapevolezza, un futuro possibile e migliore.

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Parabrezza puliti e insetti scomparsi: ma davvero davvero?

Nel 2020, durante la pandemia, pubblicai una breve nota sul cosiddetto “windscreen phenomenon“. Per chi volesse rileggerla, ecco il link:

Sugli insetti e sui parabrezza – www.pellegrinoconte.com

Negli ultimi anni, questa teoria ha continuato a circolare. L’idea che il numero di insetti stia diminuendo drasticamente perché i parabrezza delle auto si sporcano meno rispetto al passato è oggi più attendibile di quanto non lo fosse cinque anni fa?

Osservazioni aneddotiche vs. evidenze scientifiche

È importante distinguere tra osservazioni personali e dati scientifici. Il fatto che oggi i parabrezza sembrino più puliti non costituisce una prova concreta del declino globale degli insetti. Le variabili in gioco sono molteplici: cambiamenti nei modelli di traffico, aerodinamica delle auto moderne, variazioni climatiche locali e stagionali, per citarne alcune.

Studi recenti sul declino degli insetti

Diversi studi scientifici hanno documentato un effettivo declino delle popolazioni di insetti:

Il problema del “windscreen phenomenon” come indicatore

Utilizzare il numero di insetti sul parabrezza come misura del declino globale presenta diverse problematiche:

  • Variabilità delle condizioni di guida: percorsi, velocità, condizioni climatiche e tipologie di veicoli influenzano significativamente il numero di insetti che colpiscono il parabrezza.
  • Effetti di bordo e distribuzione degli insetti: le strade creano discontinuità nel paesaggio, influenzando la distribuzione degli insetti e rendendo difficile generalizzare le osservazioni.
  • Bias di campionamento: le osservazioni sono spesso limitate a determinate aree e periodi, non rappresentando accuratamente la situazione globale.

Conclusione

Come scrivevo già nel 2020, anche oggi è necessario ribadire che, sebbene il declino degli insetti sia un fenomeno reale ed allarmante, le conclusioni devono basarsi su studi scientifici solidi, non su impressioni personali. Il “windscreen phenomenon” può forse stimolare la curiosità o fornire uno spunto iniziale, ma non rappresenta in alcun modo una prova scientifica.

L’aneddotica non è probante e il “lo dicono tutti” non è – né sarà mai – un metodo scientificamente valido.

Come disse un celebre divulgatore: la scienza non si fa per alzata di mano.

La democrazia scientifica non funziona come quella politica: non tutte le opinioni hanno lo stesso peso. E, a ben vedere, nemmeno in politica tutte le opinioni sono uguali – quelle che negano i diritti fondamentali dell’uomo non possono e non devono essere considerate accettabili.

In ambito scientifico, il confronto è possibile solo tra persone con un background adeguato, perché solo così si può parlare la stessa lingua: quella del metodo.

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Chimica e intelligenza artificiale: un’alleanza per il futuro della scienza

Avrete sicuramente notato che oggi l’intelligenza artificiale (AI) sta diventando una presenza sempre più costante nelle nostre vite. Sono tantissimi gli ambiti in cui l’AI riesce a sostituire con successo l’essere umano. Si potrebbe dire che questa rivoluzione sia iniziata molto tempo fa, con i primi robot che hanno cominciato a svolgere compiti ripetitivi al posto dell’uomo, come nelle catene di montaggio o, più drammaticamente, nei contesti bellici, dove i droni sono diventati strumenti chiave per ridurre il numero di vittime umane.

Negli ultimi anni, lo sviluppo vertiginoso delle reti neurali artificiali ha portato alla nascita di veri e propri “cervelli digitali” che, presto, anche se non sappiamo quanto presto, potrebbero avvicinarsi, per certi aspetti, alle capacità del cervello umano.

Nel frattempo, però, l’intelligenza artificiale già funziona alla grande ed è sempre più presente in numerosi settori, tra cui la chimica, che rappresenta uno dei campi più promettenti.

All’inizio può sembrare curioso accostare molecole, reazioni chimiche e leggi della fisica a concetti come algoritmi e reti neurali. Eppure, l’unione di questi mondi sta rivoluzionando il modo in cui facciamo ricerca, progettiamo nuovi materiali, affrontiamo le sfide ambientali e persino come insegniamo la scienza.

Ma cosa significa, concretamente, applicare l’intelligenza artificiale alla chimica?

Scoprire nuove molecole (senza provare tutto in laboratorio)

Uno degli ambiti in cui l’intelligenza artificiale si è rivelata più utile è la scoperta di nuovi composti chimici. Fino a qualche tempo fa, per trovare una molecola utile, un farmaco, un catalizzatore, un materiale con proprietà particolari, bisognava fare molti tentativi sperimentali, spesso lunghi e costosi.

Negli ultimi decenni, la chimica computazionale ha cercato di alleggerire questo carico, permettendo ai ricercatori di simulare al computer il comportamento di molecole, reazioni e materiali. Tuttavia, anche le simulazioni più avanzate richiedono molto tempo di calcolo e competenze specialistiche, oltre ad avere dei limiti nella scala e nella complessità dei sistemi che si possono trattare.

Qui entra in gioco l’intelligenza artificiale: grazie a modelli di machine learning sempre più raffinati, è possibile prevedere rapidamente il comportamento di una molecola, come la sua stabilità, la reattività, o la capacità di legarsi a un bersaglio biologico, semplicemente a partire dalla sua struttura. Questi algoritmi apprendono da enormi quantità di dati sperimentali e teorici e sono in grado di fare previsioni accurate anche su molecole mai testate prima.

In altre parole, l’AI sta cominciando a superare i limiti della chimica computazionale tradizionale, offrendo strumenti più rapidi, scalabili e spesso più efficaci nel guidare la ricerca. Invece di provare tutto in laboratorio (o simulare tutto al computer), oggi possiamo usare modelli predittivi per concentrare gli sforzi solo sulle ipotesi più promettenti.

Cosa vuol dire “machine learning”?

Il machine learning, o apprendimento automatico, è una branca dell’intelligenza artificiale che permette a un computer di imparare dai dati. Invece di essere programmato con regole rigide, un algoritmo di machine learning analizza una grande quantità di esempi e impara da solo a riconoscere schemi, fare previsioni o prendere decisioni.

È un po’ come insegnare a un bambino a distinguere un cane da un gatto: non gli spieghi la definizione precisa, ma gli mostri tante immagini finché impara da solo a riconoscerli.

Nel caso della chimica, l’algoritmo può “guardare” migliaia di molecole e imparare, per esempio, quali caratteristiche rendono una sostanza più solubile, reattiva o stabile.

Simulare ciò che non possiamo osservare

In molti casi, la chimica richiede di capire cosa succede a livello atomico o molecolare, dove gli esperimenti diretti sono difficili, costosi o addirittura impossibili. Ad esempio, osservare in tempo reale la rottura di un legame chimico o l’interazione tra una superficie metallica e un gas può essere tecnicamente molto complicato.

Qui entrano in gioco la chimica computazionale e, sempre di più, l’intelligenza artificiale. I metodi classici di simulazione, come la density functional theory (DFT) o le dinamiche molecolari, permettono di studiare reazioni e proprietà microscopiche con una certa precisione, ma sono spesso limitati dalla potenza di calcolo e dal tempo necessario per ottenere risultati.

L’AI può affiancare o persino sostituire questi metodi in molti casi, offrendo simulazioni molto più rapide. Gli algoritmi, addestrati su grandi insiemi di dati teorici o sperimentali, riescono a prevedere energie di legame, geometrie molecolari, traiettorie di reazione e persino comportamenti collettivi di materiali complessi, con un livello di precisione sorprendente.

Questo approccio è particolarmente utile nella chimica dei materiali, nella catalisi e nella chimica ambientale, dove le condizioni reali sono dinamiche e complesse, e spesso è necessario esplorare molte variabili contemporaneamente (temperatura, pressione, pH, concentrazione, ecc.).

In sintesi, grazie all’AI, oggi possiamo “vedere” l’invisibile e testare ipotesi teoriche in modo veloce e mirato, risparmiando tempo, denaro e risorse. La simulazione assistita dall’intelligenza artificiale sta diventando una delle strategie più promettenti per affrontare problemi scientifici troppo complessi per essere risolti con i soli strumenti tradizionali.

Insegnare (e imparare) la chimica in modo nuovo

Anche il mondo dell’istruzione sta vivendo una trasformazione grazie all’intelligenza artificiale. La didattica della chimica, spesso considerata una delle materie più “dure” per studenti e studentesse, può oggi diventare più coinvolgente, personalizzata ed efficace proprio grazie all’uso di strumenti basati su AI.

Uno dei vantaggi principali è la possibilità di adattare il percorso di apprendimento alle esigenze del singolo studente. Grazie a sistemi intelligenti che analizzano le risposte e i progressi individuali, è possibile proporre esercizi mirati, spiegazioni alternative o materiali supplementari in base al livello di comprensione. Questo approccio personalizzato può aiutare chi è in difficoltà a colmare lacune e, allo stesso tempo, stimolare chi è più avanti ad approfondire.

L’AI può anche contribuire a rendere la chimica più visiva e interattiva. Alcune piattaforme, ad esempio, usano modelli predittivi per generare visualizzazioni 3D di molecole, reazioni chimiche o strutture cristalline, rendendo più intuitivi concetti spesso astratti. In più, i chatbot educativi (come quelli alimentati da modelli linguistici) possono rispondere a domande in tempo reale, spiegare termini complessi in modo semplice o simulare piccoli esperimenti virtuali.

Un’altra frontiera interessante è quella della valutazione automatica e intelligente: sistemi di AI possono correggere esercizi, test e report di laboratorio, offrendo feedback tempestivo e accurato. Questo libera tempo per l’insegnante, che può concentrarsi sulla guida e sul supporto più qualitativo.

Infine, l’intelligenza artificiale può aiutare anche chi insegna: suggerendo materiali didattici aggiornati, creando quiz su misura per ogni lezione, o analizzando l’andamento della classe per identificare i concetti che vanno ripresi o approfonditi.

In sintesi, l’AI non sostituisce il docente o il laboratorio, ma li potenzia, offrendo nuovi strumenti per rendere l’insegnamento della chimica più accessibile, efficace e stimolante.

Una rivoluzione che non sostituisce il chimico

Di fronte a questi progressi, è naturale chiedersi: quale sarà allora il ruolo del chimico nel futuro? La risposta è semplice: sarà sempre più centrale, ma in modo diverso.

L’intelligenza artificiale è uno strumento potente, ma resta pur sempre uno strumento. Può accelerare le ricerche, suggerire ipotesi, esplorare combinazioni complesse o evidenziare correlazioni nascoste. Ma non può, da sola, sostituire la competenza critica, l’intuizione, l’esperienza e la creatività che solo un/una chimico/a formato/a può offrire.

Un errore molto comune, oggi, è considerare l’AI come una sorta di enciclopedia moderna, da cui si possano estrarre risposte esatte, univoche, perfette. Ma la chimica non funziona così e neppure l’intelligenza artificiale. Entrambe si muovono su terreni complessi, fatti di ipotesi, interpretazioni, modelli e approssimazioni. Pretendere dall’AI risposte definitive senza saper valutare, filtrare o indirizzare i risultati è un rischio.

Proprio come un bambino brillante, l’AI va educata e guidata. Ha bisogno di esempi buoni, di dati corretti, di domande ben formulate.

E, soprattutto, ha bisogno di essere “letta” da occhi esperti, capaci di interpretare e contestualizzare quello che produce.

In chimica, come nella scienza in generale, la conoscenza non è mai solo questione di calcoli o statistiche: è anche, e soprattutto, comprensione profonda dei fenomeni.

Quindi, piuttosto che temere l’arrivo dell’intelligenza artificiale, dobbiamo imparare a collaborarci con intelligenza.

Il chimico del futuro non sarà un tecnico che esegue, ma un regista che sa orchestrare strumenti nuovi per rispondere a domande sempre più complesse. Ed è proprio questa, forse, la sfida più stimolante dei nostri tempi.

Riferimenti

Aldossary & al. (2024) In silico chemical experiments in the Age of AI: From quantum chemistry to machine learning and back. ChemRxiv. 2024; Doi: 10.26434/chemrxiv-2024-1v269. Disponibile al link: https://chemrxiv.org/engage/chemrxiv/article-details/65cdf1309138d231612baac8.

Anjaneyulu & al. (2024) Revolution of Artificial Intelligence in Computational Chemistry Breakthroughs. Chemistry Africa 7, 3443–3459. https://doi.org/10.1007/s42250-024-00976-5.

Blonder & Feldman-Maggor (2024) AI for chemistry teaching: responsible AI and ethical considerations. Chemistry Teacher International 6(4), 385–395. https://doi.org/10.1515/cti-2024-0014.

Dral (2024) AI in computational chemistry through the lens of a decade-long journey. Chemical Communications. 60, 3240-3258. https://doi.org/10.1039/D4CC00010B.

Dral, Bowman, Liu, Maseras (editors) (2024) Artificial intelligence in computational chemistry (special issue). Disponibile al link: https://www.sciencedirect.com/special-issue/105PZW0WJF7.

Kovner & Berkeley (2024) ‘AI-at-scale’ method accelerates atomistic simulations for scientists. Disponibile al link: https://techxplore.com/news/2024-12-ai-scale-method-atomistic-simulations.html.

Kovner & Berkeley (2025) Computational chemistry unlocked: A record-breaking dataset to train AI models has launched. Disponibile al link: https://phys.org/news/2025-05-chemistry-dataset-ai.html.

Nongnuch & al. (2021) Best practices in machine learning for chemistry. Nature Chemistry 13, 505–508. https://doi.org/10.1038/s41557-021-00716-z.

Yuriev & al. (2024) The Dawn of Generative Artificial Intelligence in Chemistry Education. Journal of Chemical Education 101, 2957-2929. https://doi.org/10.1021/acs.jchemed.4c00836.

Udourioh & al. (2025) Artificial Intelligence-Driven Innovations in Chemistry Education: Transforming Teaching and Learning Practices. In: Handbook on Artificial Intelligence and Quality Higher Education. Volume 1 (pp.379-388). Publisher: Sterling Publishers, Slough UK and Delhi, India. Disponibile al link: https://www.researchgate.net/publication/388675124_Artificial_Intelligence-Driven_Innovations_in_Chemistry_Education_Transforming_Teaching_and_Learning_Practices.

Zhang & al. (2025) Artificial intelligence for catalyst design and synthesis. Matter 8, 102138. https://doi.org/10.1016/j.matt.2025.102138.

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Il formaggio non ha più segreti

Il titolo di questo articoletto è un po’ eccessivo, ma non l’ho scelto io. Si tratta del titolo apparso sulla rivista “Formaggi e Consumi” per una intervista all’Ing. Gianni Ferrante della Stelar che parla degli ultimi sviluppi della rilassometria NMR a ciclo di campo per le analisi dei prodotti lattiero-caseari. Si tratta di un progetto ambizioso in cui è coinvolta anche l’Università degli Studi di Palermo nelle figure dei Professori Paolo Lo Meo, Delia Chillura-Martino del Dipartimento STEBICEF, del Prof. Luciano Cinquanta e me del Dipartimento SAAF. L’articolo lo trovate a questo link, oppure cliccando sull’immagine qui sotto.

Fonte dell’immagine di copertina

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Risonanza magnetica nucleare, alimenti, ambiente, bufale

Oggi sono stato intervistato sul canale YouTube BioLogic di Daniel Puente. Abbiamo parlato di risonanza magnetica nucleare applicata all’analisi dei prodotti lattiero caseari, con qualche puntata sull’ambiente e su varie scemenze che si leggono in rete.  Mi sono divertito. Buona visione.

https://www.youtube.com/watch?v=zoZlb4cz7tE&feature=emb_imp_woyt

Per iscrivervi al canale BioLogic basta andare sulla pagina https://www.youtube.com/channel/UC-P-5bM3ifklXJtczrtu1_g

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Ancora su anidride carbonica e mascherine

Vi ricordate la lettera aperta che all’inizio di ottobre ho scritto ad Enrico Montesano? No!? Eccola nel link qui sotto:

Lettera aperta ad Enrico Montesano

In questa lettera facevo notare al mai dimenticato Rugantino che quanto asseriva in merito alla pericolosità delle mascherine erano tutte sciocchezze. Lo facevo con la solita metodica scientifica, ovvero considerando gli aspetti quantitativi relativi alla dimensione delle molecole di anidride carbonica e quella dei pori delle mascherine attraverso cui il gas passa.

Per darvi una idea grafica delle conclusioni in merito al rapporto dimensionale tra la molecola di anidride carbonica e un poro di una mascherina chirurgica, potete far riferimento alla Figura 1.

Figura 1. Il puntino a sinistra è la rappresentazione di una molecola di anidride carbonica. Il cerchio a sinistra è la rappresentazione di un poro di una mascherina chirurgica.

In questa figura, considerando unitaria la dimensione della molecola di CO2 (il puntino a sinistra), un poro di una mascherina chirurgica risulta circa 800 volte più grande della molecola di anidride carbonica (cerchio a sinistra in Figura 1).

Nei giorni successivi alla pubblicazione della lettera aperta c’è stato un delirio di interventi (tra messaggi nel blog e lettere ai miei indirizzi e-mail) tutti a carattere monotematico. Ad eccezione di tre/quattro persone che si sono complimentate per aver finalmente evidenziato, numeri alla mano, l’incongruenza di quanto detto da Montensano e i figuri a cui egli si ispira, c’è stata gente che, per lo più in un italiano stentato e dimostrando di aver saltato tutte le lezioni sulle equivalenze fatte alle scuole elementari, pretendeva di mettere in dubbio i numeri riportati nella mia lettera aperta. Le argomentazioni andavano dall’aver usato concetti di chimica troppo complicati (SIC!), alla matematica troppo difficile (SIC!), al fatto che io non uso la mascherina in modo continuativo e non so cosa vuol dire stare tutto il giorno con questo dispositivo di protezione individuale, al fatto che non soffro di patologie che mi impediscono di indossare la mascherina. E potrei continuare.

Nel marasma di commenti tutti sulla falsariga di quanto appena riportato, ci sono stati alcuni interventi che meritano la mia attenzione. In sintesi, si tratta di commenti che evidenziano come le mie argomentazioni siano corrette considerando una singola molecola di CO2 ed un singolo poro di una mascherina chirurgica. Tuttavia, avrei dovuto considerare che noi espiriamo milioni di miliardi di molecole di anidride carbonica. I pori della mascherina rappresentano, quindi, un “collo di bottiglia” attraverso cui tutte quelle molecole non riescono a fuoriuscire tra un respiro e l’altro, con la conseguenza che reimmettiamo nel nostro organismo la CO2 che abbiamo appena espirato.

Purtroppo, la logica che ci ha consentito di sopravvivere alle belve feroci per arrivare fino ad oggi, non si può applicare in ambito scientifico dove i modelli che vengono sviluppati sono tutti, ma proprio tutti, controintuitivi. Inoltre, fare  affermazioni senza il supporto di dati numerici non è esattamente corretto sotto il profilo scientifico. Infatti, tutti i commenti in merito all’azione “collo di bottiglia” esercitata dalle mascherine erano di tipo aneddotico. Nessuno, ma proprio nessuno, si è mai peritato di fornire un modello matematico per spiegare i propri ragionamenti.

Vediamo perché l’idea del “collo di bottiglia” che non permette il passaggio della CO2 che espiriamo è completamente sbagliata.

Basta una banale ricerca in rete per trovare che la permeabilità (intesa come il flusso di gas che passa attraverso le mascherine per unità di superficie) è di circa 10 litri al minuto (L min-1) per le mascherine chirurgiche e di circa 5 L min-1 per le mascherine tipo FFP2 (qui). Volete sapere cosa significano questi numeri? Semplicemente che per ogni centimetro quadrato di mascherina, passano 10 L min-1 e 5 L min-1 (a seconda della tipologia di mascherina) di aria. Questi numeri sono stati misurati usando una pressione di esercizio di circa 20 mbar, ovvero la pressione esercitata dall’apparato respiratorio a riposo (qui). In ogni caso, più alta è la pressione esercitata contro le mascherine, maggiore è la loro permeabilità (qui). Considerando che il flusso di aria che espiriamo mediamente è di circa 6 L min-1 (qui), ne viene che di anidride carbonica tra la mascherina ed il viso non rimane nulla. In altre parole, non c’è alcun rischio di respirare la propria anidride carbonica.

Da dove viene, allora, la convinzione che le mascherine consentirebbero di respirare la propria “aria usata”?

Si tratta solo di fattori psicologici che nulla hanno a che fare con la reale capacità di una qualsiasi mascherina di impedire il passaggio dell’aria che fuoriesce dai nostri polmoni (qui e qui). In pratica, chi afferma che non riesce a respirare è solo vittima delle proprie impressioni personali che non hanno niente a che vedere con la realtà chimico-fisica delle mascherine il cui uso è fortemente consigliato (assieme alle distanze di sicurezza e ad elementari norme igieniche) per ridurre la dffusione del contagio da SARS-COV-2.

Note

Alcuni lettori del blog mi hanno chiesto come mai le mascherine chirurgiche vanno indossate in un ben preciso verso, ovvero con la parte colorata rivolta verso l’esterno. La risposta è stata data qualche tempo fa in questo link. In sintesi, la parte colorata di una mascherina chirurgica è fatta da materiale idrorepellente. Questo riduce la possibilità che le eventuali goccioline di saliva espirate da persone con cui, per esempio, stiamo parlando, possano penetrare attraverso lo strato colorato e raggiungere gli strati interni con possibilità di contaminarci.

Altri lettori mi hanno chiesto come mai gli occhiali si appannano quando indossiamo la mascherina. L’appannamento è dovuto al fatto che l’aria che espiriamo è calda. Quando le molecole di acqua calda che espiriamo entrano a contatto con la superficie fredda dei nostri occhiali, condensano dando luogo al fenomeno dell’appannamento (qui).

Letture e riferimenti

Characterization of face masks

An overview of filtration efficiency through the masks: Mechanisms of the aerosols penetration

Air permeability and pore characterization of surgical mask and gowns

On respiratory droplets and face masks

Characteristics of Respirators and Medical Masks

FONTE DELL’IMMAGINE DI COPERTINA
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