A conceptualisation of a governance model for biobanks in the digital society

Biobanks are key infrastructures in data-driven biomedical research. The counterpoint of this optimistic vision is the reality of biobank governance, which must address various ethical, legal and social issues, especially in terms of open consent, privacy and secondary uses which, if not sufficiently resolved, may undermine participants’ and society’s trust in biobanking. The effect of the digital paradigm on biomedical research has only accentuated these issues by adding new pressure for the data protection of biobank participants against the risks of covert discrimination, abuse of power against individuals and groups, and critical commercial uses. Moreover, the traditional research-ethics framework has been unable to keep pace with the transformative developments of the digital era, and has proven inadequate in protecting biobank participants and providing guidance for ethical practices. To this must be added the challenge of an increased tendency towards exploitation and the commercialisation of personal data in the field of biomedical research, which may undermine the altruistic and solidaristic values associated with biobank participation and risk losing alignment with societal interests in biobanking. My research critically analyses, from a bioethical perspective, the challenges and the goals of biobank governance in data-driven biomedical research in order to understand the conditions for the implementation of a governance model that can foster biomedical research and innovation, while ensuring adequate protection for biobank participants and an alignment of biobank procedures and policies with society’s interests and expectations. The main outcome is a conceptualisation of a socially-oriented and participatory model of biobanks by proposing a new ethical framework that relies on the principles of transparency, data protection and participation to tackle the key challenges of biobanks in the digital age and that is well-suited to foster these goals.

Il ruolo della Narrative in Medical Ethics, Medical Practice e Medical Education. Elementi di ricerca

La mia tesi di dottorato ha ad oggetto lo studio e l’analisi del ruolo della Narrative all’interno di tre ambiti, quali Medical Ethics, Clinical Practice e Medical Education. La tesi è strutturata in 4 capitoli: i primi tre vanno a comporre la parte teorica mentre nel quarto capitolo viene riportata una ricerca sul campo da me svolta negli Stati Uniti. Nel primo capitolo, analizzo il ruolo della narrative all’interno della Medical Ethics specificando che cosa si intenda con etica narrativa, quali sono le motivazione alla base del suo sviluppo e chi sono i suoi principali esponenti. In questo capitolo, inoltre, esamino i problemi che l’etica narrativa solleva suggerendo un nuovo modo in cui essa si integra alla riflessione bioetica. Il secondo capitolo è dedicato al contributo della narrative nella Medical Practice investigando sia le modalità attraverso le quali il paziente può avvalersi della narrazione per analizzare la sua esperienza di malattia sia la cosiddetta Medicina Narrativa. Il terzo capitolo è dedicato all'analisi delle Medical Humanities, ossia di quelle discipline che all’interno della Medical Education si stanno rivelando strumenti efficaci per una formazione più equilibrata e completa dei professionisti della salute. Il quarto capitolo, invece, è dedicato alla descrizione di una ricerca svolta presso l’University of California – Irvine . Durante questa esperienza ho frequentato i corsi del Program in Medical Humanities and Arts diretto dalla Prof.ssa J. Shapiro, (programma in vigore da 13 anni e implementato allo scopo di migliorare alcune competenze nei futuri medici quali: l'empatia, l’altruismo, la compassione e la predisposizione alla cura verso i pazienti, oltre che per affinare le comunicazione clinica e la capacità di osservazione) e intervistato gli studenti che hanno preso parte a queste lezioni.

Deidrogenazione catalitica di idrocarburi per la produzione di H2 "on-board"

Lo studio della deidrogenazione catalitica di idrocarburi affronta uno dei problemi principali per l'applicazione delle fuel cells in aeromobili. La conversione di miscele di idrocarburi in H2 può essere eseguita in loco, evitando le difficoltà di stoccaggio dell'idrogeno: l'H2 prodotto è privo di CO e CO2 e può essere alimentato direttamente alle celle a combustibile per dare energia ai sistemi ausiliari, mentre i prodotti deidrogenati, mantenendo le loro originali caratteristiche possono essere riutilizzati come carburante. In questo un lavoro è stato effettuato uno studio approfondito sulla deidrogenazione parziale (PDH) di diverse miscele di idrocarburi e carburante avio JetA1 desolforato utilizzando Pt-Sn/Al2O3, con l'obiettivo di mettere in luce i principali parametri (condizioni di reazione e composizione di catalizzatore) coinvolti nel processo di deidrogenazione. Inoltre, la PDH di miscele idrocarburiche e di Jet-A1 ha evidenziato che il problema principale in questa reazione è la disattivazione del catalizzatore, a causa della formazione di residui carboniosi e dell’avvelenamento da zolfo. Il meccanismo di disattivazione da residui carboniosi è stato studiato a fondo, essendo uno dei principali fattori che influenzano la vita del catalizzatore e di conseguenza l'applicabilità processo. Alimentando molecole modello separatamente, è stato possibile discriminare le classi di composti che sono coinvolti principalmente nella produzione di H2 o nell’avvelenamento del catalizzatore. Una riduzione parziale della velocità di disattivazione è stata ottenuta modulando l'acidità del catalizzatore al fine di ottimizzare le condizioni di reazione. I catalizzatori Pt-Sn modificati hanno mostrato ottimi risultati in termini di attività, ma soffrono di una disattivazione rapida in presenza di zolfo. Così, la sfida finale di questa ricerca era sviluppare un sistema catalitico in grado di lavorare in condizioni reali con carburante ad alto tenore di zolfo, in questo campo sono stati studiati due nuove classi di materiali: Ni e Co fosfuri supportati su SiO2 e catalizzatori Pd-Pt/Al2O3.

Ethics in the flesh: formalizing moral values in embodied cognition

Values are beliefs or principles that are deemed significant or desirable within a specific society or culture, serving as the fundamental underpinnings for ethical and socio-behavioral norms. The objective of this research is to explore the domain encompassing moral, cultural, and individual values. To achieve this, we employ an ontological approach to formally represent the semantic relations within the value domain. The theoretical framework employed adopts Fillmore’s frame semantics, treating values as semantic frames. A value situation is thus characterized by the co-occurrence of specific semantic roles fulfilled within a given event or circumstance. Given the intricate semantics of values as abstract entities with high social capital, our investigation extends to two interconnected domains. The first domain is embodied cognition, specifically image schemas, which are cognitive patterns derived from sensorimotor experiences that shape our conceptualization of entities in the world. The second domain pertains to emotions, which are inherently intertwined with the realm of values. Consequently, our approach endeavors to formalize the semantics of values within an embodied cognition framework, recognizing values as emotional-laden semantic frames. The primary ontologies proposed in this work are: (i) ValueNet, an ontology network dedicated to the domain of values; (ii) ISAAC, the Image Schema Abstraction And Cognition ontology; and (iii) EmoNet, an ontology for theories of emotions. The knowledge formalization adheres to established modeling practices, including the reuse of semantic web resources such as WordNet, VerbNet, FrameNet, DBpedia, and alignment to foundational ontologies like DOLCE, as well as the utilization of Ontology Design Patterns. These ontological resources are operationalized through the development of a fully explainable frame-based detector capable of identifying values, emotions, and image schemas generating knowledge graphs from from natural language, leveraging the semantic dependencies of a sentence, and allowing non trivial higher layer knowledge inferences.