Roma, 4 luglio – L’arma migliore contro future pandemie? Riuscire a prevederle intercettando in anticipo i virus, evolvendo per adattarsi all’uomo, possono provocarle, e attrezzarsi per combatterle e – magari – addirittura prevenirle. È l’obiettivo al quale sta lavorando il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (Deib) del Politecnico di Milano e dall’Università Statale meneghina, che ha messo a punto RecombinHunt, una tecnica sviluppata nel contesto del Prin Pnrr 2022 (progetto Sensible) e illustrata in uno studio pubblicato nello scorso mese di aprile su Nature Communication.
La ricombinazione, cioè la composizione di due o più genomi virali per formare un nuovo genoma – spiegano PoliMi e UniMi in una nota sintetizzata da un lancio di Adnkronos Salute – è un efficiente meccanismo molecolare per l’evoluzione e l’adattamento dei virus. Sulla spinta della pandemia di Covid-19 sono stati proposti diversi metodi per rilevare genomi ricombinanti del virus Sars CoV-2, ma finora nessuno è stato capace di confermare fedelmente le analisi manuali degli esperti.
ReconbinHunt mostra invece un’elevata specificità e sensibilità, è più efficace di tutte le altre tecniche già sviluppate e conferma fedelmente le analisi manuali degli specialisti. Nello studio, la metodica è stata in grado di riconoscere con grande precisione ed efficienza computazionale genomi ricombinanti di Sars CoV-2 con uno o due punti di rottura.
Ma non è tutto: identifica infatti anche i genomi virali ricombinanti della recente epidemia di vaiolo delle scimmie con un’elevata concordanza con le analisi curate manualmente dagli esperti, suggerendo che l’approccio è robusto e può essere applicato a qualsiasi virus epidemico o pandemico, costituendo un importante strumento per contrastare future pandemie.
“La ricerca è stata possibile grazie allo straordinario contributo di laboratori da tutto il mondo, che hanno reso disponibili alla comunità internazionale oltre 15 milioni di sequenze virali” spiega Stefano Ceri, professore di Database Systems del Deib. “Il nostro obiettivo è costruire s
trumenti di warning per anticipare e contrastare nuove epidemie e pandemie virali”, chiarisce Anna Bernasconi (nella foto), ricercatrice del Deib, responsabile del progetto Sensible. “Lo studio dimostra come lo sviluppo di metodi computazionali innovativi ed efficienti ci consente di apprezzare in maniera più precisa e rigorosa l’evoluzione dei patogeni e le eventuali implicazioni per la salute dell’uomo” aggiunge Matteo Chiara, docente di Biologia molecolare all’Università statale di Milano e co-responsabile del progetto Sensible.
Al lavoro ha contribuito Tommaso Alfonsi, che ha recentemente conseguito un dottorato ‘cum laude’ in Ingegneria dell’informazione, presentando questa e altre ricerche.
