Il Dna in 3D: gli algoritmi migliori per l’immagine perfetta

Lo studio

Il Dna in 3D: gli algoritmi migliori per l’immagine perfetta

Uno studio italiano per individuare i metodi computazionali più efficaci
redazione

Non è una rivista d’arte e l’immagine in copertina non è un quadro di Pete Mondrian. Stiamo parlando dell’ultimo numero di Nature Methods che ospita sulla pagina frontale una coloratissima riproduzione del Dna in 3D. È un richiamo allo studio che si trova all’interno: una ricerca dell’Ifom e dell'Università di Modena e Reggio Emilia che mette a confronto i diversi metodi matematici utilizzati per ricostruire al computer la forma tridimensionale del genoma. Di ognuno di questi vengono valutati punti di forza e limiti. In sostanza i ricercatori forniscono indicazioni utili per individuare gli algoritmi migliori per studiare l’architettura del genoma.

La ricostruzione dell’architettura tridimensionale del genoma si è rivelato uno strumento fondamentale per il progresso della medicina personalizzata. Con questa operazione infatti si possono scoprire fin nel minimo dettaglio le modifiche nella conformazione del Dna che hanno ripercussioni sulle cellule e sulla salute, aiutando così a sviluppare strategie più precise ed efficaci per correggere i comportamenti aberranti. La fotografia più completa delle centinaia di milioni di contatti tra frammenti diversi di DNA all’interno del nucleo si ottiene con la tecnica chiamata Hi-C.  Per ottenere la mappatura “perfetta” bisogna analizzare e interpretare l’enorme quantità di dati genomici ottenuti. Ciò è possibile solo ricorrendo ad algoritmi sofisticati e strumenti computazionali molto potenti. Come sviluppare, ottimizzare e armonizzare i diversi metodi computazionali per l’analisi dei dati?

La risposta arriva dallo sforzo congiunto di bioinformatici, biologi, biotecnologi e ingegneri che hanno condotto la prima analisi esaustiva dei più complessi strumenti informatici per l’identificazione sistematica della struttura tridimensionale del Dna.

«L’enorme mole di dati analizzati e il numero di algoritmi confrontati - commenta Francesco Ferrari, ricercatore dell’Ifom con una lunga esperienza all’Harvard Medical School - ci hanno permesso di fornire un’immagine dettagliata di quali siano i punti di forza e i limiti degli strumenti bioinformatici attualmente disponibili per lo studio dei contatti del Dna all’interno del nucleo».

Lo studio su Nature Methods, realizzato grazie ad Airc e al programma europeo Erc Denovostem, fornirà ai ricercatori una guida per orientarsi nell’analisi e interpretazione dei dati sperimentali.

«Fornire le basi computazionali per studiare il ruolo della struttura tridimensionale del DNA e delle sue modificazioni è un passaggio fondamentale per identificare quei processi molecolari che portano alla rigenerazione dei tessuti o alla crescita tumorale - spiega Silvio Bicciato dell’Unimore - Se arriviamo a comprendere come le cellule sfruttano la struttura del genoma nelle loro trasformazioni, possiamo concretamente aumentare le nostre possibilità di intervenire per correggere quei meccanismi che, ad esempio, sono fattori chiave della trasformazione tumorale».