Un gruppo di ricercatori del Centro per Complessità e biosistemi dell’Università di Milano ha pubblicato sulla rivista iScience del gruppo Cell, uno studio su un nuovo metodo computazionale per ricavare lo spettro di metaboliti associati al microbioma di una persona. Il metodo, denominato “Stella”, è stato poi applicato ai dati ottenuti dal microbioma di pazienti affetti da disturbo dello spettro autistico e sclerosi multipla, permettendo di identificare metaboliti già noti e nuovi metaboliti correlati alle patologie.

«”Stella” integra le informazioni conosciute sulle vie metaboliche associate a ciascuna specie batterica – spiega Caterina La Porta, docente di Patologia generale del Dipartimento di Scienze e politiche ambientali dell’ateneo e coordinatrice dello studio - ed estrae da queste l'elenco dei prodotti metabolici di ciascuna reazione singolare mediante un’analisi automatica. La grande forza e innovazione di Stella – sottolinea La Porta - è che consente, grazie al confronto dei risultati di un singolo soggetto con i dati del profilo metabolico di soggetti sani, di identificare le alterazioni metaboliche individuali».

La piattaforma “Stella” «aiuta a identificare nuovi bersagli per rendere le terapie tradizionali più efficaci – aggiunge Stefano Zapperi, professore al dipartimento di Fisica “Aldo Pontremoli” dell’Università di Milano e coautore dello studio - utilizzando un approccio integrato che affronta la complessità del network metabolico».