Preparare i biologi per la rivoluzione dei megadati
Il progetto DEVCOM ha formato un gruppo di giovani ricercatori in biologia dello sviluppo e computazionale. La biologia dello sviluppo esamina il modo in cui le cellule crescono da un ovulo fertilizzato unicellulare a un organismo completo e come si differenziano in cellule specializzate (come cellule della pelle o dell’occhio, per esempio). “La quantità di dati raccolti sta crescendo rapidamente in tutti i campi della scienza,” spiega il coordinatore del progetto, il dott. Gert Jan Veenstra, docente di biologia molecolare dello sviluppo presso l’Università di Radboud, nei Paesi Bassi. “Il volume e la portata dei dati ci permette di tracciare e identificare cose che non sarebbe possibile rilevare con poche misurazioni.” L’era dei megadati Applicare i megadati alla biologia dello sviluppo significa poter raggiungere un esame più olistico del comportamento cellulare, invece di essere costretti a concentrarsi su una molecola alla volta. Le innovazioni high tech come la tecnologia di sequenziamento hanno anche permesso l’analisi di tutto il genoma del comportamento cellulare. La difficoltà consiste però nel fatto che i dati raccolti non possono essere semplicemente analizzati su un foglio elettronico. È necessario essere a proprio agio con lo scripting, gli strumenti a riga di comando e l’apprendimento automatico per analizzare i dati. Per questo, i biologi devono avere le conoscenze e le competenze computazionali necessarie per fare uso di tali strumenti. “Ci sono milioni di punti di dati e questo presenta un problema per la biologia dello sviluppo,” dice Veenstra. “I dati necessari per fare tutte le misurazioni che ci servono sono troppo grandi per essere elaborati su un computer portatile, quindi è necessaria un’infrastruttura IT completa e competenze nel campo della biologia computazionale.” Competenze per il futuro Qui entra in campo il progetto DEVCOM. Grazie ai finanziamenti dell’UE, è stato sviluppato un programma di formazione per 12 studenti di dottorato e due ricercatori con esperienza, presso otto istituzioni partner in cinque paesi. Ogni piano creato su misura comprendeva incontri, opportunità di creare contatti e workshop. I tirocinanti hanno acquisito competenze nel campo dell’anatomia e lo sviluppo dell’embrione, la profilazione genomica e la conservazione della sequenza oltre a spettrometria di massa, informatica e modellazione computazionale. “Il programma di formazione comportava un’associazione di biologia computazionale e dello sviluppo,” dice Veenstra. “Questi workshop non erano solo interdisciplinari ma anche intersettoriali e facevano conoscere ai giovani ricercatori l’imprenditoria e il mondo degli affari.” Oltre a piani di formazione su misura, ogni scienziato ha ricevuto uno specifico obiettivo di ricerca. “Dal nostro punto di vista, la cosa più importante era la formazione che questi obiettivi offrivano,” dice Veenstra. Ciononostante sono stati fatti alcuni importanti passi avanti. Un ricercatore, per esempio, è riuscito a identificare un meccanismo chiave che è attivo durante la differenziazione delle cellule e che per anni aveva confuso gli scienziati. “Gli aspetti computazionali sono stati fondamentali per risolvere questo rebus,” dice Veenstra. “Riunire competenze computazionali e di scienze della vita è veramente utile per i ricercatori. Permette ai ricercatori di progettare esperimenti migliori e ottenere molto di più dalle loro analisi. Permette di ottenere una comprensione generale migliore di quello che si può raggiungere.” Veenstra crede che il progetto quadriennale DEVCOM, che si è concluso alla fine di agosto 2017, abbia mostrato quale valore può avere la formazione di reti di competenze interdisciplinari. Preparare i biologi a sfruttare la potenza dei megadati è un investimento di valore per il futuro perché aiuta a mettere l’Europa in prima linea nella ricerca genomica e, si spera, a ottenere nuove terapie mediche rigenerative, forse in grado di produrre cellule e tessuti sostitutivi. “La principale lezione che ho imparato è che anche se può essere difficile mettere insieme settori diversi, vale la pena farlo,” dice Veenstra. “Il risultato è di gran lunga superiore al lavoro richiesto.”
