Oltre la genetica: scoprire reti biologiche per nuove terapie I nostri geni definiscono noi e tutti gli altri organismi viventi. Contengono informazioni essenziali per costruire e mantenere le cellule dell'organismo e passare tratti genetici alla prole - tutto, dal colore degli occhi e dei capelli alla predisposizione o la resistenza all... I nostri geni definiscono noi e tutti gli altri organismi viventi. Contengono informazioni essenziali per costruire e mantenere le cellule dell'organismo e passare tratti genetici alla prole - tutto, dal colore degli occhi e dei capelli alla predisposizione o la resistenza alla malattia. I geni non sono però l'unica fonte di informazioni biologiche: proteine, reti metaboliche e reti di interazione tra geni e proteine, per citarne solo alcune, contengono potenzialmente tante informazioni. Insieme, questi dati potrebbero portare a importanti progressi nella ricerca biomedica e a nuove cure per la malattia. Il progetto BIONET ("Network topology complements genome as a source of biological information"), finanziato dall'UE, usa la teoria dei grafi, una branca della matematica, per costruire modelli delle interazioni delle reti biologiche e sviluppare algoritmi avanzati per analizzare questi dati complessi. Prendiamo per esempio il lievito di birra. Una singola cellula contiene circa 6 000 proteine e approssimativamente 50 000 interazioni tra di esse. Le informazioni genetiche sono importanti perché contengono il cianotipo della cellula, ma queste interazioni tra proteine che formano la rete sono altrettanto importanti perché specificano come funziona la cellula. "Proprio come costruiamo le abitazioni in modo diverso rispetto alle scuole o ai centri commerciali, la selezione naturale ha "selezionato" la struttura delle reti biologiche per svolgere al meglio una funzione biologica," spiega la dott.ssa Nataša Przulj dell'Imperial College di Londra nel Regno Unito, che ha ricevuto una sovvenzione Starting Grant del Consiglio europeo della ricerca (CER) del valore di 1,6 milioni di euro per lavorare al progetto BIONET. La dott.ssa Przulj e i suoi colleghi stanno usando matematica avanzata, calcolo parallelo e tecniche di data mining per scoprire le informazioni sepolte nella struttura delle reti di interazione genetica, le reti metaboliche, le reti strutturali delle proteine e le reti funzionali del cervello, tra le altre cose. È una sfida enorme che comporta set di dati vasti e complessi, problemi computazionali che richiedono quantità enormi di tempo per l'analisi al computer. Il team si sta basando su competenze e tecnologie di diversi campi, come la matematica, il calcolo parallelo, il calcolo scientifico e il data mining, nonché la biologia e la medicina. "Decifrare queste grandi reti non è facile perché comporta molti problemi non trattabili dal punto di vista computazionale", dice la dott.ssa Przulj. "Queste reti biologiche sono molto grandi, contengono per esempio tutte le proteine e le loro interazioni conosciute in una cellula, e noi estraiamo informazioni da un tipo diverso di dati biologici, la topologia delle reti biologiche. È importante perché nessuna fonte singola di dati biologici è in grado di spiegare completamente i processi biologici e dobbiamo estrarre informazioni da ognuna di esse prima di poterle associare per avere il quadro completo dei sistemi biologici complessi". Il vantaggio è potenzialmente enorme però. Capire come funzionano le reti biologiche e le loro interazioni all'interno e tra di esse potrebbe, tra le altre cose, portare a cure rivoluzionarie per una grande varietà di malattie. In questo senso il team di BIONET sta collaborando con il prof. Charles Coombes della Facoltà di medicina dell'Imperial College di Londra, il prof. Djordje Radak dell'Istituto di malattie cardiovascolari dell'Università di Belgrado, in Serbia, e il prof. Anand Ganesan del Dipartimento di dermatologia dell'Università della California, Irvine, negli Stati Uniti, per studiare i processi biologici coinvolti nel cancro alla pelle, nel cancro al seno e nelle malattie cardiovascolari. "Lavoriamo con medici e ricercatori per sfruttare le informazioni nascoste nella topologia della rete scoperta dalle nostre nuove tecniche computazionali", dice la dott.ssa Przulj. Per esempio, dalla topologia della rete di interazione umana proteina-proteina, il team ha identificato tramite il calcolo nuove proteine coinvolte nella produzione di melanina e ha ottenuto conferme biologiche dei propri risultati. È particolarmente significativo per la ricerca sul cancro alla pelle, perché alcune di queste nuove proteine potrebbero essere potenziali obiettivi per nuovi farmaci in grado di contribuire alla cura di questa complessa malattia. Allo stesso modo, i ricercatori di BIONET hanno identificato anche proteine coinvolte nella comparsa e l'avanzamento di molte altre malattie complesse, come altri tipi di cancro e problemi cardiovascolari. L'impatto di BIONET però non si limita alla ricerca biologica e biomedica. Le tecniche di calcolo sviluppate dal team per trovare dati di rete potrebbero essere applicate anche in molti altri campi, dall'economia e la demografia alla risposta ai disastri. La dott.ssa Przulj osserva, per esempio, che il team ha lavorato anche con economisti per applicare le tecniche di calcolo alla rete commerciale mondiale per ricercare le cause delle crisi economiche e scoprire potenziali processi di recupero. Il progetto BIONET dovrebbe completarsi a dicembre 2016.Per maggiori informazioni, visitare: BIONET http://www.doc.ic.ac.uk/~natasha/erc-project.html Scheda informativa del progetto Paesi Regno Unito
