Ricostruzione di genomi microbici dall’ambiente
Le comunità microbiche sono ovunque, dall’ambiente al nostro corpo. I microbiomi umani e ambientali sono diversi e svolgono una serie di ruoli chiave nella salute umana e nel funzionamento di ecosistemi sani. Grazie al recente avvento della metagenomica, una tecnologia di sequenziamento del DNA efficiente ed economica, la nostra conoscenza di queste comunità è cresciuta in modo significativo negli ultimi anni. In effetti, il ritmo della ricerca sul microbioma ha subito un’accelerazione (per saperne di più, si veda questo recente episodio del podcast CORDIScovery, «Il meraviglioso mondo del microbioma intestinale»). I genomi assemblati con metagenomi (MAG) ricostruiti con queste tecniche sono estremamente preziosi per approfondire la comprensione delle diverse nicchie ecologiche dei microbi, che potrebbero avere un’ampia gamma di applicazioni in biotecnologia, medicina e persino nella scienza del clima. Tuttavia, la qualità dei MAG ricostruiti si basa su una tecnica nota come binning, in cui i gruppi di sequenze nucleotidiche di un organismo vengono collocati in contenitori a seconda della frequenza con cui compaiono nei diversi campioni. Se non ci sono molti campioni di un particolare organismo, il raggruppamento diventa più difficile e la ricostruzione è scarsa. Nel progetto Metagenome binning, finanziato dall’UE e intrapreso con il sostegno del programma di azioni Marie Skłodowska-Curie(si apre in una nuova finestra), i ricercatori hanno cercato di affrontare queste sfide sviluppando un nuovo algoritmo per migliorare il binning in situazioni in cui i campioni sono scarsi. Il lavoro aiuterà gli scienziati a comprendere meglio i microbiomi umani e ambientali. «Un migliore binning porta a una migliore ricostruzione di genomi microbici di alta qualità da campioni ambientali, ad esempio dall’intestino umano», spiega Yazhini Arangasamy(si apre in una nuova finestra), borsista Marie-Curie presso il Max-Planck Institute for Multidisciplinary Sciences(si apre in una nuova finestra).
Creazione di un nuovo algoritmo di binning del metagenoma
Nel corso del progetto, Arangasamy ha sviluppato un nuovo algoritmo di binning del metagenoma per affrontare le sfide, eseguendo un’ampia analisi comparativa del binning. Per creare il nuovo algoritmo, il progetto ha fatto ricorso a nuove tecniche di apprendimento profondo. I risultati dimostrano che gli strumenti di approfondimento profondo che utilizzano modelli contrastivi rappresentano lo stato dell’arte per il binning del metagenoma. Tali modelli estraggono informazioni significative confrontando tra loro coppie di sequenze nucleotidiche. I ricercatori hanno inoltre scoperto, cosa importante, che la scelta della strategia di binning ha un impatto significativo sul recupero di genomi di alta qualità di microbi a bassa abbondanza e ceppi simili. «La scelta della strategia di binning dovrebbe dipendere dalla profondità di sequenziamento dei campioni, dalla complessità del ceppo e dalla copertura di lettura dei genomi nei campioni di metagenoma», spiega Arangasamy. MAGmax(si apre in una nuova finestra), un nuovo strumento sviluppato nell’ambito del progetto, migliora il recupero di genomi di alta qualità integrando i bin provenienti da più campioni.
Contribuire alla scoperta di nuovi ceppi microbici
Arangasamy e il suo team auspicano che i risultati ottenuti possano essere di beneficio alla più ampia comunità scientifica, aiutando gli studiosi che si occupano di metagenoma a ottimizzare i processi bioinformatici per studi su larga scala sul microbioma. In definitiva, ciò porterà a una migliore comprensione dei microbiomi e dei loro legami con la salute umana e il funzionamento degli ecosistemi. «Le informazioni complete sul genoma dei metagenomi sono fondamentali per comprendere l’influenza metabolica dei microrganismi sulla salute umana e sul funzionamento dell’ecosistema», aggiunge Arangasamy. «Consentono la scoperta di nuove proteine da microbi non coltivabili, cluster genetici unici e nuovi ceppi con potenziale per interventi biotecnologici.» Arangasamy applicherà ora le conoscenze acquisite nel progetto per generare genomi di alta qualità da campioni di metagenoma umano, scoprire nuove proteine microbiche e studiarne le funzioni attraverso esperimenti di laboratorio.
