Un sistema per prevedere le nuove pandemie

Il modello si basa sull'analisi dei genomi ricombinanti

Come prevedere l'arrivo di una pandemia. Una delle principali difficoltà create da Covid-19 è da addebitare all'assoluta impreparazione delle autorità sanitarie e politiche nell'amministrazione dell'emergenza. Ma se si sapesse in anticipo l'arrivo di una nuova pandemia, allora probabilmente le cose andrebbero in maniera diversa.
Per questo motivo, un gruppo di ricercatori del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (Deib) del Politecnico di Milano e dell'Università degli Studi di Milano, ha messo a punto un nuovo metodo data-driven in grado di analizzare i dati dei genomi ricombinanti dei virus e contrastare così future pandemie. Il sistema chiamato RecombinHunt è in grado per il momento di riconoscere, con grande precisione e efficienza computazionale, genomi ricombinanti di Sars-Cov-2 con uno o due punti di rottura. La ricerca è stata pubblicata su Nature Communication.
La ricombinazione, cioè la composizione di due o più genomi virali per formare un nuovo genoma, è un efficiente meccanismo molecolare per l'evoluzione e l'adattamento dei virus. Sulla spinta della pandemia di Covid-19, sono stati proposti diversi metodi per rilevare genomi ricombinanti del virus Sars-Cov2. Tuttavia finora, nessuno è stato in grado di confermare fedelmente le analisi manuali degli esperti del settore. ReconbinHunt mostra un'elevata specificità e sensibilità, è più efficace di tutti gli altri metodi già sviluppati, e conferma fedelmente le analisi manuali degli esperti.
Il metodo, sviluppato nel contesto del Prin Pnrr 2022, progetto “Sensible” (Small-data Early warNing System for viral pathogens In puBLic hEalth), inoltre identifica anche i genomi virali ricombinanti della recente epidemia di vaiolo delle scimmie con un'elevata concordanza con le analisi curate manualmente dagli esperti, suggerendo che l'approccio è robusto e può essere applicato a qualsiasi virus epidemico o pandemico, costituendo un importante strumento per contrastare future pandemie.
Spiega Anna Bernasconi, ricercatrice presso Deib del Politecnico di Milano e responsabile del progetto Sensible: “Il nostro obiettivo è costruire strumenti di warning per anticipare e contrastare nuove epidemie e pandemie virali”.
La ricerca è stata possibile grazie al contributo di laboratori da tutto il mondo, come ricorda Stefano Ceri, professore di Sistemi di Database presso il Deib del Politecnico di Milano, “che hanno reso disponibili alla comunità internazionale oltre 15 milioni di sequenze virali”. Aggiunge Matteo Chiara, docente di Biologia Molecolare dell'Università degli Studi di Milano e co-responsabile del progetto Sensible: “Lo studio dimostra come lo sviluppo di metodi computazionali innovativi ed efficienti ci consente di apprezzare in maniera più precisa e rigorosa l'evoluzione dei patogeni e le eventuali implicazioni per la salute dell'uomo”.