BIOINFORMATICA PER ESPANDERE RETI GENICHE

Arabidopsis thaliana non è una pianta appariscente e difficilmente la si trova nei nostri appartamenti o sui nostri terrazzi. Le sue piccole foglie e i suoi fiori discreti non riscuotono interesse al di là di una riproduzione in un libro di botanica. Eppure è la pianta che migliaia di biologi studiano da molti anni perché le sue caratteristiche di rapida crescita e le sue piccole dimensioni ne fanno una pianta “modello”, utile per capire i meccanismi generali di fisiologia delle piante. A questo va aggiunto che il suo è stato il primo genoma vegetale sequenziato e che ulteriori dati biologici, prodotti da tecniche di indagine sempre più sofisticate, si stanno accumulando in tutto il mondo. Queste analisi hanno mostrato che questa piccola pianta contiene più di 25.000 geni e che essi interagiscono fra loro formando reti altamente complesse e organizzate che regolano le funzioni delle sue cellule. Fra le reti che si conoscono di Arabidopsis thaliana ve ne è una formata da 15 geni che attivandosi e inibendosi l’un l’altro, ne presiedono lo sviluppo del fiore. I biologi chiamano questa rete genica FOS. Ma neppure della pianta modello si sa tutto, nonostante l’enorme mole di dati a disposizione. E dato che FOS interagisce con altri geni in modi che non sono ora noti, la domanda diventa: l’espressione di quali geni è causa o effetto di quella dei geni di FOS? La stessa domanda, individuare geni in relazione di causa o effetto con reti di geni in parte note, è ora senza risposta per numerose altre reti geniche, anche nella studiatissima Arabidopsis thaliana.
Se dalla pianta modello si passa a piante economicamente importanti come la vite o il melo, recentemente sequenziati alla Fondazione Edmund Mach (FEM), lo stesso problema di individuare quali geni sono in relazione causale con reti geniche in parte note, si ripropone. Anche per queste piante i dati a disposizione sull’espressione genica si stanno accumulando continuamente. In questo caso le risposte assumono un’importanza non solamente scientifica perché la conoscenza delle interazioni geniche può essere guida per la selezione di varietà migliorate.
Nonostante l’enorme salto evolutivo che distingue le piante dagli animali e dall’uomo gli stessi problemi di individuazione di geni in relazione causale con reti di geni di interesse, si ripropongono nuovamente. In questo caso le risposte possono essere rilevanti per cure o individuazione di farmaci, mentre i dati biologici di espressione genica sull’umano si stanno accumulando anch’essi a ritmi ancora più incalzanti.
Come usare la crescente mole di dati di espressione genica per scoprire quali possano essere i geni che interagiscono causalmente con reti geniche in parte note? Un metodo che utilizzando questi dati proponesse con efficacia geni candidati per l’espansione delle reti geniche avrebbe potenziali ricadute in ambito scientifico, medico e applicativo. A questo metodo abbiamo lavorato in una collaborazione fra Università di Trento e Fondazione Edmund Mach e il risultato è stato oggetto di un deposito di brevetto europeo lo scorso gennaio.
La protezione della proprietà intellettuale del metodo è un passaggio necessario per la sua valorizzazione nel mercato dei servizi e strumenti per la ricerca biologica, medica, farmaceutica e agrotecnica. Infatti, il metodo si può inserire in prodotti software di analisi dati e customizzazione di kit di laboratorio che le società specializzate offrono ai ricercatori industriali.
Il metodo, di tipo bioinformatico, usa dati di espressione liberamente disponibili per individuare geni candidati all’espansione di reti geniche. Secondo Claudio Moser, biologo alla Fondazione Edmund Mach, che dirige l’unità presso la quale si è sviluppato il progetto: “Il metodo si inserisce efficacemente nella pratica di ricerca biologica. Spesso il biologo conosce una rete da cui partire e vorrebbe tracciare le interazioni di questa rete verso altri geni”. Emanuela Coller, che ha sviluppato tale progetto durante il proprio dottorato di ricerca presso la ICT Doctoral School dell’Università di Trento con un finanziamento FEM, sull’argomento sottolinea: “Il metodo ha una capacità intrinseca di valutare le proprie performance e questo permette di selezionare una lista di geni di numero adeguato e di buona precisione”. Giulia Malacarne della stessa unità di ricerca FEM, aggiunge: “L’applicazione del metodo alla rete di controllo dei flavonoidi ha dimostrato la sua validità e ci ha proposto dei candidati per ulteriori approfondimenti”. I risultati della ricerca saranno a breve pubblicati.
Applicato alla rete genica FOS di Arabidopsis thaliana il metodo ha proposto fra gli oltre 25.000 geni del genoma una lista di 314 geni dei quali 155 sono già stati caratterizzati nella letteratura scientifica. Di questi ultimi il 74% risulta coinvolto direttamente o indirettamente con il
processo di fioritura. Test su dati umani e di lievito hanno dato anch’essi buoni risultati.
Il brevetto è stato depositato in modo congiunto dalla Fondazione e dall’Università di Trento. La titolarità del brevetto è al 70% della Fondazione Edmund Mach e al 30% dell’Università di Trento e gli inventori sono Enrico Blanzieri, Emanuela Coller, Giulia Malacarne e Claudio
Moser.
Quali imprese possono essere interessate al brevetto?
Claudio Moser ha più di una idea al riguardo: “Una società di bioinformatica che produca strumenti per la ricerca biologica oppure società che producono kit di laboratorio o società interessate a sviluppare un servizio online di espansione di reti geniche, ma anche imprese farmaceutiche che vogliano migliorare l’efficacia delle loro procedure di identificazione di geni target per farmaci”. Contatti con società potenzialmente interessate sono già avviati.

Esempio di rete di regolazione genica raffigurante alcuni geni coinvolti nella rete FOS e le loro relazioni. Il metodo oggetto del brevetto estende reti di regolazione genica suggerendo ulteriori geni che possono essere causalmente connessi.