7 tecnologie da tenere d’occhio nel 2022

La famosa rivista scientifica Nature, per la quinta volta ha proposto una classifica delle 7 tecnologie maggiormente innovative da tenere sott’occhio nel 2022. Tale classifica è basata sull’impatto scientifico e logistico che queste tecnologie potranno avere sullo scenario attuale.

Genomi completi

Il famoso “Progetto Genoma Umano” si è concluso nel Giugno del 2003, ma da questo è rimasto non sequenziato circa un decimo del totale di paia di basi. La più utilizzata sequenza genomica “consensus” umana, rilasciata nel 2013, è chiamata GRCh38. Karen Miga e Adam Phillipy, due ricercatori statunitensi, nel 2019 lanciarono il consorzio “Telomere2Telomere” che proponeva il sequenziamento e collegamento della decima parte del genoma umano rimasto ancora inesplorato, equivalente a 200 milioni di paia di basi. Tale consorzio, nel Maggio del 2021 ha annunciato di aver, per la prima volta nella storia dell’uomo, sequenziato end-to-end il genoma umano. I gap mancanti erano causati dalla modalità di sequenziamento utilizzata. Illumina® è una tecnologia di sequenziamento genomico che produce “reads” di elevata accuratezza ma molto piccole. Queste sequenze di lettura non sono lunghe abbastanza da mappare in maniera non ambigua le sequenze altamente ripetitive del genoma come telomeri e centromeri.

Il sequenziamento T2T è stato reso possibile da una nuova generazione di sequenziamento genomico chiamata Oxford Nanopore Technology ® (ONT). Tale sequenziamento produce reads anche di decine o centinaia di migliaia di basi. La piattaforma ONT inoltre è in grado di registrare molte modificazioni del DNA che ne modificano l’espressione, chiamate modificazioni epigenetiche. Il genoma T2T sequenziato proveniva da una linea cellulare che contiene due set identici di cromosomi. I normali genomi umani diploidi contengono due versioni di ciascun cromosoma e i ricercatori stanno ora lavorando su strategie di etichettatura per assegnare con sicurezza ogni sequenza alla copia cromosomica appropriata.

visualizzazione grafica del patrimonio genetico umano
Figura 1 – Visualizzazione di sezioni della sequenza del genoma umano

Soluzione alla struttura proteica

Quando si parla di proteine, la struttura determina la funzione. La struttura proteica tridimensionale però può risultare complessa da predire partendo dalla sola sequenza amminoacidica. I principali progressi sperimentali e computazionali degli ultimi due anni hanno fornito ai ricercatori strumenti complementari per determinare le strutture proteiche con velocità e risoluzione senza precedenti. L’algoritmo di previsione della struttura AlphaFold2® (Alphabet DeepMind, Londra) si basa su strategie di “apprendimento profondo” per estrapolare la forma di una proteina ripiegata dalla sua sequenza primaria di amminoacidi.

Dopo una vittoria decisiva al concorso “Critical Assessment of protein Structure Prediction” del 2020, la reputazione e l’utilizzo di AlphaFold2 sono aumentate vertiginosamente. Dalla sua pubblicazione lo scorso luglio, AlphaFold2 è stato applicato alla proteomica, per determinare le strutture di tutte le proteine espresse nell’uomo e in 20 organismi modello. Oltre a ciò, questo algoritmo ha contribuito alla risoluzione strutturale di quasi 440.000 proteine nel database Swiss-Prot, aumentando notevolmente il numero di proteine per le quali sono disponibili dati di modellamento ad alta affidabilità. Parallelamente, i miglioramenti nella Microscopia Elettronica criogenica (crio-EM) stanno consentendo ai ricercatori di risolvere sperimentalmente la struttura anche delle proteine più complesse.

modello strutturale del complesso proteico dei porti nucleari umani
Figura 2 – Un modello del complesso proteico dei pori nucleari umani, costruito utilizzando AlphaFold2

Simulatori quantistici

Gli atomi sono, beh, di dimensioni atomiche. Ma nelle giuste condizioni, possono essere condotti in uno stato altamente eccitato e di grandi dimensioni con diametri nell’ordine dei micrometri. Eseguendo questa eccitazione su matrici di centinaia di atomi accuratamente posizionate in modo controllato, i fisici hanno dimostrato di essere in grado di risolvere problemi di fisica impegnativi che sopraggiungo i limiti dei computer convenzionali.

I computer quantistici gestiscono i dati sotto forma di qubit. Accoppiati insieme utilizzando il fenomeno della fisica quantistica chiamato entanglement, i qubit possono influenzarsi a vicenda a distanza. Questi qubit, con una determinata allocazione, possono aumentare drasticamente la potenza di calcolo che può essere raggiunta. Un approccio rivoluzionario, ha utilizzano pinzette ottiche per posizionare con precisione atomi non carichi in array 2D e 3D fitti. Successivamente sono stati applicati dei laser per eccitare queste particelle in “atomi di Rydberg” di grande diametro che si impigliano con i loro vicini. Pionieri nel campo hanno fondato società che stanno sviluppando sistemi basati su array di atomi Rydberg per uso in laboratorio. Si stima che tali simulatori quantistici potrebbero essere disponibili in commercio in un anno o due.

foto di un simulatore quantistico
Figura 3 – fotografia di un computer quantistico

Manipolazione genomica precisa

Nonostante la sua abilità nell’editing del genoma, la tecnologia CRISPR-Cas9 è più adatta all’inattivazione genica che alla riparazione. Questo perché sebbene il targeting dell’enzima Cas9 su una sequenza genomica sia relativamente preciso, la riparazione cellulare del taglio a doppio filamento risultante non lo è. Mediata da un processo chiamato giunzione terminale non omologa, le riparazioni CRISPR-Cas9 sono spesso inficiate da piccole inserzioni o delezioni. Sono stati sviluppati due approcci promettenti per migliorare la riparazione genica. Entrambi sfruttano il targeting preciso di CRISPR limitando però la capacità di Cas9 di tagliare il DNA in quel sito.

Il primo, chiamato editing di base, accoppia una forma cataliticamente alterata di Cas9 a un enzima che aiuta la conversione chimica di un nucleotide in un altro, ad esempio la citosina in timina o l’adenina in guanina. Ma solo alcune modifiche da base a base sono attualmente accessibili utilizzando questo metodo. L’ulteriore approccio è il Prime editing ed è il più nuovo dei due. Questo collega Cas9 a un tipo di enzima noto come trascrittasi inversa e utilizza un RNA guida che viene modificato per includere la modifica desiderata nella sequenza genomica. Attraverso un processo biochimico a più stadi, questi componenti copiano l’RNA guida nel DNA che alla fine sostituisce la sequenza genomica mirata. È importante sottolineare che entrambi gli approcci tagliano solo un singolo filamento di DNA, un processo più sicuro e meno dirompente per le cellule.

immagine dell'architettura tridimensionale di CRISPR-Cas9
Figura 4 – Rappresentazione grafica dell’ormai popolare CRISPR-Cas9

Terapie geniche targeted

I farmaci a base di acidi nucleici potrebbero avere un impatto nella clinica, ma sono ancora ampiamente limitati in termini di tessuti in cui possono essere applicati. La maggior parte delle terapie richiede la somministrazione locale o la manipolazione ex vivo delle cellule che vengono raccolte e poi trapiantate di nuovo in un paziente. Un’importante eccezione è il fegato, che filtra il flusso sanguigno e si sta rivelando un solido bersaglio per la somministrazione selettiva di farmaci. In questo caso, la somministrazione endovenosa, o anche sottocutanea, può portare a termine il lavoro.

I virus adeno-associati sono il veicolo di elezione per molti sforzi di terapia genica e studi sugli animali hanno dimostrato che un’attenta selezione del virus giusto, combinato con promotori genici specifici del tessuto può ottenere un rilascio efficiente e limitato agli organi. Tuttavia, i virus a volte sono difficili da produrre su larga scala, e possono suscitare risposte immunitarie che minano l’efficacia o producono eventi avversi.

Le nanoparticelle lipidiche forniscono un’alternativa non virale e diversi studi pubblicati negli ultimi anni evidenziano il potenziale per ottimizzare la loro specificità. Ad esempio, l’approccio SORT® (Selective Organisation Targeting) sviluppato dal biochimico Daniel Siegwart e dai suoi colleghi presso il Southwestern Medical Center, consente la rapida generazione e screening delle nanoparticelle lipidiche per identificare quelle che possono colpire efficacemente le cellule nei tessuti target. Eseguire screening sistematici di queste nanoparticelle lipidiche e la conseguente modifica di composizione, permette di alterarne la biodistribuzione. Diversi gruppi stanno anche esplorando componenti proteici come gli anticorpi cito-specifici di ausilio al processo di targeting.

Spatial multi-omics

L’esplosione dello sviluppo dell’ “omica unicellulare” permette ai ricercatori di ricavare sperimentalmente informazioni genetiche, trascrittomiche, epigenetiche e proteomiche da singole cellule, a volte anche simultaneamente. Però le tecniche a cellula singola sacrificano informazioni cruciali strappando queste cellule dai loro ambienti nativi. Nel 2016, i ricercatori guidati da Joakim Lundeberg hanno escogitato una strategia per superare questo problema. Il team ha preparato vetrini con oligonucleotidi con codice a barre in grado di catturare l’RNA messaggero da una porzione tessutale intatta, in modo tale che ogni trascrizione potesse essere assegnata a una posizione particolare nel campione in base al suo codice a barre. Da allora il campo della trascrittomica spaziale è esploso. I gruppi accademici continuano a sviluppare metodi innovativi in grado di mappare l’espressione genica con profondità e risoluzione spaziale sempre maggiori.

Diagnostica basata su CRISPR

La capacità del sistema CRISPR-Cas di tagliare con precisione sequenze di acidi nucleici specifici deriva dal suo ruolo di “sistema immunitario” batterico contro le infezioni virali. Questo collegamento ha ispirato i primi utilizzatori della tecnologia a contemplare l’applicabilità del sistema alla diagnostica virale. “Ha molto senso usare ciò per cui sono progettati in natura“, afferma Pardis Sabeti, genetista del Broad Institute del MIT e di Harvard a Cambridge. Però non tutti gli enzimi Cas sono creati ugualmente. Cas9 è l’enzima di riferimento per la manipolazione del genoma basata su CRISPR, ma gran parte del lavoro nella diagnostica basata su CRISPR ha impiegato la famiglia di molecole mirate all’RNA note come Cas13, identificata per la prima volta nel 2016.

Cas13 utilizza la sua guida RNA per riconoscere un bersaglio RNA mediante accoppiamento di basi e attiva un’attività ribonucleasica che può essere sfruttata come strumento diagnostico utilizzando un RNA reporter. Molti strumenti diagnostici basati su Cas13 utilizzano un reporter RNA che lega un tag fluorescente a una molecola quencher che inibisce quella fluorescenza. Quando Cas13 viene attivato dopo aver riconosciuto l’RNA virale, taglia il reporter e rilascia il tag fluorescente dal quencher, generando un segnale rilevabile. Collettivamente, questo strumento diagnostico molecolare potrebbe rilevare una gamma molto ampia di agenti patogeni o persino consentire una diagnosi efficiente di altre malattie non infettive.

Rappresentazione semplificata della diagnosi con CRISPR-Cas13
Figura 5 – Rappresentazione schematica dello strumento diagnostico basato su CRISPR, in presenza del gRNA appropriato, Cas13 riconosce la sequenza di RNA bersaglio che è complementare. Avvenuto il riconoscimento sul bersaglio, Cas13 attiva la sua attività RNAsi non specifica che può scindere qualsiasi sequenza di RNA vicina. In presenza della molecola reporter a base di RNA e del quencher della fluorescenza. L’enzima Cas13 attivato cataliticamente può fendere la molecola reporter: ciò risulta nell’emissione di fluorescenza che può essere rilevata mediante spettroscopia.

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