Un team coordinato da Alex Graudenzi dell’Istituto di bioimmagini e fisiologia molecolare del Consiglio nazionale delle ricerche di Segrate, Marco Antoniotti del Dipartimento di informatica, sistemistica e comunicazione dell’Università di Milano-Bicocca e Rocco Piazza del Dipartimento di medicina e chirurgia dello stesso ateneo, ha messo a punto due algoritmi che aiutano a identificare le varianti del covid.
L’esito del loro lavoro è già stato pubblicato sulle riviste Patterns e iScience e si affianca al lavoro di sequenziamento del virus.
A spiegare il funzionamento dei due algoritmi è stato lo stesso Gaudenzi:
“Il primo metodo, chiamato VERSO – Viral Evolution ReconStructiOn – permette di ricostruire la storia evolutiva del patogeno, di trovare collegamenti epidemiologici tra due persone infette, ossia un potenziale contatto tra due individui, e di intercettare varianti possibilmente pericolose prima che si diffondano nella popolazione”.
“Il secondo metodo permette invece di quantificare i meccanismi responsabili della generazione di tali varianti. In particolare, questo studio ha dimostrato che alcuni enzimi umani sono responsabili della generazione di specifiche tipologie di mutazione osservate sul genoma virale, mentre l’intensità e la presenza di tali processi mutazionali appare estremamente eterogenea nei pazienti, suggerendo la possibilità che essi possano essere correlati ai differenti decorsi della malattia”.
