UNITA' DI INFERENZA STATISTICA E BIOLOGIA COMPUTAZIONALE - PROGETTI


1. Metabolismo e cancro (PI: A. Pagnani and A. De Martino)
Il progetto si articola nei seguenti sotto-progetti:

Sottoprogetto 1:
All'interno della nuova linea di ricerca su Metabolismo e tumori, la nostra unità ha sviluppato, negli ultimi mesi, uno schema matematico che consente di simulare interazioni fra cellule in tessuti con elevata risoluzione spaziale, temporale e chimica (della rete di reazioni metaboliche che processano i nutrienti) e per numeri di cellule (diverse centinaia) finora non raggiunti con altre tecniche. Il nostro obiettivo primario è quello di caratterizzare quali variabili microambientali consentono a una singola cellula deregolata di sostenere la sua crescita e la sua replicazione nelle fasi iniziali del tumore, portando alla lunga alla compromissione dell'intero tessuto.
Collegato all'analisi metabolica su larga scala, è lo sviluppo di tecniche algoritmiche specifiche per il sampling dei fenotipi metabolici oltre le consolidate tecniche di Flux Balance Analysis.

Sottoprogetto 2:
La ricerca riguarda lo studio teorico e computazionale della polarizzazione e compartimentazione delle membrane cellulari in domini caratterizzati da diversa composizione chimica, e della relazione di questo processo con il sorting molecolare. Una seconda linea di ricerca riguarda i meccanismi chemiotattici che controllano il traffico dei neutrofili tra il sangue e il midollo osseo. La ricerca ha mostrato che un ruolo fondamentale in questo processo è giocato dal tempo caratteristico con cui la piccola GTPasi Rac ritorna al livello basale a seguito della stimolazione chemiotattica.

Sottoprogetto 3:
Un problema fondamentale in biologia è quello delle relazioni tra processi biologici e le molecole che ad essi contribuiscono in termini di reti di interazioni. Un esempio classico che costituisce in nostro banco di prova è rappresentato da reti di interazione di proteine. Le proteine raramente esercitano le loro funzioni in isolamento. Più frequentemente invece partecipano in maniera regolata a complesse reti di interazione fisico-chimica. Svelare la struttura di queste reti è uno dei problemi più complessi nel campo della biologia dei sistemi. Il segnale chimico viaggia attraverso la membrana della cellulare in processi di trasduzione del segnale. Un esempio particolarmente rilevante di questo problema è costituito catene di eventi di fosforilazione tra proteine diverse o anche di autofosforilazione. La fosforilazione è un processo di interazione fisica tra proteine che può essere identificato attraverso tecniche di affinità di sequenza. L'attività di alcune proteine di trasduzione può essere monitorata attraverso moderne tecniche di spettroscopia di massa o con tecniche genome-wide di sequenziamento. Le dinamica di questi segnali è di tipo a cascata, lungo la rete di interazione proteina-proteina. L'osservazione di questi fenomeni a cascata permette la caratterizzazione di queste reti di segnale che ad oggi sono solo parzialmente note. In particolare la scoperta di interazioni sconosciute è di estrema rilevanza per applicazioni cliniche. Nel corso dell'ultimo anno abbiamo sviluppato raffinate tecniche statistiche d'inferenza per processi a cascata, utilizzabili ad esempio nell'analisi di reti di fosforilazione chimica.


2. Tecniche co-evolutive per l'analisi delle interazioni proteina-proteina (PI: A. Pagnani)
Le correlazioni statistiche osservate tra residui di proteine appartenenti alla stessa famiglia possono essere utilizzate per rivelare informazioni sulla loro struttura. Il nostro progetto è basato su un'innovativa analisi statistica delle sequenze di proteine e più precisamente sulla variabilità di sequenza presente all'interno di famiglie di proteine sufficientemente numerose. In questo momento stiamo affrontando i seguenti problemi:
a) predizione di fenomeni di cross-talk tra diversi pathway di signalling;
b) inferenza di interazioni proteina-proteina in complessi macromolecolari;
c) predizione in-silico dei meccanismi di autofosforilazione nelle chinasi batteriche;
d) predizioni di reti di contatto residuo-residuo a partire da dati di coevoluzione e predizione di strutture ternarie;
e) inferenza e predizione ex-novo di affinità antigene-anticorpo da dati di Rep-Seq.


3. Biologia quantitativa e modellizzazione (PI: C. Bosia)
Il progetto si articola in due linee di ricerca parallele. La prima riguarda lo studio delle interazioni fra diversi RNA messaggeri mediate da microRNA, piccole molecole di RNA non codificante con funzioni regolatorie, sia in silico che in vitro. La seconda linea di ricerca ha come obiettivo quello di trasferire alla biologia del cancro un approccio quantitativo sviluppatosi recentemente in microbiologia. L'idea è di stabilire i link fra fisiologia della cellula, crescita della popolazione cellulare e strategie di partizionamento intracellullare delle risorse. In entrambi i casi agli esperimenti di biologia cellulare si affianca il supporto di modelli matematici.




INFERNET

Progetto Infernet: Co-finanziato da "European Union's H2020 research and innovation programme under the Marie Sklodowska-Curie grant agreement number 734439". Coordinatore: Andrea Pagnani.

Web-site: https://www.infernet.eu/