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25/10/2021

Una tecnica cento volte più veloce per l’analisi dei genomi da comuni pc

La scoperta dei ricercatori del MIT e dell’Istituto Pasteur di Parigi migliorerà la diagnostica

Redazione Open Innovation

Redazione Open Innovation

Regione Lombardia

Assemblare interi genomi da un comune pc con una nuova tecnica cento volte più veloce di quelle attualmente utilizzate: questa l’incredibile scoperta messa a punto dai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) di Cambridge (USA), in collaborazione con l’Istituto Pasteur di Parigi, e pubblicata sulla rivista Cell Systems.

Indipendentemente dal tipo di genoma di riferimento, che sia di virus, essere umano o animale, questa tecnica permette di darne una rappresentazione più compatta, non più attraverso le singole 'lettere' o nucleotidi, ma piuttosto con brevi 'parole' o sequenze di nucleotidi. Una scoperta davvero sensazionale in ambito tecnologico-scientifico, che oltre ad accelerare  risultati della ricerca scientifica grazie a tempistiche inferiori porterà a un sensibile miglioramento della diagnostica, contribuendo a salvare molte più vite umane.

Come spiegato dalla matematica del MIT Bonnie Berger, infatti, questo netto cambiamento delle tempistiche può rivelarsi determinante nel “verificare cambiamenti del microbioma intestinale legati a malattie e infezioni batteriche come la sepsi, cosa che permette di trattare tempestivamente i pazienti”.

Il metodo è stato già messo alla prova, nello specifico per assemblare dati relativi al genoma del moscerino della frutta e a quello umano: in questi casi il software è riuscito a effettuare le analisi impiegando un trentatreesimo del tempo e un ottavo della Ram rispetto alle tecniche attualmente disponibili, mostrando immediatamente le sue incredibili potenzialità.

Successivamente la tecnica è stata poi impiegata anche per creare l'indice di una raccolta di oltre 600.000 genomi batterici, in assoluto la più grande del suo genere mai effettuata: qui i risultati sono stati ancora più stupefacenti, con il software che è riuscito ad analizzare tutta la collezione, per individuare i geni di resistenza agli antibiotici, in appena 13 minuti contro le 7 ore necessarie con le tecniche attualmente in uso.

 

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