Immagine: un modello 3D della microstruttura del DNA che il team di iGEM sta costruendo utilizzando tecniche di biologia computazionale. Credito: immagine fornita dal team di Harvard iGEM.
A sei mesi dall’inizio della pandemia globale, non esiste ancora un trattamento antivirale specifico per COVID-19. Un team di studenti di Harvard sta lavorando per cambiare la situazione.
I membri del team dell’International Genetically Engineered Machine (iGEM) di Harvard stanno utilizzando la biologia computazionale per sviluppare una terapia che consente al corpo di sviluppare rapidamente anticorpi COVID-19 e avviare la battaglia del sistema immunitario contro la malattia.
“Il nostro obiettivo è creare una terapia virale che sia facilmente accessibile a persone di un’ampia gamma di contesti socioeconomici e che sia anche veloce da produrre”, ha affermato Frank D’Agostino, specializzato in matematica applicata. “Come abbiamo visto, con i blocchi non è semplice per entrare nei laboratori. Quindi essere in grado di fare le cose dal punto di vista computazionale è fondamentale perché riduce la quantità di tempo che devi spendere in laboratorio “.
Utilizzando strumenti computazionali e collaborando con Zoom e Slack, gli studenti stanno progettando una struttura origami del DNA per fornire una proteina anticorpale COVID-19 direttamente al sistema immunitario.
La costruzione della struttura a origami implica la piegatura dei filamenti di DNA in forme specifiche, attingendo a diversi metodi di complementarità del DNA, per creare un veicolo di consegna efficace per il carico molecolare.
“La nanostruttura dell’origamo di DNA funge da capsula per proteggere il carico che vogliamo consegnare alle cellule specifiche”, ha detto David Cao, esperto di bioingegneria. “Agisce anche con specificità per mirare alle cellule a cui siamo interessati. L’origamo del DNA ha piccoli recettori all’esterno della scatola che possono attaccarsi a parti specifiche delle cellule che stiamo cercando di prendere di mira“.
All’interno di quella nanostruttura di origami di DNA ci sarà una piccola sequenza di mRNA di anticorpi che consentirà alle cellule B del corpo di produrre una raffica di anticorpi COVID-19. Gli studenti stanno utilizzando l’apprendimento automatico per setacciare decine di migliaia di anticorpi diversi, quindi identificare e ottimizzare quello migliore per combattere COVID-19, da cui trarranno l’mRNA.
Vedi anche: Vaccino COVID 19 AstraZeneca: grave reazione avversa in un volontario
“L’utilizzo dell’mRNA anziché l’anticorpo stesso è significativamente meno costoso, il che potrebbe consentire a questa terapia di essere adottata più ampiamente”, ha affermato Robert Shekoyan, un esperto di biologia rigenerativa e dello sviluppo umano.
“L’utilizzo del machine learning è stata un’esperienza di apprendimento”, ha affermato D’Agostino, “poiché il team ha dovuto determinare quale tecnica di machine learning è lo strumento giusto per la loro sperimentazione, un processo che normalmente verrebbe eseguito in laboratorio”.
“Stiamo cercando di tradurre i dati della sequenza unidimensionale in quello che si spera sarà un anticorpo tridimensionale che deve interagire in un ambiente complesso“, ha spiegato D’Agostino. “È stato difficile ottenere le risorse e il know-how per tradurre correttamente queste cose senza formulare presupposti importanti che potrebbero essere dannosi per il processo di apprendimento automatico”.
Il lavoro ha sottolineato il ruolo critico della biologia computazionale e come i metodi di apprendimento automatico e di progettazione computazionale diventeranno ancora più significativi per la futura ricerca in biologia sintetica.
Fonte: newsHarvard
