Comprendere ciò che avviene all’interno di un tessuto biologico può ricordare l’ascolto di una sinfonia: ogni cellula ha un ruolo specifico e contribuisce all’equilibrio dell’insieme. Negli ultimi anni, le tecnologie single-cell e spatial – che consentono di analizzare le cellule una per una con una risoluzione elevatissima – hanno rivoluzionato la ricerca biomedica. L’interpretazione dei dati che si ottengono con questi metodi resta però complessa, soprattutto perché i software possono restituire risultati non omogenei. Per ottenere dati omogenei e comparabili, un gruppo di ricerca internazionale coordinato dall’Università di Trento ha sviluppato Cell Marker Accordion, uno strumento bioinformatico in grado di armonizzare previsioni differenti, proprio come farebbe una fisarmonica. UniTrentoMag ha indagato il progetto di ricerca con i responsabili al Dipartimento Cibio.
«Abbiamo voluto creare uno strumento che non solo classifica le cellule, ma spiega anche perché lo fa», racconta Emma Busarello, dottoranda in Scienze biomolecolari e prima autrice della ricerca. «Molti software si limitano a dare un risultato. Noi volevamo offrire un sistema trasparente, che fosse utile anche in contesti clinici».
Pubblicato sulla rivista Nature Communications, il lavoro è frutto di una collaborazione che coinvolge, oltre al Dipartimento di Biologia cellulare, computazionale e integrata – Cibio dell’Università di Trento, l’Università di Yale, l’Università di Trondheim, il Policlinico di Milano e l’Istituto di Biofisica del Cnr.
Cell Marker Accordion è pensato per supportare chi lavora con dati molecolari avanzati: permette di identificare i tipi cellulari presenti in un campione, sia in condizioni normali che patologiche. Può ad esempio segnalare la presenza di cellule staminali leucemiche, di plasmacellule tumorali, o suggerire quali geni sono alterati in caso di malattia.
«Non ci limitiamo a dire che tipo di cellula è presente», spiega Toma Tebaldi, docente al Cibio e corresponding author dello studio. «Il nostro software aiuta a capire anche quali geni la rendono diversa dalle altre. Questo è importante per trovare nuovi biomarcatori o bersagli terapeutici».
Un altro punto di forza è la facilità d’uso: oltre al pacchetto software per chi ha competenze bioinformatiche, è disponibile una versione web, pensata per chi non programma. L’interfaccia è semplice e intuitiva e può essere utile anche a chi lavora in ambito clinico.
Lo sviluppo di Cell Marker Accordion è stato possibile grazie a un lavoro di squadra che ha unito competenze diverse, dai tumori cerebrali a quelli del sangue. Hanno partecipato i gruppi coordinati da Paolo Macchi, Maria Caterina Mione e Luca Tiberi (Cibio), da Gabriella Viero (Cnr), da Giulia Biancon (Policlinico di Milano), oltre a Stephanie Halene della School of Medicine di Yale.
E il futuro? «Lavoreremo per adattare Cell Marker Accordion ai nuovi tipi di dati e per tenerlo aggiornato», conclude Tebaldi. «Un software scientifico non si esaurisce con una pubblicazione. Va mantenuto, migliorato e reso sempre più utile per la comunità scientifica. Anche questo è un servizio alla ricerca».