proteine
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Padova, 2 agosto 2021 - Potrebbe trovare applicazione anche nell'individuazione di contaminanti biologici, come il coronavirus Sars-CoV-2, un dispositivo innovativo allo studio per ottenere la 'carta d'identità' delle proteine, con tecniche spettroscopiche, machine learning e sensori in grado di operare a livello nanometrico. 
É questo l'obiettivo del progetto 'Protein ID', finanziato dall'Unione Europea con circa 3 milioni di euro per i prossimi 3 anni e coordinato dall'IIT-Istituto Italiano di Tecnologia. Il dispositivo potrebbe trovare applicazione anche nel campo della diagnostica medica e della genomica. Gli obiettivi del progetto Protein-ID s'inseriscono nel quadro delle ricerche che la comunità scientifica internazionale sta svolgendo per ottenere un atlante completo delle proteine umane, il proteoma, ma con lo scopo più specifico di identificare quali proteine sono effettivamente presenti - e non solo codificate a livello di genoma - nel corpo umano. Questa conoscenza è indispensabile per prevedere l'insorgenza di possibili malattie.

In una piattaforma mappate le proteine

"Il ruolo dell'Università di Padova nel progetto è simulare al calcolatore il processo d'identificazione della proteina sulla scala atomica, per capirne i meccanismi fondamentali e poter così proporre modifiche per migliorare ulteriormente la sensibilità' dello strumento -  spiega Stefano Corni, docente del dipartimento di Scienze chimiche - Su questa scala è cruciale introdurre una descrizione che coinvolga la meccanica quantistica, ma questo complica enormemente i calcoli. Per questo motivo i nostri modelli sono calibrati per introdurre effetti quantistici solo dove indispensabili". 
"Definire con precisione l'identità delle proteine presenti nel corpo umano è un sogno che si potrà avverare anche con il contributo di questo progetto che unisce una squadra veramente speciale di ricercatori", aggiunge Michele Maggini, direttore del dipartimento di Scienze chimiche dell'università di Padova. Il consorzio di ricerca prevede di realizzare una piattaforma tecnologica in grado di 'vedere' i singoli amminoacidi che compongono le proteine e, in base alla loro sequenza, risalire all'identità della proteina. Per il dispositivo sarà sufficiente registrare la sequenza nella catena di solo pochi amminoacidi, poiché, attraverso l'uso di tecniche di machine learning, la lettura sarà' confrontata con il database delle proteine e ne verrà identificata la corrispondenza. Ogni proteinaè' caratterizzata da una precisa combinazione di amminoacidi disposti a catena, a partire da 20 amminoacidi base.