Genomica

Il Laboratorio di Genomica ha un’esperienza di alto livello e lunga data nello studio del genoma attraverso sequenziamento, mappaggio e analisi di tutti i geni all’interno di una cellula, operando su larga scala mediante approcci sistematici, le cosiddette tecnologie “high-throughput”. Questi approcci Omici, basati sul sequenziamento ultramassivo (Genomica, Trascrittomica, Analisi a livello di singola cellula, Metagenomica e Bioinformatica correlata), vengono applicati per investigare i meccanismi molecolari e le interazioni coinvolte negli stati di salute e patologici. L’unità di Genomica si occupa di studi molecolari che affrontano i geni a diversi livelli, a partire dalla loro sequenza di base (analisi del polimorfismo e della mutazione) e disposizione cromosomica (analisi di aberrazione numerica e strutturale), per poi espandersi verso l’indagine della loro espressione, funzione e interazioni reciproche all’interno della complessa rete di processi molecolari che caratterizzano ogni sistema biologico (“genomica funzionale”).

TEMATICHE DI RICERCA

Il risequenziamento del DNA abbinato all’arricchimento di regioni target è stato applicato allo studio di Neurofibromatosi, Sindrome di Noonan e Sindrome di Brugada. Questo approccio è stato esteso anche all’analisi dell’intero esoma, dove è localizzata la maggior parte delle mutazioni associate a patologie. Il sequenziamento a singola cellula è stato applicato alla caratterizzazione del trascrittoma in topi affetti da epilessia cronica, causata da una mutazione nel gene Arx.

Il risequenziamento del DNA combinato con la cattura di regioni target è stato utilizzato per lo studio della Sclerosi Laterale Amiotrofica (SLA) e della Sclerosi Multipla (SM). Il sequenziamento dell’intero genoma di 70 individui SLA, è stato applicato all’analisi sistematica di regioni ripetute. Il risequenziamento di regioni target derivanti da precedenti studi GWAS è stato impiegato per investigare varianti causali in 588 pazienti SM e 408 controlli sani.

Lo studio della Genomica nei tumori mira ad identificare nuovi marcatori utili per applicazioni di medicina personalizzata. L’uso di tecnologie massive come l’NGS e i microarray permette la caratterizzazione completa di varianti a singolo nucleotide e riarrangiamenti cromosomici, la valutazione dell’espressione di geni codificanti e non, l’identificazione di trascritti particolari, quali trascritti di fusione e RNA circolari, fino all’analisi dei microRNA nelle vescicole extracellulari circolanti rilasciate dalle cellule tumorali.

L’approccio genome-wide  viene utilizzato per l’identificazione, di varianti genetiche germinali associate a alla risposta, intesa in termini di efficacia e/o tossicità, a diversi tipi di farmaci (oppioidi per il dolore da cancro, immune checkpoint inhibitors, terapie antifumo). Questi studi hanno il fine ultimo di stratificare i pazienti in base alle proprie caratteristiche costitutive, consentendo un trattamento farmacologico il più possibile personalizzato

La plasticità genomica si manifesta mediante alterazioni strutturali come duplicazioni e delezioni (plasticità 1D) oppure variazioni del posizionamento dei domini cromosomici nel nucleo (plasticità 3D). Molteplici tecnologie basate sul sequenziamento permettono di studiare questa plasticità, dalla caratterizzazione di varianti strutturali e studio delle conseguenze funzionali, sia nell’evoluzione del genoma umano sia nelle malattie germinali, all’analisi dell’architettura nucleare durante il differenziamento.

Lo studio del microbioma umano, mediante l’analisi della composizione e della struttura tramite sequenziamento degli ampliconi del gene 16S e dell’intero genoma, viene applicato in diversi contesti: nello stato di salute e in stati patologici; negli studi di adattamento a diverse diete e stili di vita; nella caratterizzazione del microbioma intestinale in volontari sottoposti a particolari stili di vita; durante infezioni e cambiamenti associati a trattamenti con probiotici.

Lo studio del genoma procariotico è orientato principalmente all’identificazione di siti di legame dei fattori di trascrizione (analisi ChIP-Seq) e all’identificazione di alterazioni genomiche tra ceppi conosciuti e non. Una pipeline per analisi di dati RNA-seq è stata ottimizzata in base alle peculiarità degli organismi procarioti e applicata a esperimenti di time-course e confronti multipli delle condizioni di crescita in molteplici microrganismi.

STAFF

Roberta Bordoni

Ricercatore

Tania Camboni

Assegnista

Ingrid Cifola

Ricercatore

Eva Pinatel

Ricercatore