Vantaggi della metagenomica nel campo dell’analisi del microbioma
Il Next Generation Sequencing (NGS), noto anche come sequenziamento di nuova generazione, è una tecnologia che ha rivoluzionato il campo della genomica, consentendo un’analisi molto più rapida e conveniente rispetto alle tecnologie precedenti.
L’NGS ha aperto nuove prospettive nello studio del microbioma, ovvero l’insieme dei microrganismi in una data nicchia ecologica come, ad esempio, l’intestino umano (microbioma intestinale). Ha portato a una comprensione più approfondita della microbiologia e alla scoperta di nuove informazioni genetiche con impatti significativi nella ricerca biomedica e nella medicina.
Nel campo dell’NGS esistono due tipologie di sequenziamento, amplicon e metagenomic (shotgun). Esaminiamo ora le principali differenze tra questi approcci.
Amplicon Sequencing
Con l’Amplicon i amplificano specifiche regioni del DNA mediante la Reazione a Catena della Polimerasi (PCR) utilizzando appositi marcatori (primer) progettati per riconoscere sequenze specifiche. Nel campo del microbioma, questa amplificazione consente di concentrarsi solo su limitate regioni di interesse (ad esempio, il 16S rRNA per batteri) permettendo di ricostruire la composizione tassonomica (Famiglia > Genere > Specie > etc.) senza però restituire informazioni funzionali dal resto del genoma come antibiotico-resistenze, pathway metabolici, tossine, etc.
Metagenomic Sequencing (Shotgun)
Tutti i genomi di tutti i microrganismi presenti nel campione vengono sequenziati permettendo di ottenere una rappresentazione globale e funzionale dell’ecosistema microbico. Mentre con la tecnologia amplicon è necessario selezionare una specifica categoria di microrganismi come batteri, funghi, virus o parassiti, con la metagenomica è possibile analizzarli tutti simultaneamente.
La complessità e l’enorme quantità di dati generata dalla metagenomica sono ideali per applicazioni bioinformatiche basate su approcci di intelligenza artificiale (IA) quali algoritmi di machine learning o reti neurali. Questa convergenza tra biologia molecolare e IA ha diverse applicazioni innovative e contribuisce a comprendere meglio la diversità microbica, identificare nuove specie, predire funzioni genetiche e fornire insight dettagliati sulla dinamica delle comunità microbiche.
Ecco alcuni esempi delle principali applicazioni della metagenomica:
- Classificazione tassonomica
Sviluppare algoritmi di classificazione in grado di identificare e classificare rapidamente i microrganismi presenti nei campioni metagenomici. Questi algoritmi possono superare le sfide legate alla grande diversità genetica e alla presenza di specie non ancora catalogate. - Scoperta di nuovi organismi
Consentire la scoperta di nuovi organismi non ancora coltivati in laboratorio. Molte specie batteriche presenti in ambienti complessi come il microbiota intestinale non possono essere isolate e coltivate. Questo approccio è utilizzato soprattutto per l’identificazione di nuovi microrganismi probiotici da sviluppare per il mercato (Next Generation Probiotics). - Funzionalità genomiche
Calcolare il potenziale metabolico identificando effettivamente le sequenze genetiche presenti nei genomi microbici sequenziati. Questo permette di comprendere meglio le potenziali attività metaboliche e funzionali della comunità microbica. - Identificazione di marcatori biologici
Identificare marcatori biologici o firme genomiche associate a specifiche condizioni ambientali o patologiche. - Analisi dell’associazione tra microbioma e malattie
Identificare correlazioni tra la composizione del microbioma e varie condizioni di salute o malattie. Ciò può contribuire alla comprensione delle basi microbiologiche di patologie umane e all’identificazione di nuovi biomarcatori. - Previsione della risposta a trattamenti
Predire la risposta di un individuo a specifici trattamenti, come terapie antibiotiche, immunoterapie o interventi dietetici, basandosi sulla composizione del microbioma. - Monitoraggio dell’ecologia microbica ambientale
Monitorare e prevedere le dinamiche delle comunità microbiche in risposta a cambiamenti ambientali, come inquinamento, cambiamenti climatici o altre perturbazioni. - Integrazione di dati multiomici
Facilita l’integrazione di dati metagenomici con altri dati omici (trascrittomici, proteomici, metabolomici), consentendo una visione più completa e sistematica delle interazioni biologiche.
Complessivamente, il sequenziamento di tipo metagenomico è una potente tecnologia che permette una visione completa della diversità genetica e delle funzioni microbiologiche in una vasta gamma di contesti applicativi.
