Un’infrastruttura comune per tutta la ricerca biomedica
Aggregando 12 infrastrutture di ricerca europee che si occupano di scienze biomediche, BIOMEDBRIDGES (Building data bridges between biological and medical infrastructures in Europe) punta a eliminare gli ostacoli che si frappongono alla condivisione di dati e all’interoperabilità all’interno e trasversalmente tra i domini delle scienze biologiche. Permette di collegare i dati tra differenti scale spaziali, specie, tecnologie e comunità di ricerca, per consentire nuove modalità di analisi dei problemi e, alla fine, rispondere a domande scientifiche nuove e più complesse. Per procedervi, il progetto si affida a due gruppi di strumenti e a specifici casi d’uso, al fine di dimostrarne la capacità: da un lato, strumenti mirati a ricercatori biomedici trasversalmente tra le varie discipline; d’altra parte, strumenti più specifici per determinate comunità di utenti o domande della ricerca. Un esempio del primo tipo di strumenti è il Registro di meta-servizi BIOMEDBRIDGES, che propone molteplici software e strumenti biomedici insieme a un unico punto d’accesso e rende semplice per i ricercatori trovare, confrontare e utilizzare software e strumenti biomedici. Potrebbe essere loro utile per risolvere una domanda scientifica o affrontare un lavoro di supporto alla ricerca, ad esempio: “Quali sono tutti gli strumenti di ontologia genica?” o “Tra loro, quali sono citati più frequentemente?” Fornendo risultati pertinenti e strutturati, il registro si integra a motori di ricerca come Google: l’utente può indicare con precisone cosa gli serve, avvalendosi di varie opzioni di ricerca e filtro, ottenendo un elenco personalizzati di risorse su misura di ricerche congrue. L’ambito dei domini del registro è molto ampio, spaziando dal sequenziamento alle strutture, fino all’acquisizione di immagini e all’indicizzazione; garantisce pertanto la copertura della maggior parte della attività dei partner di BIOMEDBRIDGES” spiega Friederike Schmidt-Tremmel, responsabile di progetto a ELIXIR e coordinatore di BIOMEDBRIDGES. Un altro esempio è lo strumento di valutazione dei requisiti legali e etici (LAT), che rappresenta per i ricercatori una guida sul modo di lavorare con dati sensibili senza necessariamente consultare esperti. Lo strumento chiarisce se e come un tipo e formato specifico di dati possano essere condivisi e quando occorre eseguire azioni aggiuntive o rivolgersi a un esperto, consentendo intanto di risparmiare tempo prezioso. L’Ontologia DIAB è un esempio del secondo gruppo di strumenti: colma la lacuna tra i modelli murini e gli studi sull’uomo sul diabete di tipo II e l’obesità. “I ricercatori che lavorano su pazienti umani e quelli che lavorano su modelli murini appartengono a comunità diverse, essenzialmente distinte, ognuna delle quali ha una propria ontologia. Esistono oltre 100 studi di associazione a livello di genoma (GWAS - Genome-wide association studies) sull’uomo annotati con “Diabete” e oltre 750 modelli murini (fenotipi) annotati con “aumentato livello di glucosio circolante” ha ricordato Schmidt-Tremmel, proseguendo: “Lo strumento di ontologia DIAB ‘consente di creare un ponte tra le specie’, tra modelli murini e uomo, fissando un’ontologia specifica del diabete per entrambi e mettendo a disposizione gli estesi dati di fenotipo murino ai ricercatori clinici. I clinici possono ora confrontare i genomi umani con quelli di un modello sperimentale consolidato, il topo, che presenta la stessa patologia; possono quindi osservare più approfonditamente le vie alla base del metabolismo del glucosio”. Con questi ponti computazionali, il progetto mira ad accelerare il processo della ricerca dalla scienza di base alle applicazioni di mercato, ad esempio la scoperta di farmaci. “BIOMEDBRIDGES ha ampliato lo strumento UniChem, sviluppato in origine nel quadro dell’infrastruttura EU-OPENSCREEN, per intercollegare molti database chimici diversi sulle piccole molecole. BIOMEDBRIDGES ha sviluppato la funzione di ricerca di connettività, che consente agli utenti di trovare non solo i “medesimi” composti chimici in diverse risorse, ma anche composti “simili”, differenti per alcune caratteristiche. In tal modo, lo strumento UniChem trova e collega 60 milioni di molecole correlate, ricavandole da 21 fonti di dati in tutto il mondo, tra cui informazioni circa l’eventualità che un composto specifico sia stato brevettato o quale ricerca è stata compiuto al suo riguardo,” spiega Schmidt-Tremmel. “Questa funzionalità può incoraggiare le ricerche sul meccanismo d’azione di un farmaco esistente e i suoi possibili impieghi off-label (non approvati); si tratta di un elemento particolarmente importante nello sviluppo di nuovi prodotti farmaceutici, laddove una precoce selezione dei candidati (tramite filtro mirato ai composti più validi sui cui proseguire) può far risparmiare tempo e denaro in notevole misura”. Sono stati stabiliti in totale cinque casi d’uso, osservando l’integrazione dei dati dalla prospettiva della rispettiva comunità di utenti o di un tema di ricerca reale: PhenoBridge, che supera la distanza di specie tra topo e uomo; l’interoperabilità di set di dati di immagine su vasta scala da scale biologiche diverse; medicina personalizzata (integrazione di set di dati complessi per comprendere la patogenesi di malattie e migliorare il biomarcatore e la selezione del trattamento); da cellule a molecole (integrazione di dati strutturali); infine, l’integrazione di dati relativi alla malattia e la terminologia da campioni di tipi diversi. Un approccio a strati BIOMEDBRIDGES ha adottato un approccio a strati nei confronti dell’integrazione di dati disponibili: l’interoperabilità si ottiene tramite armonizzazione di risorse attraverso le varie infrastrutture di ricerca. All’inizio tale operazione comporta l’uso di tecnologie consolidate, ma sul lungo periodo il progetto mira a un’interoperabilità semantica più sofisticata e interfacce utente che consentiranno ai ricercatori di trovare, in un unico passaggio, le informazioni più pertinenti a una domanda scientifica o a una malattia specifica, in mezzo a milioni di dati inseriti. “Questo approccio per gradi e a strati garantisce che tutte le infrastrutture di ricerca e le risorse di dati possano essere sistematicamente condotte a un livello superiore di integrazione” ha illustrato Schmidt-Tremmel. “Quasi come effetto collaterale, ciò crea in tutti i soggetti coinvolti la competenza necessaria per far progredire ulteriormente l’interoperabilità di future iniziative. Questa collaborazione continuativa fornisce anche l’occasione di realizzare una reale integrazione – forse perfino un cambiamento culturale – tra le scienze biologiche in relazione ai dati”. La prossima fase: CORBEL Molti strumenti sviluppati da BIOMEDBRIDGES sono già stati pubblicati e sono attualmente disponibili attraverso le infrastrutture di ricerca partecipanti. Sono stati o saranno incorporati in diversi servizi forniti dalle infrastrutture di ricerca contribuenti. Ad esempio, le conoscenze ottenute dallo sviluppo dal prototipo di Registro di meta-servizi BIOMEDBRIDGES sono state assorbite nel Registro di servizi strumenti e dati ELIXIR (bio.tools) mentre LAT entrerà a far parte di un servizio più completo a sostegno di utenti e fornitori di dati sensibili nell’ambito dei servizi comuni ELSI (Ethical, legal and social implications), il cui sviluppo è previsto all’interno del nuovo progetto cluster CORBEL. CORBLE, iniziato a settembre 2015, si fonda sulle premesse dei risultati di BIOMEDBRIDGES per creare una piattaforma che consenta agli utenti un accesso armonizzato a tecnologie biologiche e mediche, campioni biologici e servizi di dati necessari alla ricerca biomedica d’avanguardia.
Parole chiave
Biotecnologia, ricerca biomedica, interoperabilità, condivisione di dati