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    Home»Politica»Sviluppato software italiano che 'predice' le nuove varianti del Covid. Ed è online
    Politica

    Sviluppato software italiano che 'predice' le nuove varianti del Covid. Ed è online

    admin5698By admin569813 Ottobre 2025Nessun commento3 Minuti di lettura
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    Sviluppato software italiano che 'predice' le nuove varianti del Covid. Ed è online
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    AGI – Un gruppo di ricercatori dell’Aoup di Pisa, del Politecnico di Milano e dello Spallanzani di Roma ha individuato il meccanismo per predire le varianti di SARS-CoV-2 alle quali adattare i nuovi vaccini e gli anticorpi monoclonali. Grazie a un software basato sul fenomeno biologico dell’evoluzione convergente, ossia quel processo evolutivo in cui specie geneticamente diverse sviluppano caratteristiche simili perché si adattano a condizioni ambientali simili, ora sarà possibile predire le varianti Covid e facilitare la scelta di quali di queste usare nei vaccini e nei farmaci anti-Covid.

    Il software si chiama ConvMut (abbreviazione di “Convergent Mutations”) ed è stato sviluppato da un’idea portata avanti per anni da Daniele Focosi, ematologo e virologo dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana, in collaborazione coi team di Fabrizio Maggi (Direttore Dipartimento di Epidemiologia, ricerca preclinica e diagnostica avanzata dell’Istituto Nazionale per le Malattie Infettive Lazzaro Spallanzani IRCCS Roma) e di Anna Bernasconi (Ricercatrice di Ingegneria Informatica del Politecnico di Milano).

    Da pochi giorni ConvMut è liberamente accessibile sulla piattaforma internazionale della GISAID Data Science Initiative per esplorare le mutazioni virali convergenti. ConvMut sfrutterà gli oltre 17 milioni di sequenze presenti in GISAID EpiCoV. Migliaia di laboratori in tutto il mondo condividono le loro sequenze virali e i metadati associati tramite GISAID per fornire informazioni in tempo reale sulle minacce virali circolanti.

     

     

    “Oggi la pandemia di COVID-19 – dichiara Daniele Focosi, ematologo e virologo dell’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana – grazie alle campagne vaccinali, è un problema sanitario ristretto fondamentalmente ai pazienti immunocompromessi. E, come fanno sempre i virus, anche SARS-CoV-2 sta continuando a mutare per adattarsi alla popolazione, richiedendo ogni anno l’aggiornamento dei vaccini che, finora, si basano sulla raccomandazione, da parte delle autorità regolatorie, di attenersi al ceppo dominante. Ma tra la scelta e la distribuzione del vaccino intercorrono molti mesi e spesso accade che il vaccino aggiornato non riesca a tenere il passo dell’evoluzione del virus SARS-CoV-2, di cui ad oggi sono stati definiti oltre 5000 sottotipi.”

    Predizione avanzata per vaccini e monoclonali

    “Predire con mesi di anticipo quale tra questi sarà il ceppo “vincente” – aggiunge Fabrizio Maggi, Direttore Dipartimento di Epidemiologia, ricerca preclinica e diagnostica avanzata dell’Istituto Nazionale per le Malattie Infettive Lazzaro Spallanzani IRCCS Roma – permetterebbe invece di avere vaccini ancora più mirati e quindi più efficaci. A questo mira il software sviluppato in team fra Pisa, Roma e Milano, per predire quali caratteristiche (mutazioni) avrà nei mesi a venire la proteina Spike, bersaglio degli attuali vaccini anti-COVID“.

    “Il software – spiega Anna Bernasconi, ricercatrice Tenure-track del Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria del Politecnico di Milano – compila automaticamente grafici di evoluzione convergente, che venivano fin qui curati manualmente, raggruppando i lignaggi per set di mutazioni che li accomunano (quasi sempre acquisiti in passaggi incrementali) e fornendo quasi in tempo reale informazioni sul numero di sequenze depositate“. ConvMut potrà rivelarsi utile non solo per migliorare i vaccini, ma anche adattare gli anticorpi monoclonali, spesso tra le poche terapie tollerabili dai fragili pazienti immunocompromessi. Predire l’evoluzione del virus può aiutare le aziende che producono monoclonali a focalizzare meglio i loro sforzi di ricerca e sviluppo, riducendone il tasso di fallimenti.

     

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