Arrivare sempre più vicino, osservare l’invisibile. Questo classico traguardo della scienza tende ogni giorno a un limite più lontano… le nuove tecnologie sperimentali sembrano in grado di aumentare a dismisura la potenza dell’«occhio» umano, conferendo agli scienziati la capacità di descrivere gli eventi a livello molecolare con sempre maggiore precisione.

È il caso di una nuova tecnica messa a punto nei Berkeley Laboratoires, denominata «integrated laser trap/flow control video microscope» che ha consentito di descrivere per la prima volta la dinamica della «trascrizione» di un gene da parte di una singola molecola di RNA polimerasi (RNAP), l’enzima responsabile della lettura del messaggio genetico. La RNAP agisce associandosi al DNA e scorrendo su di esso come su un nastro, trasformando l’informazione in RNA messaggero che sarà poi tradotto in proteine. La stringa di RNA messaggero si allunga a mano a mano che la RNAP scorre sul DNA, ma già in passato era stato osservato il carattere discontinuo di questo processo. L’enzima sembra indugiare su alcuni punti del genoma per alcuni secondi o anche per minuti.

Talvolta, la RNAP si arresta sul DNA senza staccarsi e rimane inattiva. Queste osservazioni sono state finora estrapolate da esperimenti di biochimica, ma mai da una «osservazione diretta». La biochimica assume che tutte le molecole dello stesso tipo, per esempio tutte le RNAP si comportino allo stesso modo, e il risultato riflette quindi il comportamento medio delle molecole, ma questa assunzione può risultare eccessivamente approssimativa per enzimi complessi come la RNAP. «Il nostro è il primo studio in cui il comportamento dinamico della RNAP è stato studiato a livello di una singola molecola in fase attiva di trascrizione» afferma Carlos Bustamante, coordinatore del progetto. «Gli esperimenti condotti a livello di una singola molecola possono dare una visione unica dei meccanismi molecolari responsabili dei processi di conversione meccanico-chimica».
Secondo le osservazioni di Bustamante, i movimenti intervallati della RNAP sono tutt’altro che casuali, e i ricercatori hanno osservato che gli enzimi che trascrivono più velocemente sono meno inclini alle pause, suggerendo una sorta di competizione cinetica tra lo stato attivo e quiescente. Nel loro lavoro, pubblicato su «Science», gli scienziati ipotizzano anche che possano esistere fattori molecolari che, associandosi all'RNAP, ne stabilizzano la conformazione attiva, e si apprestano a indagare questa possibilità utilizzando una versione ancora più potente della loro tecnica.

Adesso, Ivan Rayment, della Wisconsin University, insieme con un gruppo di ricerca interdisciplinare, ha catturato attraverso la cristallografia a raggi X l’immagine di un enzima, la trasposasi Tn5, complessata al DNA nell’atto di spostare la sequenza verso una nuova destinazione nel genoma. Il risultato dello studio è stato riportato questa settimana su «Science» e rappresenta un significativo progresso. I trasposoni infatti, riarrangiando il DNA rappresentano verosimilmente una delle maggiori fonti di variabilità genetica e questa ricerca consentirà una comprensione più accurata del fenomeno. Ma il risultato di Rayment promette di più. L’enzima Tn5 presenta infatti una marcata analogia strutturale e funzionale con un enzima detto «integrasi» conosciuto in medicina per essere l’operatore che consente l’inserimento dei virus (tra cui l’ HIV) nel genoma delle cellule umane. «Proprio come le trasposasi spostano pezzi di DNA, gli enzimi integrasi consentono l’inserimento di essi nel genoma, quello che succede nell’infezione del virus HIV» commenta Raymen. «Dalle ricerche su questi due tipi di enzimi risulta che il centro attivo è molto simile.» Le compagnie farmaceutiche stanno testando numerosi composti capaci di occupare il centro dell’enzima e inibirne la funzione. Adesso la risoluzione della Tn5 potrà consentire il disegno di molecole più specifiche.

Quanti geni sono custoditi nel DNA dell’uomo? In effetti la risposta nessuno la sa, almeno per ora, e i numeri prodotti dagli scienziati su questo problema, più che di un ordine matematico, sembrerebbero degni di una giocata al lotto. «Nature Genetics» pubblica questo mese ben tre lavori prodotti da autorevoli ricercatori che, nel tentativo di stimare il numero complessivo dei geni umani, giungono ad altrettante differenti conclusioni. Brent Ewin e Philip Green della Washington University stimano che esistano circa 34.000 geni, più o meno la stessa cifra calcolata dal gruppo di Jean Weisselbach della Genoscope, basata sulla comparazione delle sequenze note del genoma umano con quelle di un altro vertebrato. Ma l’equipe di John Quackenbush dell’Institute of Genomic Research, utilizzando un metodo differente, calcola che ne debbano esistere almeno 120.000. Una differenza non trascurabile, che ha impegnato molti rappresentanti della comunità scientifica nel meeting organizzato recentemente dai Cold Spring Harbor Laboratoires.

La questione riveste in effetti una certa importanza dato il crescente interesse commerciale del settore biotecnologie. Compagnie come la Incyte e la Human Genome Sciences affermano di avere individuato oltre 100.000 geni, rendendo appetibile il cospicuo compenso richiesto per l’accesso alle loro banche dati. Gli scienziati si chiedono allora dove sia la chiave di questa differenza e tentano una risposta che appare plausibile. Più o meno tutti i metodi di studio del genoma si basano sulle cosiddette «EST» (Expressed Sequence Tags), pezzetti di DNA sintetizzati a partire dai prodotti presenti a livello cellulare, che rappresentano piccoli pezzi di geni. Sovrapponendo molti frammenti e comparandoli con la sequenza del DNA si può in teoria ricomporre l’intero puzzle dei geni umani. Ma sta diventando sempre più evidente che questo tipo di approccio necessita di una certa cautela, anche in base al fatto che, nella complicatissima cellula umana, più EST possono esser prodotte dallo stesso gene, e, nonostante i sofisticati software utilizzati nella bioinformatica, un significativo margine di errore sembra inevitabile. Gli esperti concludono in generale che gli studi che indicano un minor numero sono probabilmente quelli più vicini alla realtà, e sottolineano che la complessità biologica potrebbe non dipendere dal numero dei geni, ma più verosimilmente dai meccanismi che ne regolano l’espressione.

L’analisi genetica effettuata con i chip a DNA genera contemporaneamente milioni di dati. Con questo sistema i ricercatori sono in grado di confrontare molti campioni di tessuti analizzandone l’espressione genica. In linea generale si tratta di minuscoli chip su cui sono fissati piccoli segmenti di DNA che interagiscono per complementarietà con gli acidi nucleici (DNA o RNA) del campione, rappresentanti i geni attivi, cioè «espressi». Ma queste analisi producono simultaneamente da 100.000 dati a un milione, che richiedono sofisticati strumenti di analisi per essere poi convertiti in informazioni utili. Decifrarli potrebbe da oggi diventare un’operazione più semplice, grazie al lavoro di un gruppo di ricercatori del Dipartimento di fisica della complessità del Weizmann Institute di Rehovot, in Israele, diretti da Eytan Domany. Gli scienziati hanno elaborato un modello matematico originale basato su un algoritmo che assegna autonomamente i dati genetici a categorie rilevanti, ricercando simultaneamente nei vari campioni i geni che vengono espressi in modo simile. La ricerca viene descritta nel corrente numero dei «Proceedings of the National Academy of Sciences» dove Eytan Domany spiega che la caratteristica più originale del modello è la capacità di mimare «l’apprendimento autonomo

A differenza dei precedenti programmi che necessitano di conoscere i criteri secondo cui i dati devono essere divisi in categorie, questo algoritmo simula la capacità umana di assortire autonomamente i dati sulla base del grado di similarità. Il nuovo modello rappresenta lo sviluppo di una precedente applicazione elaborata dallo stesso gruppo, ispirata a un fenomeno fisico ben conosciuto che caratterizza i magneti granulari. Quando per esempio un banale nastro magnetico si riscalda i granuli sono completamente disorganizzati, ma a mano a mano che il magnete si raffredda, questi si organizzano progressivamente in gruppi ordinati. Ispirandosi a questo fenomeno per creare un modello statistico, i ricercatori hanno elaborato un algoritmo virtualmente capace di cercare categorie in qualsiasi gruppo di dati. Quando il modello è stato sperimentato sull’analisi di particolari forme di cancro utilizzando i chip a DNA, i risultati sono stati sorprendenti. Il sistema ha reso possibile assegnare con precisione i campioni a diversi gruppi sulla base del loro profilo di espressione genica, riuscendo a distinguere tessuti sani e malati, differenti forme di cancro nonché campioni di pazienti precedentemente sottoposti a terapia. La capacità di monitorare la risposta cellulare ai trattamenti farmacologici e di comprendere l’origine della malattia in ciascun paziente consentirà in futuro di migliorare e personalizzare le terapie.

                                                                                                            Anno 2001

                                                                                                    A cura di: Barbara Colacchia

1)      Autori Vari Decifrare le analisi genetiche Il sistema si basa su un algoritmo che simula la capacità di intuizione umana Le Scienze 26.10.2000

2)      Bernardini B.Il gioco dei geni La comunità scientifica si divide sulla stima del numero dei geni umani Le Scienze 26.05.2000

3)      Bernardini B.La «trascrizione» vista da vicino Osservata la dinamica della trascrizione di un gene da parte di una sola molecola di RNA polimerasi Le Scienze 17.04.2000

4)      Folco Claudi  Fotografato un gene in «movimento» Per la prima volta un primo piano su un «elemento trasponibile», meccanismo chiave della variabilità genetica Le Scienze 24.07.2000