Parkinson, UniMi e Don Gnocchi: verso marcatori di diagnosi precoce nella saliva

Una piattaforma web, per comprendere meglio i risultati di esperimenti di spettroscopia Raman grazie alla simulazione quantistica e identificare così nella saliva la presenza di biomarcatori per la diagnosi precoce e la caratterizzazione molecolare del Morbo di Parkinson.

Questo l’obiettivo del progetto di ricerca SEMISOFT (A web-platform interfaced software for spectroscopic molecular characterization with application to the diagnosis of Parkinson’s disease) con cui Michele Ceotto, docente di chimica teorica all’Università Statale di Milano, ha vinto un ERC Proof of Concept.

Il professor Ceotto è tra i sei ricercatori in Italia e i 55 in Europa premiati dal bando dell’European Research Council, che si rivolge esclusivamente a progetti scientifici già vincitori di un grant ERC, per sostenere il loro potenziale innovativo e portare la ricerca di base più vicina al mercato.

Già vincitore di un ERC Consolidator Grant con il progetto SEMICOMPLEX (Divide and Conquer ab initio semiclassical molecular dynamics for spectroscopic calculations of complex systems), il professor Ceotto con il suo team al dipartimento di Chimica è riuscito a dimostrare l’affidabilità della simulazione quantistica nel riprodurre e spiegare gli esperimenti di spettroscopia che servono a identificare le molecole.

L’innovazione: la simulazione quantistica

Con il progetto SEMISOFT un team interdisciplinare dell’Università Statale, composto dal gruppo di Michele Ceotto e arricchito dalla collaborazione di Clodia Vurro, docente di Economia e Gestione delle Imprese, si propone dunque di sviluppare una piattaforma web pensata per la ricerca pubblica e privata, che permetta di interfacciare con la simulazione quantistica i sempre più spesso utilizzati esperimenti di caratterizzazione spettroscopica molecolare.

Da qui l’alleanza con il  Laboratorio di Nanomedicina e Biofotonica Clinica- LABION dell’IRCCS Fondazione Don Gnocchi di Milano, diretto da Marzia Bedoni e partner del progetto. Il team di Bedoni infatti da tempo lavora all’identificazione nella saliva, mediante Spettroscopia Raman, di biomarcatori innovativi e facilmente accessibili per la diagnosi precoce e il monitoraggio di patologie neurodegenerative complesse, quali la malattia di Parkinson.

In particolare, il gruppo di Bedoni ha identificato una proteina, che risulta alterata nei malati di Parkinson e che quindi costituisce una sorta di ‘firma molecolare’.

L’intelligenza artificiale e la piattaforma computazionale

Il gruppo del professor Ceotto è partito dai dati sperimentali ottenuti dal Don Gnocchi e vi ha applicato l’Intelligenza Artificiale per simulare in maniera computazionale una sorta di equivalente digitale della proteina in questione.

In questo modo, i ricercatori del Labion hanno potuto comparare sperimentalmente le ‘firme salivari’ raccolte nei pazienti con il Parkinson con campioni di controllo sani.

Obiettivo del team SEMISOFT è allora – spiega il professor Ceotto - “creare un simulatore di chimica quantistica erogato tramite interfaccia web, che faciliti l’identificazione delle molecole negli esperimenti spettroscopici”.

Tale piattaforma computazionale potrebbe individuare la proteina alterata nella saliva in maniera autonoma e quindi più rapida, permettendo una diagnosi precoce. “Questa tipologia di progetti dimostra come la ricerca di base di natura apparentemente solo accademica possa invece fornire - sottolinea ancora il professor Ceotto - una ricaduta immediata e un beneficio per la società anche a breve termine”.