Meccanismi regolatori dell’RNA in oncologia traslazionale
Descrizione della Ricerca
La regolazione della produzione di RNA è un determinante fondamentale dell’identità cellulare e la sua alterazione svolge un ruolo cruciale nella progressione tumorale e nella resistenza alle terapie. La nostra ricerca mira a decodificare le reti regolatorie che controllano la produzione di RNA aberranti, con l’obiettivo ultimo di favorire lo sviluppo di terapie basate sull’RNA.
Integrando approcci multi-omici, modellistica computazionale avanzata e validazione sperimentale, indaghiamo i meccanismi che governano la regolazione degli esoni nella progressione del cancro e nell’adattamento alle terapie. Queste conoscenze guidano la progettazione di strategie terapeutiche ad RNA che potranno porre le basi per un’oncologia di precisione fondata sulle vulnerabilità trascrittomiche.
Studi recenti hanno dimostrato che gli RNA aberranti possono superare i biomarcatori tradizionali nella predizione degli esiti clinici della malattia. Tuttavia, la nostra comprensione di come le cellule tumorali generino isoforme funzionali di RNA rimane incompleta. Le reti regolatorie che guidano l’inclusione degli esoni nei trascritti maturi sono infatti solo parzialmente mappate e, nonostante i progressi degli ultimi anni, pochi studi hanno caratterizzato in modo completo la regolazione epi-trascrizionale dello splicing alternativo. Questa lacuna evidenzia un ampio ventaglio di opportunità terapeutiche ancora inesplorate.
Le metodologie emergenti, tra cui l’intelligenza artificiale, stanno rivelando nuovi strati regolatori e meccanismi del processamento dell’RNA, nonché la sua interazione con altri percorsi biologici in diversi contesti cellulari. Data la complessità di queste reti, modelli predittivi che integrino dati multi-omici con tecniche di machine learning sono essenziali per generare le evidenze mancanti e guidare strategie terapeutiche basate sull’RNA.
La nostra ricerca collega la biologia computazionale e molecolare con l’oncologia traslazionale, affrontando lo studio della produzione di RNA attraverso una prospettiva ingegneristica. Combiniamo intelligenza artificiale generativa e tecnologie di sequenziamento di terza generazione su larga scala per approfondire la comprensione meccanicistica della maturazione dell’RNA in contesti eterogenei ed espandere il potenziale terapeutico degli interventi basati sull’RNA in ambito clinico.
Per raggiungere questi traguardi, promuoviamo un ambiente collaborativo che riunisce ricercatori di diverse discipline, tra cui ingegneria, bioinformatica, biologia e oncologia medica, provenienti da tutto il mondo. Beneficiano già di solide collaborazioni nazionali e internazionali con ricercatori di primo piano.
Questo programma di ricerca si propone di generare nuove conoscenze funzionali sull’architettura regolatoria della produzione di RNA oncogenici e di fornire evidenze a sostegno dell’oncologia di precisione basata sull’RNA.
