Prevedere il comportamento delle piante con un modello matematico

Università di Roma La Sapienza 25 Mag 2020
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È uno dei pochi modelli computazionali che, riproducendo l'attività di diversi network genetici, è in grado di fare predizioni poi verificate in vivo. Lo studio, coordinato dal Dipartimento di Biologia e biotecnologie Charles Darwin della Sapienza in collaborazione con l’Università di Utrecht, è stato pubblicato sulla rivista Developmental Cell
La crescita di un organo è un processo articolato in cui l’attività delle cellule e dei tessuti che lo compongono deve essere finemente regolata per garantire una forma e una dimensione finale compatibili con la sua funzione. Ciò vale anche per i vegetali, dei quali sono ancora poco noti i meccanismi alla base della formazione di organi, quali radici, fusti e foglie.

Con le moderne tecnologie di analisi molecolare ad ampio spettro è stato possibile raccogliere negli ultimi anni un'enorme quantità di dati di rilevanza biologica, ma la possibilità di integrarli in un modello capace di predire il comportamento in funzione di alcuni parametri resta ancora molto limitata.

In un nuovo studio coordinato da Sabrina Sabatini del Dipartimento di Biologia e biotecnologie Charles Darwin della Sapienza, in collaborazione con il Dipartimento di Biologia computazionale dell’Università di Utrecht, è stato realizzato un modello computazionale in grado di riprodurre esattamente le fasi di crescita della radice di Arabidopsis thaliana. Integrando evidenze sperimentali con la biologia computazionale, il programma predice il comportamento della pianta in vivo e in diverse condizioni ambientali. Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista Developmental Cell.

Per acquisire tali risultati, i ricercatori hanno identificato alcuni dei circuiti molecolari centrali nella crescita della radice, utilizzandoli poi come parametri per lo sviluppo del modello.

“Questo lavoro - spiega Sabrina Sabatini - è un esempio di come si può modellizzare un sistema regolativo complesso predicendone gli esiti a partire dai parametri chiave. L’utilizzo di un modello computazionale ci ha permesso di stabilire ad esempio come la proteina PLETHORA (PLT), che si trova in grandi quantità nella nicchia staminale della radice, venga gradualmente diluita in seguito dell’attivazione della divisione cellulare e distribuita nelle cellule indifferenziate di nuova generazione, dove raggiunge livelli minimi di concentrazione”.

Da qui, i ricercatori hanno identificato i network attivi nel differenziamento cellulare e i loro meccanismi di funzionamento: come l’azione inibitoria reciproca di alcune molecole controlli il numero di cellule indifferenziate della radice e come tale processo venga interrotto, a 5 giorni dalla germinazione, da un ormone che favorisce il differenziamento e garantisca una crescita coerente dell’organo.

“Il nostro - conclude Sabatini - è uno dei pochi modelli dinamici che incorpora l'attività di diversi network genetici in grado di riprodurre in silico la crescita della radice, e potrà essere utilizzato per fare predizioni testabili sperimentalmente in vivo”.

 

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