Parma, 21 settembre 2022 - Recentemente la Cornell University ha pubblicato sul sito ACS AXIAL dell’American Chemical Society una intervista a Pietro Cozzini, responsabile del laboratorio di Modellistica Molecolare del Dipartimento di Scienze degli Alimenti e del Farmaco dell’Università di Parma e a Federica Agosta, sua collaboratrice (https://axial.acs.org/2022/06/27/blockchain-a-solution-for-information-overload-in-the-fight-against-covid-19/) L’intervista riguardava un articolo pubblicato sulla rivista Medicinal Chemistry Letters sulle problematiche della certificazione del dato nell’ambito di una ricerca sul COVID. L’articolo pubblicato nasce nell’ambito di un progetto che mira a definire un metodo informatico per la predizione delle possibili mutazioni nella proteina spike del virus (https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acsmedchemlett.2c00077?utm_source=pgm&utm_medium=axial&utm_campaign=UCV000023_FJG&src=UCV000023_FJG). Queste predizioni dovrebbero servire a predisporre farmaci e vaccini prima che le mutazioni più probabili del virus si diffondano. La lotta contro il COVID 19 è come un gioco fra guardie e ladri dove quasi sempre i ladri sono un passo più avanti. Essere quindi in grado di predire quali saranno le direzioni più probabili delle mutazioni di questo virus significa avere più probabilità di essere pronti con vaccini e/o farmaci. Del gruppo di ricerca fanno parte anche Alessandro Dal Palu' e Greta Dolcetti del Dipartimento di Scienze Matematiche, Fisiche e Informatiche. Da segnalare anche la collaborazione più che ventennale con Glen Kellogg della Virginia Commonwealth University. GISAID è la banca dati mondiale che raccoglie i risultati provenienti dai laboratori di analisi di tutto il mondo sotto forma di sequenze di aminoacidi che compongono la struttura delle proteine del virus. Questa banca dati contiene oggi circa 12 milioni di “stringhe” dalla quali i ricercatori dell’Ateneo “estraggono le regole di comportamento” del virus stesso per calcolare le più probabili mutazioni. La qualità dei dati rappresenta un nodo cruciale per chi li utilizza, sia per ragioni scientifiche che come base per definire politiche sanitarie nazionali o europee. L’articolo in oggetto proponeva quindi, dopo una disamina dei dati suddivisi per nazioni, l’utilizzo della tecnologia blockchain unita alle banche dati di tipo Big Data. La tecnologia blockchain, che semplificando potrebbe essere definita come una sorta di “libro mastro”, permette di avere il controllo dei dati, anche se suddivisi in diversi contenitori sparsi per il mondo. La gestione di queste banche dati e le predizioni computazionali necessitano di grandi risorse di calcolo su grandi computer e per questo il team di ricerca usufruisce delle risorse di supercalcolo del Centro di Calcolo di Ateneo e del Centro di supercalcolo italiano di Bologna, il CINECA.
