“Bioinf-farma” lab network
BIOINF-farma rappresenta un’infrastruttura computazionale all’avanguardia per la valutazione integrata del potenziale antigenico e della fattibilità di espressione ricombinante di proteine candidate. La piattaforma è stata progettata per rispondere a un’esigenza concreta nella scoperta di antigeni vaccinali: i tools predittivi disponibili affrontano tipicamente in modo separato l’identificazione di epitopi e la previsione delle proprietà di espressione eterologa, costringendo i ricercatori a integrare manualmente output eterogenei attraverso pipeline frammentate e difficilmente riproducibili.
La piattaforma è organizzata in quattro moduli sequenziali e interoperabili. Il primo si occupa della preparazione della struttura tridimensionale di ciascuna proteina candidata, recuperandola dai principali database pubblici o generandola computazionalmente quando non disponibile. Il secondo modulo valuta l’antigenicità combinando predizioni basate sulla struttura con predizioni basate sulla sequenza, producendo un Antigenicity Score proteico normalizzato. Il terzo modulo stima la fattibilità di espressione ricombinante integrando predittori di solubilità e di stabilità termica in un Expression Efficiency Score (EES). Il quarto modulo raccoglie e struttura tutti i risultati in output consultabili e scaricabili dall’utente.
L’integrazione di tecnologie predittive complementari e l’impiego di approcci di meta-learning supervisionato permettono di superare i limiti dei singoli strumenti, garantendo stime più affidabili e riproducibili. La validazione su dataset indipendenti ha dimostrato che i meta-learner sviluppati nell’ambito della piattaforma raggiungono performance superiori rispetto ai singoli predittori, riducendo significativamente i falsi positivi nella selezione dei candidati. Un’interfaccia web accessibile da browser consente l’utilizzo dell’intera pipeline a utenti privi di competenze computazionali, rendendo BIOINF-farma uno strumento concreto per la prioritizzazione rapida di antigeni in contesti di ricerca vaccinale e risposta a patogeni emergenti.
Partners
- Università degli studi di Pavia
- Università degli studi dell’Insubria
Laboratori:
La piattaforma Bioinf-Farma è attualmente ospitata presso il Laboratorio “The Protein Factory 2.0” (Dipartimento di Biotecnologie e Scienze della Vita) e “Gruppo di ricerca in Biochimica e proteomica funzionale (Dipartimento di Scienza e Alta Tecnologia)”.
Algoritmi
La pipeline di BIOINF-farma integra una serie di strumenti computazionali selezionati per la loro complementarietà e affidabilità, ciascuno dedicato a una fase specifica del processo di valutazione.
La preparazione strutturale si avvale di HHsearch e MMseqs2 per la ricerca di strutture omologhe nei database PDB e AlphaFold-DB. Quando non è disponibile alcuna struttura sperimentale o predetta con sufficiente identità di sequenza, la struttura tridimensionale viene generata ex novo tramite Boltz-2, un sistema di predizione strutturale di ultima generazione. Le strutture ottenute vengono quindi standardizzate con pdb4amber per garantire la compatibilità con i moduli successivi.
La valutazione dell’antigenicità si basa su due approcci complementari. REBELOT-BEPPE analizza la superficie della proteina a partire dalla sua struttura tridimensionale, identificando regioni discontinue potenzialmente riconoscibili dal sistema immunitario. BepiPred 2.0 opera invece sulla sequenza amminoacidica, assegnando a ciascun residuo un punteggio di propensione epitoriale lineare. I segnali dei due strumenti vengono combinati per produrre un punteggio di antigenicità a livello proteico.
La stima della sviluppabilità si basa su due gruppi di predittori. Per la solubilità vengono utilizzati DeepSoluE, SoluProt e Protein-Sol, tre strumenti che valutano la tendenza della proteina a esprimersi in forma solubile in sistemi batterici. Per la stabilità termica vengono impiegati TemStaPro, ProLaTherm e BertThermo, che stimano la resistenza della proteina a condizioni di stress termico. Gli output di ciascun gruppo vengono integrati tramite modelli di Random Forest, addestrati per combinare i segnali dei singoli predittori in metriche più precise e affidabili di quelle ottenibili da ciascuno strumento individualmente.
Hardware
La piattaforma BIOINF-farma è ospitata su due workstation ad alte prestazioni, ciascuna equipaggiata con un processore Intel Xeon a 16 core, 128 GB di memoria RAM e una scheda grafica NVIDIA RTX A5000 da 24 GB. Questa configurazione garantisce la capacità di elaborazione necessaria per sostenere le fasi computazionalmente più intensive della pipeline, in particolare la predizione strutturale e i modelli di machine learning. Il sistema operativo Ubuntu 20.04 e il server web Apache2 gestiscono l’accesso remoto alla piattaforma, consentendo agli utenti di sottomettere le proprie sequenze e consultare i risultati direttamente dal browser, senza necessità di installazioni locali o competenze informatiche specifiche.
Interfaccia web
BIOINF-farma è accessibile sia in locale che da remoto tramite un’interfaccia web, rendendo la piattaforma fruibile da qualsiasi utente connesso alla rete, senza necessità di installazioni o competenze di programmazione. L’interfaccia guida l’utente attraverso le fasi operative in modo intuitivo: è possibile caricare sequenze in formato FASTA o strutture in formato PDB, verificare i file caricati e avviare l’analisi con pochi click. Una volta sottomesso il job, viene generato un identificativo univoco che consente di monitorare l’avanzamento dell’elaborazione in tempo reale tramite una barra di progresso dinamica. Al termine del calcolo, l’interfaccia presenta un riepilogo dei risultati e mette a disposizione un report scaricabile in formato PDF. Gli output dei singoli strumenti sono inoltre accessibili individualmente tramite un menu a tendina, permettendo all’utente di consultare i risultati di ciascun modulo in modo indipendente.