Scienza e Medicina

Un programma per capire le piante

19 maggio 2020 | Scritto da La redazione

Uno studio de La Sapienza di Roma ha portato alla creazione di un algoritmo in grado di fare previsioni sul comportamento delle piante

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 funzionali. Ciò vale anche per i vegetali, dei quali sono ancora poco noti i meccanismi alla base della formazione di radici, fusti e foglie. Uno studio coordinato dal Dipartimento di Biologia e biotecnologie Charles Darwin della Sapienza in collaborazione con l’Università di Utrecht, e pubblicato sulla rivista Developmental Cell, descrive la creazione di un modello matematico computazionali che, riproducendo l’attività di diversi network genetici, è in grado di fare predizioni poi verificate in vivo.

 

Capire una pianta. Con le moderne tecnologie di analisi molecolare 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. Sapere in anticipo se con determinate condizioni del terreno, dei fertilizzanti o d’innaffiamento la pianta possa crescere in maniera più o meno rigogliosa ha una rilevanza non da poco. Nello studio coordinato da Sabrina Sabatini del Dipartimento di Biologia e biotecnologie Charles Darwin della Sapienza è stato realizzato un modello computazionale in grado di riprodurre esattamente le fasi di crescita della radice di Arabidopsis thaliana, conosciuta anche come arabetta comune. Il programma è in grado di predire il comportamento della pianta in vivo e in diverse condizioni ambientali.


La ricerca.
Per acquisire questi 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”.

I ricercatori hanno identificato successivamente le reti attive nel differenziamento cellulare e i loro meccanismi di funzionamento: come l’azione inibitoria reciproca di alcune molecole di controllo, il numero di cellule indifferenziate della radice e come tale processo venga interrotto.

“Il nostro – conclude Sabatini – è uno dei pochi modelli dinamici che incorpora l’attività di diversi network genetici in grado di riprodurre in silicio (ovvero al computer) la crescita della radice, e potrà essere utilizzato per fare predizioni testabili sperimentalmente in vivo”.

La redazione
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