Genomica e semiconduttori: un rapporto sempre più stretto

Secondo gli esperti di imec, i semiconduttori sono fondamentali per il progresso nell’ambito del sequenziamento genico, che in un prossimo futuro potrà essere eseguito al “point-of-care” avvalendosi di dispositivi sempre più piccoli, ma in grado di ottenere sempre più informazioni su virus e fattori di rischio genetico.

white paper imec Genomica e semiconduttori
Il white paper di imec è firmato da: Peter Peumans, Liesbet Lagae, Pol Van Dorpe, Simone Severi, Riet Labie, Nick Van Helleputte, Roel Wuyts, Kristi Valentine ed Els Parton

di Giorgia Andrei | Imec è un hub di riferimento internazionale nel settore della nanoelettronica. Nato nel 1984, è conosciuto soprattutto per la sua attività nella tecnologia dei microchip. Tra le diverse applicazioni alle quali sono dedicati i chip sviluppati da imec c’è il sequenziamento, un processo la cui peculiarità è stata evi- dente in occasione della pandemia: la sequenza del virus Sars-CoV-2 è stata pubblicata a sole quattro settimane dall’elaborazione dei primi campioni dai pazienti, consentendo l’identificazione e lo sviluppo di test molecolari e la progettazione dei vaccini a Rna. Ed è sempre grazie al sequenziamento che si possono monitorare le mutazioni e le varianti del virus.

I semiconduttori hanno già vinto una sfida

Va detto, però, che, a confronto con un genoma umano, un virus è una sequenza relativamente semplice e che per applicare il sequenziamento a singole cellule o in biopsie, per la diagnosi del cancro, ad esempio, i tempi e i costi sono ancora molto elevati. Come spiegano però gli esperti di imec nel white paper “Semiconductor technologies and system concepts to revolutionize genomics”, non mancano sviluppi che fanno ben sperare: gli strumenti di sequenziamento saranno capaci di fornire sempre più informazioni e insieme a essi diventeranno sempre più importanti l’archiviazione e la visualizzazione dei dati, l’apprendimento automatico e l’intelligenza artificiale. In questo crescendo di complessità, la tecnologia dei semiconduttori sarà cruciale. Come nessun altro settore, infatti, quello dei semiconduttori è riuscito, anno dopo anno, a realizzare sistemi più complessi e scalabili, in fattori di forma compatti e a prezzi ridotti, riuscendo a garantire affidabilità e prestazioni anche a fronte di soluzioni sempre più piccole: pensiamo, per esemplificare, ai telefoni cellulari, divenuti in pochi anni dei veri e propri supercomputer tascabili. L’industria dei semiconduttori ha vinto la sua sfida grazie alla “ottimizzazione cross- layer”, ovvero a uno sforzo di co-progettazione che ha interessato i diversi livelli del sistema elettronico. Un approccio simile, secondo imec, potrebbe guidare l’innovazione anche nel settore della genomica, che fra pochi anni potrà avvalersi di dispositivi di sequenziamento point-of-care portatili: si tratterà di eseguire operazioni come quelle già oggi praticate per i test rapidi, ma con la possibilità di ottenere molte più informazioni sui virus e sui fattori di rischio genetici del paziente. Di seguito, alcuni degli sviluppi che stanno interessando le fasi del sequenziamento, dalla preparazione del campione all’analisi dei dati.

Preparazione del campione

Prima di poter leggere il codice del Dna in un campione da analizzare vi sono diversi passaggi da compiere, che richiedono l’uso di strumenti diversi e tempistiche piuttosto dilatate. Per automatizzare questi passaggi e accorciare i tempi si possono adottare strutture microfluidiche basate su semiconduttori: parliamo di strutture molto precise e ultrapiccole, nell’ordine di pochi micrometri, e, quindi, di volumi piccoli e ben definiti di reagenti, che consentono di avere reazioni chimiche più veloci. Per comprendere i vantaggi offerti dalla microfluidica prendiamo ad esempio l’analisi del Dna libero circolante (Free Cell Dna), che è considerato la base per lo screening e la diagnosi precoce del prossimo futuro. Le fasi di preparazione del campione per questo tipo di applicazioni includono la separazione del plasma, l’estrazione del Dna, l’amplificazione, la frammentazione, la generazione e la pulizia della library, il controllo della qualità e della quantità del Dna. La maggior parte di questi passaggi può essere eseguita dalle strutture microfluidiche basate su semiconduttori: i micropilastri di precisione possono essere utilizzati per la separazione del plasma tramite filtrazione dimensionale o estrazione del Dna, tramite interazioni di superficie, mentre le strutture di smistamento dielettroforetiche isolano le molecole di Dna rilevanti per ulteriori analisi. Anche nelle applicazioni di genomica unicellulare, che si concentrano sul sequenziamento del Dna da una singola cellula, i semiconduttori sono un’opzione ideale. La preparazione del campione in questo caso consiste nella selezione e manipolazione delle cellule bersaglio e nella codifica a barre delle cellule prima del sequenziamento. Nello specifico, imec ha realizzato un dispositivo cell-sorter per lo smistamento delle cellule, integrato con il rilevamento (basato su fotonica, microscopia o impedenza) e circuiti di sincronizzazione (per cronometrare perfettamente il passaggio cellulare e l’evento di smistamento cellulare).

L’evoluzione dei metodi di sequenziamento

Fino ai primi anni 2000 il metodo dominante per il sequenziamento del Dna è stato quello inventato nel 1977 da Fred Sanger, conosciuto anche come metodo a terminazione di catena o metodo dei dideossinucleotidi. Nel 2005 sono nate le tecniche di sequenziamento di nuova generazione, basate sul sequenziamento per sintesi: le piattaforme di sequenziamento sono diventate più compatte e hanno utilizzato sistemi multicanale per ottenere prestazioni molto più elevate rispetto alle apparecchiature basate sul metodo Sanger, attraverso letture parallele di brevi frammenti di Dna.

Particolare successo hanno avuto la tecnologia di Illumina, basata sul rilevamento ottico altamente parallelizzato, e quella sviluppata da ThermoFisher Scientific che, combinando il Cmos con il sequenziamento per sintesi, ha reso possibile il sequenziamento di frammenti più corti in meno di 5 ore. Il sequenziamento di terza generazione è invece caratterizzato da una lettura in tempo reale, una risoluzione a singola molecola e letture molto più lunghe.

Gli esempi, in questo caso, arrivano da Pacific Biosciences, che ha messo sul mercato un si- stema a lettura lunga, basato su guide d’onda a modalità zero, e da Oxford Nanopore, che ha lanciato sistemi a lettura lunga basati su nano- pori biologici. Il sequenziamento di quarta generazione sarà caratterizzato da un rilevamento elettrico e/o fotonico integrato e dal passaggio dalla tecnologia Cmos standard a quella avanzata in nano-dimensioni.

Un elemento importante per il sequenziamento di nuova generazione è rappresentato dai sensori a nanopori, che consentono letture lunghe di singole molecole e un sequenziamento ad alto rendimento. I nanopori sono piccoli fori in membrane sottili attraverso i quali può muoversi una molecola di Dna/Rna o una proteina. Lo spostamento genera un segnale elettronico indicativo della struttura della molecola, che può essere utilizzato per decodificarne la composizione. I nanopori possono essere realizzati con materiali biologici o semiconduttori: in questo secondo caso sono più robusti e integrabili con l’elettronica on-chip. Utilizzando una litografia all’avanguardia, imec è in grado di realizzare nanopori basati su semiconduttori con diametro inferiore a 5 nm. Non solo: un nuovo tipo di sensore a nanopori può essere prodotto con pattern litografici su array FinFET: nel dettaglio, un transistor FinFET e il suo gate sensibile sono avvolti attorno al nano-poro in modo da rilevare direttamente il campo elettrico nel nanoporo e accelerare i tempi di lettura.

Analisi dei dati

Il software è un componente chiave degli strumenti di sequenziamento point-of-care. Le soluzioni software intelligenti, con algoritmi di apprendimento automatico e intelligenza artificiale, saranno cruciali per gestire quantità enormi di dati quando milioni di test di sequenziamento verranno eseguiti nella pratica quotidiana degli ospedali di tutto il mondo. L’ExaScience Life Lab di imec ha sviluppato uno strumento open source, denominato el- Prep, per accelerare il processo di ricostruzione e di identificazione delle varianti che è 16 volte più veloce del toolkit di analisi del genoma usato come riferimento standard. elPrep è convalidato da Janssen Pharmaceutica e Seven Bridges Genomics. È scritto in Go, un linguaggio di programmazione open source, e può essere eseguito su qualsiasi server standard, in locale o nel cloud.


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