Obi Griffith, professore di medicina e vicedirettore del McDonnell Genome Institute della Washington University School of Medicine, è stato invitato come relatore di chiusura deiSIB days 2024the Swiss Bioinformatic Summit. Abbiamo colto l'occasione per porre alcune domande al co-direttore del Griffith Lab sul futuro dell'oncologia di precisione. Intervista.
Il SIB: Hai tenuto il discorso di chiusura dei SIB days 2024 sul tema «Risorse bioinformatiche di scienza aperta per l'oncologia di precisione». Perché hai scelto questo argomento?
Obi Griffith: È l'argomento della mia ricerca. Rappresenta in linea di massima il mio interesse nell'applicare approcci di scienza aperta alla risoluzione di problemi per i pazienti oncologici e la ricerca sul cancro. L'approccio comunitario o di scienza aperta presenta alcuni vantaggi in termini di sfruttamento di molte menti brillanti. Le persone sono disposte a dedicare volontariamente il loro tempo in vari modi attraverso l'impresa accademica. Massimizza l'utilità del lavoro rendendolo il più libero e ampiamente disponibile possibile, sia per scopi non commerciali che commerciali.
Il SIB: La bioinformatica sta diventando sempre più centrale nell'oncologia e nelle scienze mediche. Come pensi che si evolverà il settore per adattarsi e adeguarsi a questo nuovo paradigma?
O.G.: Concordo con l'affermazione secondo cui la bioinformatica continua a diventare sempre più centrale nella ricerca medica e, in una certa misura, anche nella pratica medica. È così da 15 o 20 anni. Chi non è esperto di bioinformatica a volte ne rimane sorpreso. I problemi diventano sempre più complessi e con il tempo aumenta la necessità di supporto bioinformatico. La formazione in bioinformatica sta diventando sempre più comune e diffusa in altre discipline.
Anche adesso, come professore, vedo giovani studenti che entrano nella facoltà di medicina con un background informatico, imparano a programmare o diventano competenti in bioinformatica perché capiscono che le scienze mediche e biologiche sono ormai scienze dei dati.
Se vuoi essere efficace in queste discipline, devi comprendere la parte relativa alla scienza dei dati. Devi avere alcune competenze di bioinformatica piuttosto che affidarti a qualcun altro che se ne occupi per te.
Il SIB: Ritiene che la crescente domanda di medicina personalizzata aumenti la necessità delle scienze dei dati in generale?
O.G.: Assolutamente sì . Medicina personalizzata è un modo per dire medicina su misura o personalizzata. Ogni volta che qualcosa è personalizzato, è più complesso. Immagina se ci fosse un grande movimento nella società verso l'abbigliamento personalizzato; oggi, tutto è prodotto in serie in termini di prodotti di consumo, ma in passato si andava a farsi confezionare tutto su misura. Per molti versi era meglio, i vestiti erano migliori, più adatti, ecc. Vestiti per tutta la vita, fatti apposta per te e magari riparati nel corso del tempo. Ma molto più costosi, ovviamente.
La medicina di precisione è così, il che è fantastico, tranne per il fatto che abbiamo bisogno di sarti altamente qualificati, strumenti e competenze che forse altrimenti non esistono. Questo rende il problema più grande perché queste cose sono difficili da automatizzare. Anche se, naturalmente, stiamo lavorando anche su questo per cercare di scalare la medicina di precisione in modo che possa essere automatizzata in modo più "produttivo".
Il SIB: Nel pomeriggio hai visitato la nostra mostra di poster. C'è qualcosa che ha attirato la tua attenzione?
O.G.: Ho avuto delle conversazioni molto interessanti davanti ai poster. Ho parlato con una scienziata del SIB che stava studiando un sottogruppo di tumori del colon-retto con tumori microsatellitari stabili, ma con un elevato carico di mutazioni tumorali. Stava identificando questo specifico sottogruppo di tumori del colon-retto che potrebbero trarre beneficio dalle terapie immunitarie. Ha utilizzato uno strumento del nostro laboratorio, il che mi ha fatto molto piacere: lo ha implementato in un modo nuovo per facilitare l'uso a chi utilizza un tipo specifico di pipeline, cosa che noi avremmo voluto fare ma che non abbiamo ancora fatto. Le ho chiesto di contattarci per condividere le sue note, in modo da poter utilizzare il nostro strumento nel modo in cui lei lo ha implementato.
Ho anche parlato di alcune iniziative di formazione che stanno avvenendo attraverso il SIB. Sono molto interessato al tema dell'istruzione e delle pratiche di formazione in bioinformatica, ad esempio quale sia il modo più efficace per tenere workshop o fornire formazione online. Ho preso alcuni appunti sugli strumenti e i moduli che utilizzano per mettere insieme i materiali di formazione online.
Il SIB: Il vostro laboratorio utilizza metodi computazionali per l'analisi di grandi set di dati al fine di identificare marcatori per la diagnosi e la previsione della risposta ai farmaci nel cancro. Ritiene che siano necessari maggiori sforzi internazionali in questo campo?
O.G.: Esistono già molte collaborazioni internazionali, ma sicuramente potrebbero essercene di più. A volte ci capita di ripetere il lavoro degli altri in diverse parti del mondo: può succedere che un gruppo in America sviluppi uno standard e contemporaneamente un gruppo in Europa sviluppi uno standard che cerca di ottenere lo stesso risultato e a volte quasi con la stessa soluzione. E poi, ciascuno cerca di promuovere l'adozione di questo standard. Probabilmente sarebbe più efficiente lavorare insieme su queste cose.
SIB: E le collaborazioni con il SIB? Come vede il SIB dall'altra parte dell'Atlantico?
O.G.: Certamente. Abbiamo già lavorato con persone affiliate al SIB. È un centro di eccellenza nel campo della bioinformatica. Il SIB è molto famoso per alcune risorse come UniProt, ecc., ma anche perché è una delle istituzioni di bioinformatici meglio organizzate. In America, se li si sommano, probabilmente abbiamo più bioinformatici. Ma non esiste un'organizzazione come il SIB, che coordini gli sforzi per la formazione e la ricerca dell'intera impresa bioinformatica a livello nazionale.
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Crediti immagine: Evren Kiefer
