Rilevazione qualitativa e quantitativa dell'espressione di RNA circolari in campioni longitudinali

La biologia molecolare ha compiuto notevoli progressi nel corso degli anni, portando alla scoperta di una vasta gamma di RNA non codificanti coinvolti nella regolazione e nell’espressione dei geni. Tra questi, gli RNA circolari (circRNA) hanno attirato particolare attenzione negli ultimi anni per il loro ruolo potenziale come marcatori diagnostici e prognostici in diverse malattie umane. I circRNA sono una classe di RNA che si differenzia dai classici RNA lineari per la loro struttura a forma di anello, che li rende resistenti all'azione delle esonucleasi e conferisce loro una maggiore stabilità rispetto agli RNA lineari. Questa caratteristica è il risultato di una reazione di “backsplicing” durante la trascrizione del DNA: mentre gli RNA lineari vengono generati attraverso lo splicing classico, in cui si ha un legame covalente tra gli esoni in sequenza, negli RNA circolari le estremità 3’ e 5’ sono unite covalentemente formando una struttura circolare. I circRNA esercitano un ruolo chiave nella regolazione dell'espressione genica attraverso l'interazione con i microRNA e le proteine e si ipotizza che l’alterazione dell’espressione di specifici circRNA possa avere un ruolo importante nelle malattie e/o nei disturbi umani. Nonostante il loro coinvolgimento in diversi processi biologici, i circRNA sono però molto poco abbondanti nel trascrittoma cellulare, e la loro individuazione rimane complessa. L'obiettivo principale di questa tesi è stato lo sviluppo di una pipeline innovativa per l'identificazione e la quantificazione dei circRNA in dataset di RNA-seq simulati e reali. Particolare attenzione è stata dedicata all'analisi di campioni longitudinali, consentendo l'osservazione delle variazioni dei circRNA nel tempo. Sono stati utilizzati tre diversi software, già pubblicati in letteratura per questo preciso scopo, per i quali sono state calcolate e comparate le misure di precision e recall I risultati evidenziano che il tool CIRI2 è il più affidabile nell’identificazione e quantificazione dei circRNAs nei diversi dataset. Questo lavoro di ricerca fa parte di un progetto più ampio che mira a valutare il ruolo dei circRNA nello sviluppo neuronale fetale in presenza di infezioni congenite da virus patogeni umani. Nell’ambito di questo progetto sono in corso di produzione dei dataset sperimentali di trascrittomica, arricchiti della componente di circRNA, provenienti da cellule staminali neurali infettate con diversi virus umani patogeni e responsabili di malattie congenite. Su questi campioni sarà possibile studiare i profili di espressione dei circRNA nelle diverse fasi del processo di infezione e di identificare potenziali candidati per una successiva caratterizzazione funzionale. La pipeline sviluppata in questa tesi sarà impiegata per l’analisi di tali dataset, fornendo un tassello fondamentale per la buona riuscita di questo ambizioso progetto.