Un nuovo algoritmo bioinformatico per studiare i circular RNAs: EasyCircR
Istituto oncologico di ricerca
18 marzo 2025
Un team di ricercatori dello IOR, in collaborazione con l’Università di Verona (Italia), ha sviluppato EasyCircR, un nuovo software bioinformatico che permette di studiare in modo dettagliato gli RNA circolari (circRNA), molecole recentemente riconosciute per il loro ruolo chiave nella regolazione genica e nelle malattie come il cancro.
Un nuovo studio dell'Unità di Bioinformatica dell'IOR, pubblicato su Computers in Biology and Medicine, ha evidenziato il ruolo degli RNA circolari nella regolazione post-trascrizionale e il loro potenziale come biomarcatori e target terapeutici. Guidata da Luciano Cascione, la ricerca ha sviluppato EasyCircR, un innovativo strumento per analizzare le reti di interazione circRNA-miRNA-mRNA, fornendo nuove prospettive sui meccanismi regolatori e aprendo la strada a future applicazioni cliniche.
Gli RNA circolari sono frammenti di RNA che, a differenza degli RNA lineari, formano strutture ad anello e possono influenzare l’espressione genica attraverso meccanismi complessi. Queste molecole sono state identificate come potenziali biomarcatori diagnostici e bersagli terapeutici per diverse patologie.
EasyCircR offre un approccio innovativo combinando il riconoscimento degli RNA circolari con l’analisi della loro influenza sui microRNA (miRNA) e sugli RNA messaggeri (mRNA). Grazie a un’interfaccia intuitiva basata su R/Shiny, gli utenti possono esplorare e visualizzare queste interazioni biologiche con facilità.
Lo strumento, sviluppato con il contributo dell’Università di Verona (Italia), è stato testato su dati di linfoma diffuso a grandi cellule B (DLBCL) e cancro al seno triplo negativo, rivelando nuovi meccanismi di regolazione post-trascrizionale che potrebbero avere importanti implicazioni nella ricerca sul cancro.
Il software EasyCircR è disponibile come pacchetto R open-source e può essere scaricato gratuitamente su GitHub: https://github.com/InfOmics/EasyCircR.
Questa innovazione segna un passo avanti nello studio degli RNA non codificanti e nel loro potenziale ruolo come biomarcatori e target terapeutici per diverse malattie.