La Genomica Computazionale ci permette di analizzare i big data per avere un approccio totalmente di verso alla statistica in ambito biomedicale applicando la sequenza del genoma per scoprire l’origine di malattie e sindromi a partire dalla tipizzazione genetica e ambientale.
Un progetto, denominato GeCo, ideato da un’equipe del PoliMi, sta rivoluzionando questa branca attraverso un campionamento estensivo su banche dati pubbliche e mondiali, capaci di operare in cloud e implementando l’analisi computazionale dei dati stessi.
Quindi, partendo dal sequenziamento del genoma e grazie all’uso di analisi computazionali, sarà possibile decifrare ogni funzione del genoma costituendo il presupposto per il futuro nel campo della biologia e della medicina. Le tecniche di sequenziamento del genoma di nuova generazione NGS consentono di sviluppare algoritmi specializzati per decifrare le caratteristiche principali del genoma che si vuole trattare.
Ma quindi come mai un sistema del genere non è in uso già da tempo? Il problema da risolvere riguarda la tipologia del sistema, che deve essere capace di integrare i dati genomici estratti dagli algoritmi per ottenere una visione facilmente interpretabile dai medici per comprendere meglio i dati, quali ad esempio lo sviluppo di gravi malattie o i fattori ambientali che influiscono.
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