Un approccio integrato di genomica, modelling e metabolomica per il miglioramento genetico animale
di Andrea Fulgione
Dipartimento di Agraria
Il miglioramento genetico animale mira ad aumentare l'efficienza e le qualità delle produzioni nell’ottica di una zootecnia sostenibile. La crescente disponibilità di dati omici, insieme allo sviluppo di modelli predittivi sempre più accurati, sta migliorando ulteriormente la comprensione dei sistemi biologici e sta contribuendo allo sviluppo di programmi di selezione più efficienti, sostenibili e mirati. In questo contesto, un approccio integrato che combini genomica, modelling e metabolomica offre un vantaggio importante, in quanto consente l’analisi di caratteri complessi da prospettive complementari. La proteomica e la genomica consentono di individuare le varianti genetiche associate a tratti produttivi, riproduttivi e sanitari, fornendo una base solida per la selezione assistita da marcatori e da geni. Inoltre, rappresentano un elemento chiave per lo sviluppo e l’applicazione della genomica predittiva. Tuttavia, il DNA non racconta tutta la storia. Per comprendere come una mutazione possa influenzare realmente il carattere selezionato di un animale è necessario valutare in che modo tale mutazione alteri le funzioni della proteina coinvolta nei processi fisiologici. In questo contesto interviene il modelling: metodica di analisi che, attraverso lo sviluppo di modelli strutturali e simulazioni di dinamica molecolare, consente di valutare gli effetti delle sostituzioni amminoacidiche sulla struttura e sulla funzionalità delle proteine, fornendo così indicazioni utili per interpretare lo stato fisiologico degli animali.
La metabolomica aggiunge un ulteriore livello di informazione, fornendo una “istantanea” dettagliata dei metaboliti presenti nei tessuti o nei fluidi biologici e consente - al contempo - di ipotizzare in modo diretto un’associazione tra una o più mutazioni ed i loro effetti fisiologici reali. Poiché i metaboliti sono indicatori immediati dell’attività cellulare e dei processi fisiologici in atto, la loro analisi permette di valutare con maggiore precisione lo stato di salute degli animali e la loro risposta a diverse condizioni nutrizionali o ambientali. L’integrazione dei profili metabolici con i dati genomici potrebbe consentire l’identificazione di biomarcatori utili a selezionare animali con caratteristiche produttive e/o qualitative superiori. Nei programmi di selezione, questi dati rappresentano un valore aggiunto decisivo: aiutano a comprendere come il metabolismo dell’animale reagisce ai cambiamenti nutrizionali, ambientali o gestionali.
L’approccio integrato di genomica, modelling e metabolomica mira quindi a superare i limiti delle singole discipline, favorendo un approccio olistico del miglioramento genetico animale. Questa strategia potrebbe contribuire alla riduzione dei tempi necessari nei programmi di breeding e promuovere una gestione più sostenibile e consapevole delle risorse zootecniche. L’obiettivo finale è pertanto quello di proporre un approccio utile a sviluppare popolazioni animali più produttive, resilienti e capaci di adattarsi alle sfide ambientali e climatiche future, in un’ottica di innovazione responsabile e supportata da solide evidenze scientifiche.
In sintesi, l’integrazione tra genomica, modelling e metabolomica non rappresenta soltanto un avanzamento scientifico, ma un passaggio “importante” verso un allevamento moderno, sostenibile e orientato al futuro. Si tratta di un approccio fondato su dati solidi, capace di generare innovazione concreta e di supportare allevatori, ricercatori e tecnici nello sviluppo di sistemi produttivi più efficienti, responsabili e rispettosi degli animali e dell’ambiente.