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Sanità & Tecnologia
13 Ottobre 2025 - 19:10
Foto di repertorio
Un software italiano potrebbe rivoluzionare la lotta contro il Covid-19. Si chiama ConvMut (abbreviazione di Convergent Mutations) ed è il primo strumento in grado di predire le nuove varianti del virus SARS-CoV-2, facilitando l’adattamento dei vaccini e degli anticorpi monoclonali.
Il progetto è frutto della collaborazione tra l’Azienda Ospedaliero-Universitaria Pisana (Aoup), il Politecnico di Milano e l’Istituto Spallanzani di Roma. Basato sul principio dell’evoluzione convergente, ConvMut analizza milioni di sequenze virali per individuare in anticipo le mutazioni più probabili, cioè quelle che consentono al virus di adattarsi meglio alle condizioni ambientali e alla risposta immunitaria della popolazione.
Ideato da Daniele Focosi, ematologo e virologo dell’Aoup, insieme a Fabrizio Maggi dello Spallanzani e Anna Bernasconi del Politecnico di Milano, il software è ora disponibile online sulla piattaforma internazionale GISAID Data Science Initiative, dove attinge a oltre 17 milioni di sequenze genetiche condivise da laboratori di tutto il mondo.
Secondo Focosi, “la pandemia oggi riguarda soprattutto i pazienti immunocompromessi, ma il virus continua a mutare e i vaccini devono essere aggiornati rapidamente. ConvMut può ridurre il ritardo tra la comparsa di una nuova variante e la sua inclusione nei vaccini”.
Maggi sottolinea che il sistema permetterà di prevedere con mesi di anticipo quale sarà il ceppo dominante, migliorando l’efficacia delle campagne vaccinali. Bernasconi aggiunge che ConvMut automatizza l’analisi dell’evoluzione del virus, fornendo grafici e dati quasi in tempo reale sui lignaggi e sulle mutazioni comuni.
Oltre ai vaccini, il software potrà supportare anche la ricerca sugli anticorpi monoclonali, aiutando le aziende farmaceutiche a orientare meglio lo sviluppo dei trattamenti e a ridurre i fallimenti sperimentali.
Con ConvMut, la ricerca italiana segna un passo avanti decisivo nella previsione e prevenzione delle future varianti del Covid-19, combinando biologia evolutiva e intelligenza computazionale.
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