Come il Calcolo ad Alte Prestazioni (HPC) Trasforma la Genomica Clinica in Motore di Innovazione e Sanità Basata sui Dati
Dalla diagnosi delle malattie rare all’oncologia di precisione, la genomica sta passando da pratica di laboratorio a piattaforma abilitante per la sanità pubblica. Questa trasformazione è possibile solo grazie al calcolo ad alte prestazioni (HPC): milioni di letture di sequenziamento da elaborare in ore, terabyte di dati da archiviare e interrogare, modelli molecolari da simulare su scale temporali e spaziali prima impensabili. Per la Sardegna, regione con peculiarità genetiche e un ecosistema di ricerca in crescita, il binomio HPC + bioinformatica significa diagnosi più tempestive, protocolli terapeutici personalizzati e nuove opportunità per imprese deep-tech e servizi digitali alla PA. In prospettiva Programma 2021–2027, il tema incrocia la Priorità 8 (infrastrutture digitali, interoperabilità, economia del dato) e la Priorità 1 (ricerca industriale e trasferimento tecnologico), con impatti concreti su privacy sanitaria, formazione specialistica e sostenibilità delle infrastrutture.
- Perché l’HPC è decisivo per la genomica clinica e la ricerca
- Pipeline bioinformatiche end-to-end: dal campione all’evidenza clinica
- Dataset clinici, standard e privacy: governare dati sensibili
- Applicazioni e risultati: rare disease, oncologia, farmacogenomica e modellazione
- Sardegna–Italia–Europa: capacità, casi e sinergie operative
- Infrastrutture, competenze e sostenibilità: le condizioni abilitanti
- Uno sguardo di lungo periodo: sanità basata sui dati e valore pubblico
Perché l’HPC è decisivo per la genomica clinica e la ricerca
L’analisi genomica moderna genera grandi volumi di dati: un esoma (WES) produce decine di gigabyte, un genoma completo (WGS) centinaia, una coorte di pazienti nell’ordine dei terabyte. La finestra temporale clinica è stretta: in malattie rare pediatriche o in oncologia, il valore dell’informazione dipende dalla capacità di ridurre il tempo di risposta (turnaround) da settimane a giorni. Qui l’HPC fa la differenza: parallelizza gli step computazionali, gestisce i picchi di carico, garantisce scalabilità elastica e riproducibilità.
La genomica non è solo sequenziamento. Richiede pipelines complesse (allineamento, chiamata di varianti, annotazione, interpretazione) e, sempre più, integrazione con trascrittomica, metagenomica e single-cell. Ogni passo dipende da risorse di calcolo e storage ben dimensionate, scheduler affidabili (ad es. code SLURM), container e workflow riutilizzabili. Senza un’infrastruttura HPC e di data management robusta, la complessità tecnica ricade su laboratori e clinici, rallentando diagnosi e decisioni terapeutiche.
Sul versante della ricerca, l’HPC consente simulazioni molecolari (dinamica molecolare, docking, screening virtuale) per esplorare stabilità di proteine, effetti delle varianti e interazioni farmaco-bersaglio. Queste simulazioni accelerano l’identificazione di candidati e la prioritizzazione sperimentale, riducendo costi e tempi di laboratorio. In parallelo, l’analisi di coorti ampie (biobanche, studi longitudinali) si basa su infrastrutture capaci di orchestrare calcoli distribuiti preservando privacy e sovranità dei dati.
Pipeline bioinformatiche end-to-end: dal campione all’evidenza clinica
Una pipeline clinica tipica parte dal campione biologico e termina con un referto interpretabile dal medico. Ogni step può essere automatizzato e tracciato su HPC:
- Ingest e controllo di qualità. I file FASTQ prodotti dal sequenziatore vengono verificati con controlli di qualità (ad es. misure di base quality, GC content, contaminazioni). La qualità determina se procedere o ripetere il sequenziamento. L’HPC gestisce batch paralleli per mantenere tempi costanti anche su volumi elevati.
- Allineamento e pre-processing. Le letture sono allineate al genoma di riferimento (es. GRCh38); il pre-processing comprende marcatura dei duplicati, ricalibrazione delle qualità e compressione in formati CRAM per ridurre lo storage. Il parallelismo per chromosome-splitting e sharding riduce drasticamente i tempi.
- Chiamata di varianti e filtri. Si identificano SNV/indel (varianti puntiformi e piccole inserzioni/delezioni), e — in specifici contesti — CNV (variazioni del numero di copie) e SV (riarrangiamenti strutturali). In oncologia, si gestisce il confronto tumorale-germinale per distinguere varianti somatiche da costituzionali.
- Annotazione e prioritarizzazione. Le varianti vengono annotate con banche conoscenza (frequenze di popolazione, predittori di impatto, geni-malattia, farmaco-genomica). In ambito clinico, si applicano criteri standardizzati di classificazione (patogeniche, probabilmente patogeniche, VUS, ecc.) e si integrano informazioni fenotipiche (HPO).
- Refertazione e tracciabilità. L’ultimo miglio è la traduzione in evidenze clinicamente azionabili (es. alterazioni targettabili da linee guida) o in diagnosi (malattie rare). Devono rimanere audit trail completi: versione del riferimento, del chiamatore di varianti, delle banche dati, dei parametri e dei filtri applicati. L’HPC supporta versionamento e ripetibilità; i workflow manager (ad es. Nextflow, Snakemake) riducono gli errori e facilitano gli aggiornamenti.
La stessa logica si applica a RNA-Seq (quantificazione, differenziale, firma di espressione), single-cell (pre-processing, normalizzazione, riduzione di dimensione, clustering, annotazione cellulare) e metagenomica (assembly, tassonomia, profili funzionali). Una pipeline scalabile prevede step di validazione con dataset di controllo, monitoraggio delle prestazioni e allarmi in caso di drift o anomalie.
Per favorire interoperabilità e riuso, è utile fare riferimento alle infrastrutture europee per i dati della vita. Un buon punto di ingresso è ELIXIR, la rete europea che coordina risorse, standard e servizi per bioinformatica e dati sensibili in ambito biomedico: ELIXIR Europe.
Dataset clinici, standard e privacy: governare dati sensibili
I dati genomici rientrano tra le categorie particolari di dati personali e richiedono garanzie rafforzate. La privacy sanitaria non è un vincolo “a valle”, ma un requisito da progettare a monte: minimizzazione dei campi identificativi, pseudonimizzazione sistematica, basi giuridiche adeguate (es. finalità di diagnosi/terapia o ricerca con tutele specifiche), policy di accesso granulari per ruoli clinici e di laboratorio.
Gli standard sono fondamentali per ridurre attrito tra strumenti e istituzioni. Formati come VCF (varianti), BAM/CRAM (allineamenti) e HDF5/Zarr (single-cell) sono prassi consolidata. Sul lato clinico, profili HL7 FHIR Genomics consentono di integrare referti e varianti con cartelle cliniche elettroniche, preservando contesto e versioni. A livello di metadati, l’adozione dei principi FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) permette di ritrovare, interpretare e riutilizzare dataset in sicurezza; ontologie condivise (HPO per fenotipi, OMIM/Orphanet per malattie) riducono ambiguità.
Per la condivisione controllata, i repository europei per dati umani adottano meccanismi di accesso regolato (Data Access Committees) e tracciabilità degli usi. L’integrazione con infrastrutture nazionali e regionali consente di mantenere i dati sotto controllo del titolare (ospedale, centro di ricerca), condividendo solo quanto necessario per gli scopi autorizzati (clinica o ricerca). In parallelo, i processi di consenso informato si stanno evolvendo verso modelli più granulari e aggiornabili, che lasciano traccia delle preferenze del paziente nel tempo.
Nell’ottica di P8, questi elementi confluiscono in piattaforme regionali che gestiscono in modo federato i dataset clinici, collegandoli a cataloghi con metadati e policy esplicite, lineage e log di utilizzo, per favorire accountability e auditing, e prevenire riusi non autorizzati.
Applicazioni e risultati: rare disease, oncologia, farmacogenomica e modellazione
Malattie rare. L’uso di WES/WGS in pediatria e nelle diagnosi complesse consente di individuare varianti patogeniche in geni rari, spesso dopo anni di indagini. L’HPC consente di eseguire analisi trio (paziente + genitori), filtrare migliaia di varianti e arrivare a una lista ristretta di candidati con sostegno funzionale. La disponibilità di pipelines validate e multi-omics (es. RNA-Seq per confermare effetti di splicing) aumenta i tassi di diagnosi e orienta percorsi terapeutici e di presa in carico.
Oncologia di precisione. Nei tumori solidi e nelle emopatie, l’analisi genomica guida decisioni su terapie target o su arruolamento in trial. L’HPC consente chiamata di varianti somatiche su tessuto e liquid biopsy, calcolo di TMB e MSI, identificazione di riarrangiamenti e fusioni. L’integrazione con espressione genica e profili proteomici apre a firme predittive e stratificazioni cliniche più raffinate. In ambito territoriale, la messa a terra di Molecular Tumor Board digitali consente la discussione collegiale dei casi con accesso a evidenze aggiornate.
Farmacogenomica. Varianti in geni del metabolismo influenzano efficacia e rischio di eventi avversi. Con HPC e pipelines standardizzate, i test possono essere pre-computati su popolazioni eleggibili e richiamati al bisogno, riducendo tempi decisionali in urgenza. Per la PA, questo si traduce in protocolli clinici aggiornati e in indicatori di esito misurabili (riduzione eventi avversi, ottimizzazione dosaggi).
Modellazione molecolare e drug discovery. La dinamica molecolare (MD) e le simulazioni di legame testano stabilità strutturali, effetti di varianti missenso e interazioni farmaco-bersaglio. L’HPC GPU accelera calcoli su scala microsecondo, rendendo praticabili campionamenti e screening ad alta capacità per candidati molecolari. Collegando modellazione e genomica (ad es. varianti in canali ionici o recettori), si ricavano ipotesi terapeutiche e priorità sperimentali con maggiore confidenza.
Sardegna–Italia–Europa: capacità, casi e sinergie operative
Sardegna. Il sistema regionale dispone di competenze e infrastrutture utili: centri di ricerca e università hanno consolidato gruppi di bioinformatica e HPC; realtà come CRS4 e dipartimenti biomedici sviluppano pipelines, portali e training su analisi WES/WGS, RNA-Seq e single-cell. Nelle Aziende ospedaliere universitarie, progetti congiunti clinica–laboratorio–ICT hanno introdotto elementi di refertazione molecolare in ambito oncologico e diagnostica avanzata, con attenzione a privacy e tracciabilità. La presenza di competenze in biostatistica e epidemiologia facilita l’uso di coorti locali e registri per studi osservazionali e per la valutazione degli esiti.
Italia. A livello nazionale, l’ecosistema del supercalcolo (con sistemi pre-exascale e reti di centri) e la rete di bioinformatica accademica supportano progetti multicentrici su coorti estese. Le biobanche cliniche e i centri di sequenziamento ad alto throughput collaborano a studi traslazionali che vanno dalla caratterizzazione molecolare alla definizione di firmatari predittivi. Per le imprese, questo si traduce in contratti di servizi bioinformatici, consulenza regolatoria e sviluppo di software medicale a bordo di laboratori e ospedali.
Europa. Le infrastrutture di ricerca europee in scienze della vita offrono servizi condivisi per calcolo, archiviazione sicura e accesso controllato ai dati umani, nonché standard per interoperabilità e riuso. La convergenza su principi di federazione dei dati (i dati restano nei luoghi di origine, si spostano i calcoli) consente di lavorare su coorti multi-Paese mantenendo tutele locali. Per la Sardegna, collegarsi a queste reti significa visibilità, scambio di competenze e accesso a strumenti già validati.
Infrastrutture, competenze e sostenibilità: le condizioni abilitanti
Architetture tecniche. Un’infrastruttura per genomica clinica combina calcolo (nodi CPU/GPU, scheduler), storage multistrato (scratch ad alte prestazioni, archive su oggetti con versioning), rete a bassa latenza e servizi (registry container, orchestratori, gestione dei segreti). L’adozione di workflow as code (Nextflow/Snakemake), container e ambienti conda riduce l’attrito tra team e mantiene la riproducibilità. Fondamentale la segmentazione tra ambienti di sviluppo, validazione e produzione, con regole di promozione e change management.
Qualità, auditing e life-cycle. Ogni pipeline deve esporre indicatori di qualità operativa (success rate, tempi medi per campione, storage per campione), qualità analitica (copertura, uniformità, sens/spec) e tracciabilità (versioni, reference, banche dati). I log devono permettere audit interni/esterni e incident response; modelli di rischio (tecnico, privacy, clinico) vanno aggiornati periodicamente. In ambito clinico, il laboratorio mantiene validazioni e verifiche per assicurare che aggiornamenti di software/reference non alterino le prestazioni dichiarate.
Competenze e ruoli. Servono bioinformatici clinici, data engineer, amministratori HPC, biostatistici, molecular pathologist e clinici formati all’interpretazione genomica. L’inclusione di professioniste STEM nei ruoli tecnici e decisionali è sia un obiettivo di parità di genere sia un fattore di qualità dei risultati. Per la PA, percorsi di capacity building su procurement, privacy e valutazione d’impatto aiutano a tradurre i bisogni clinici in requisiti verificabili (es. tempi, accuratezza, interoperabilità con FSE/EMR).
Sostenibilità e green IT. Il costo energetico del calcolo cresce con i volumi. Ottimizzare pipeline (ridurre rielaborazioni, deduplicare, usare CRAM), privilegiare calcolo vicino al dato (spostare script, non file), sfruttare code di bassa priorità per job non urgenti e monitorare kWh per campione sono pratiche che abbassano l’impronta ambientale. La pianificazione di investimenti modulari (GPU on-demand per MD o AI, storage a classi differenziate) evita sovra-provisioning.
Uno sguardo di lungo periodo: sanità basata sui dati e valore pubblico
L’HPC applicato alla genomica non è un esercizio tecnologico: è un bene abilitante per diagnosi più eque, terapie meglio mirate, prevenzione più intelligente. Per la Sardegna, significa capitalizzare su specificità genetiche e competenze diffuse, collegando laboratori, ospedali, università e PMI in una filiera digitale che va dal campione al referto e, quando autorizzato, alla ricerca. La prospettiva è una sanità basata sui dati, capace di apprendere dai propri risultati, di misurare gli esiti e di integrare le evidenze nella pratica clinica quotidiana.
Se l’isola consoliderà infrastrutture affidabili, standard condivisi e team interdisciplinari, potrà fare della medicina di precisione un asset territoriale: innovazione scientifica che diventa servizio, tutela della privacy che abilita fiducia, sostenibilità che guida scelte di investimento. È qui che P8 (infrastrutture, interoperabilità, governance del dato) e P1 (ricerca e trasferimento) convergono: nella costruzione di un ecosistema in cui l’HPC non è solo calcolo, ma capacità collettiva di produrre valore pubblico duraturo per cittadini, imprese e ricerca.
