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Dall’Italia una piattaforma che semplifica l’analisi del dna con grafi genomici, visualizzazioni interattive e calcolo accelerato.
La genomica – la disciplina che studia la struttura, la funzione e le interazioni dell’intero patrimonio genetico di un organismo – è oggi uno dei campi più promettenti della scienza, capace di ridefinire medicina e ricerca ambientale. Interpretare il dna significa comprendere le basi della vita, scoprire predisposizioni a malattie, individuare nuove terapie e costruire strategie di prevenzione su larga scala. Ma dietro questo potenziale si nasconde un ostacolo: i dati genomici sono immensi, complessi e difficili da maneggiare. Servono competenze di bioinformatica avanzata e infrastrutture costose, barriere che spesso limitano l’accesso solo a grandi centri di ricerca. È in questo contesto che nasce GenoGra, startup italiana fondata da Guido Walter Di Donato e parte dell’ecosistema LifeGate Way. Il suo obiettivo? Democratizzare l’analisi del genoma e renderla fruibile a un pubblico più ampio.
GenoGra propone una piattaforma che unisce semplicità d’uso e tecnologie avanzate, con l’intento di spostare l’attenzione dall’aspetto tecnico a quello interpretativo. Chi si avvicina al suo ambiente di lavoro trova un’interfaccia chiara, capace di guidare anche chi non ha esperienza diretta di bioinformatica. Ciò significa che ricercatori, clinici e professionisti di vari settori possono concentrarsi sul significato dei dati piuttosto che sulla fatica di elaborarli. L’idea è che la genomica debba essere uno strumento quotidiano per affrontare sfide che vanno dalla medicina predittiva alla salute pubblica, fino alla conservazione della biodiversità.
La piattaforma sviluppata dalla startup italiana si distingue soprattutto per l’uso dei grafi genomici, una rappresentazione che supera i modelli lineari tradizionali e permette di catturare la complessità delle varianti genetiche. Con i genome graphs diventa possibile analizzare popolazioni intere, confrontare più genomi in parallelo e ottenere una visione più accurata delle variazioni, aprendo nuove prospettive nello studio dell’evoluzione e nella medicina di precisione. A questa base scientifica si aggiunge un sistema di visualizzazione interattivo che traduce dati altrimenti indecifrabili in mappe intuitive. L’utente può così esplorare relazioni tra genomi, identificare schemi ricorrenti e scoprire differenze significative con uno sguardo diretto, senza dover necessariamente tradurre ogni passaggio in righe di codice.
Un altro punto di forza di GenoGra è la capacità di adattarsi a contesti diversi. La piattaforma offre pipeline flessibili e personalizzabili, progettate per rispondere alle esigenze di chi lavora nella ricerca accademica come di chi sviluppa strumenti diagnostici o applicazioni in ambito agricolo e veterinario. Questo carattere modulare consente di mantenere la stessa infrastruttura e declinarla in progetti che spaziano dall’individuazione precoce di malattie genetiche allo studio della resilienza delle specie animali o vegetali. Il tutto viene reso possibile da un’architettura che sfrutta calcolo accelerato, riducendo in modo significativo i tempi di elaborazione e rendendo gestibili dataset prodotti da tecnologie di sequenziamento di ultima generazione.
Oltre a semplificare l’analisi, GenoGra affronta uno dei nodi critici della bioinformatica: la fase secondaria del flusso genomico, quella che trasforma i dati grezzi in informazioni interpretabili. È qui che spesso si annidano errori, lentezze e bias dovuti all’uso di genomi di riferimento costruiti su campioni non rappresentativi. Con l’introduzione dei grafi genomici, la startup italiana cambia paradigma – dalla classica genomica all’innovativa pan-genomica – consentendo di rappresentare in un’unica rete la variabilità genetica di intere popolazioni. Questa scelta riduce ridondanza e complessità, aumenta la precisione e apre la strada a un uso più efficace dell’intelligenza artificiale nella genetica, perché fornisce dataset più ricchi e meno distorti. L’impiego di unità di elaborazione grafiche (Gpu) per accelerare il calcolo rende il processo compatibile con i tempi reali della ricerca e applicazione clinica, abbattendo quella barriera che oggi rallenta l’ingresso dell’intelligenza artificiale nella genomica.
Il progetto di Guido Walter Di Donato non nasce solo come piattaforma tecnica, ma come tentativo di ridefinire il rapporto tra scienza e società. Rendere accessibili strumenti di questo livello significa abilitare i medici a proporre cure più personalizzate, le istituzioni a mappare in tempo reale le dinamiche di salute pubblica e le amministrazioni a progettare città più resilienti alle pressioni ambientali. Allo stesso tempo, la capacità di esplorare e conservare la diversità genetica diventa un tassello fondamentale nelle strategie di tutela dell’ambiente. In un’epoca segnata da emergenze sanitarie e cambiamenti climatici, GenoGra prova a dimostrare che il dna non è solo un oggetto di ricerca, ma una chiave concreta per interpretare e governare la complessità del presente.
Alla base di questo percorso c’è un team con competenze scientifiche e tecnologiche di primo piano, cresciuto intorno alla visione di Di Donato, che ha maturato la sua esperienza al Politecnico di Milano sviluppando soluzioni di calcolo accelerato per la bioinformatica. GenoGra ha già raccolto riconoscimenti importanti nell’ecosistema dell’innovazione, tra cui la vittoria di Switch2Product e StartCup Lombardia, oltre alla selezione tra le migliori startup di GoBeyond. Con una tecnologia proprietaria in fase di brevettazione internazionale e un prototipo validato in collaborazione con genetisti, l’azienda si sta muovendo rapidamente dal laboratorio al mercato, sostenuta anche dai primi finanziamenti dedicati alla ricerca e sviluppo. Un segnale che la sua scommessa su genomica accessibile e scalabile ha già iniziato a convincere investitori e istituzioni.
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