La quantità di dati a disposizione della comunità scientifica del SARS-CoV-2, il coronavirus responsabile della malattia Covid-19, non ha precedenti. In particolare, sin da subito laboratori in tutto il mondo hanno iniziato a sequenziarne il codice genetico ed a condividerlo in un'enorme banca dati (GISAID). A partire da più di 50.000 sequenze di SARS-CoV-2 e da un'ipotesi di Quasi-Linkage Equilibrium per la popolazione virale, gli autori sfruttano un algoritmo di Fisica Statistica Inversa o DCA, Direct Coupling Analysis, per estrarre dai dati evidenze di interazioni epistatiche fra coppie di loci all'interno del genoma (c'è epistasi fra i loci A e B se l'effetto di una mutazione in A dipende dalla mutazione in B). Come risultato, vengono determinate interazioni fra loci appartenenti ad otto diversi geni virali. La ricerca potrebbe suggerire nuove combinazioni per il trattamento farmacologico della malattia, oltre che contribuire alla comprensione dei meccanismi biologici alla base del funzionamento del virus.

Il lavoro di ricerca è stato condotto dal prof. Erik Aurell (KTH), con il supporto della prof.ssa Hongli Zeng (NJUPT) presso il centro NORDITA, Nordic Insitute for Theoretical Physics, Stockholm, Sweden.