Un framework computazionale per modellizzare la risposta radiobiologica in esperimenti sotterranei in vitro.

The study of biological effects induced by exposure to low levels of ionizing radiation presents many unresolved issues in radiation biology, particularly with respect to immune system modulation and cellular stress responses. Within this context, the interdisciplinary field of radioimmunobiology investigates specifically the interactions between ionizing radiation and immune-related pathways, highlighting the need for quantitative approaches capable of linking radiation exposure to biological outcomes. Increasing experimental evidence also suggests that natural background radiation itself plays a functional role in maintaining normal biological processes, while deviations from this environment can lead to measurable cellular alterations. In the framework of the INFN-funded project DISCOVER22, the primary objective of this thesis was to develop a computational model able to reproduce radiobiological data on HaCaT cells (healhty human keratinocytes) when cultured under a reference radiation environment (RRE) or in the low radiation environment (LRE) at the underground facility INFN-LNGS. After being adapted to the different radiation environments, cells were irradiated with a 1Gy X-ray challenging dose to measure their response. HaCaT cells represent a robust in vitro system for studying radiation-induced effects on cell-cycle regulation, genomic instability, and innate immune signaling. The model aims to capture subtle differences between these radiation conditions by incorporating time-dependent parameters and pathway activation mechanisms. A compartmental modeling framework based on ordinary differential equations was implemented to describe cell-cycle progression, including radiation-induced perturbations. The baseline model consists of six compartments representing distinct cell-cycle phases or cell subsets with specific features (dead or micronucleated cells) and includes time-dependent transition rates under irradiation. To account for immune-related stress responses, the model was extended to incorporate activation of the cGAS–STING pathway, resulting in an expanded nine-compartment structure with additional parameters. Parameter estimation was performed using a combination of local and global optimization techniques, ensuring robustness and consistency with experimental observations. The model was calibrated and validated using in vitro experimental data acquired at Roma Tre University, the Gran Sasso National Laboratory, and the Radiation Biophysics and Radiobiology Laboratory of the University of Pavia. The results show that the proposed model successfully reproduces key radiobiological features observed under both RRE and LRE conditions, including differences in cell-cycle dynamics, radiation-induced micronuclei formation, and activation of the cGAS–STING pathway. Incorporating time-dependent parameters and immune pathway activation introduces additional complexity, resulting in a slight decrease in model robustness and accuracy, but yields a more realistic description of cellular responses. Overall, this work provides a quantitative framework for studying low-background radiation biology and contributes to the development of predictive models in radiobiology, with potential applications in the design and interpretation of future experimental studies.

Lo studio degli effetti biologici indotti dall’esposizione a bassi livelli di radiazioni ionizzanti presenta ancora molte questioni irrisolte in ambito radiobiologico, in particolare per quanto riguarda la modulazione del sistema immunitario e le risposte cellulari allo stress. In questo contesto, il campo interdisciplinare della radioimmunobiologia studia in modo specifico le interazioni tra le radiazioni ionizzanti e l'attivazione del sistema immunitario, anche proponendo approcci quantitativi in grado di correlare l’esposizione alle radiazioni con gli esiti biologici. Un numero crescente di evidenze sperimentali sembra indicare che anche il livello naturale della radiazione di fondo possa svolgere un ruolo funzionale nel mantenimento dei normali processi biologici, mentre deviazioni da questo ambiente possono determinare alterazioni cellulari misurabili. Nell'ambito del progetto INFN - DISCOVER22, l’obiettivo principale di questa tesi è stato lo sviluppo di un modello computazionale in grado di riprodurre le risposte radiobiologiche della linea cellulare HaCaT (cheratinociti umani) coltivata in ambienti di radiazione di riferimento (Reference Radiation Environment, RRE) e nell'ambiente a basso fondo di radiazione (Low Radiation Environment, LRE) dei laboratori sotterranei del Gran Sasso. Dopo un tempo di adattamento ai diversi ambienti di radiazione, le cellule sono state esposte a una dose di 1Gy di raggi X, per testarne la risposta. Le cellule HaCaT rappresentano un sistema in vitro robusto per lo studio degli effetti indotti dalle radiazioni sulla regolazione del ciclo cellulare, sull’instabilità genomica e sulla segnalazione dell’immunità innata. Il modello è sviluppato per cogliere differenze sottili tra queste condizioni radiative mediante l’introduzione di parametri tempo-dipendenti e di meccanismi di attivazione delle vie di segnalazione. È stato quindi implementato un modello compartimentale basato su equazioni differenziali ordinarie per descrivere la progressione del ciclo cellulare, includendo le perturbazioni indotte dall’irraggiamento. Il modello di base è costituito da sei compartimenti rappresentativi delle diverse fasi del ciclo cellulare o di sottopopolazioni cellulari con determinate caratterstiche (cellule morte o micronucleate) e include tassi di transizione tempo-dipendenti in caso di irraggiamento. Per tenere conto delle risposte allo stress di natura immunitaria, il modello è stato esteso includendo l’attivazione del pathway cGAS–STING, ottenendo una struttura ampliata a nove compartimenti con parametri aggiuntivi. La stima dei parametri è stata effettuata mediante una combinazione di tecniche di ottimizzazione locali e globali, garantendo robustezza e coerenza con le osservazioni sperimentali. Il modello è stato calibrato e validato utilizzando dati sperimentali in vitro acquisiti presso l’Università Roma Tre, i Laboratori Nazionali del Gran Sasso e il Laboratorio di Biofisica delle Radiazioni e Radiobiologia dell’Università di Pavia. I risultati mostrano che il modello proposto riproduce con successo le principali caratteristiche radiobiologiche osservate sia in condizioni RRE sia LRE, incluse le differenze nella dinamica del ciclo cellulare, nella formazione di micronuclei indotti dalle radiazioni e nell’attivazione del pathway cGAS–STING. L’introduzione di parametri tempo-dipendenti e dell’attivazione della rispostaimmunitaria comporta un aumento della complessità del modello, con una lieve riduzione della robustezza e dell’accuratezza, ma consente una descrizione più realistica delle risposte cellulari. Nel complesso, questo lavoro fornisce un quadro quantitativo per lo studio dell'adattamento biologico a un livello di radiazione di fondo ridotto e contribuisce allo sviluppo di modelli predittivi in radiobiologia, con potenziali applicazioni nella progettazione e nell’interpretazione di futuri studi sperimentali.