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Un dispositivo per individuare nuovi marker diagnostici
Sviluppati alcuni metodi computazionali, attraverso abastract su Pubmed, per determinare il ruolo di una variazione nell'interazione tra geni diversi dei linfociti sul sistema immunitario
Alcuni scienziati, supportati dai fondi stanziati dall'Unione europea, hanno sviluppato tecniche innovative in grado di aiutare i ricercatori ad analizzare in tempi rapidi le banche dati mediche per individuare i marker diagnostici e quindi mettere a punto farmaci ad-hoc per i soggetti allergici. Coordinati dalla Sahlgrenska Academy dell'Università di Göteborg (Svezia), gli scienziati coinvolti nello studio ritengono che queste nuove tecniche potrebbe consentire di ridurre sensibilmente il numero di animali oggi utilizzati nei test clinici.
La ricerca, i cui risultati sono stati pubblicati sulla rivista PLoS Computational Biology, è il frutto di due progetti finanziati dall'UE: COMPLEXDIS ("Unravelling complex diseases with complexity theory: from networks to the bedside") e MULTIMOD ("Multi-layer network modules to identify markers for personalized medication in complex diseases").
Il progetto COMPLEXDIS ha ricevuto 1,81 milioni di euro in riferimento alla tematica "Scienze e tecnologie nuove ed emergenti" (NEST) del Sesto programma quadro (6° PQ), mentre a favore di MULTIMOD sono stati stanziati 2,53 milioni di euro per la tematica "Salute" del Settimo programma quadro (7° PQ).
Il team ha raccontato che il proprio lavoro costituisce un ulteriore sviluppo delle tecniche di analisi dei dati impiegate nelle banche dati mediche registrate nella banca dati PubMed (che contiene numerosi casi di studio) e dei dati microarray provenienti da altri archivi.
Gli scienziati analizzano questi ultimi dati perché consentono loro di valutare contemporaneamente e per diverse patologie tutti i 20.000 geni umani.
Gli scienziati, provenienti da Italia, Norvegia e Svezia, hanno messo a punto alcuni metodi computazionali per determinare il ruolo di una variazione nell'interazione tra geni diversi dei linfociti (un tipo di globuli bianchi) sul sistema immunitario. Esaminando gli abstract di 18 milioni di articoli raccolti in PubMed, i ricercatori sono riusciti a raccogliere le informazioni necessarie per identificare questi geni e su questa base a creare un modello di rete che rappresenta le modalità con cui interagiscono questi geni.
"Questo modello può essere paragonato a una sorta di circuito stampato nei linfociti utilizzato dalle cellule per decidere se attivare o meno il sistema immunitario", spiega il dott. Mikael Benson del dipartimento di biologia dei sistemi delle Sahlgrenska Academy, nonché collaboratore dell'ospedale pediatrico Regina Silvia.
"Sono decisioni che avvengono di continuo, poiché i linfociti sono incessantemente esposti a diverse particelle, anche solo attraverso la respirazione. Poiché alcune potrebbero avere effetti nocivi, le cellule devono decidere se attivare o meno il sistema immunitario. Capita però che le decisioni prese non siano quelle giuste: è il caso in cui si sviluppano allergie e diabete".
Il team ha eseguito varie simulazioni sui dati in modo da determinare le reazioni del modello sviluppato all'esposizione ripetuta alle particelle. Gli scienziati hanno identificato 4 tipi di reazioni: uno per lasciare inattivo il sistema immunitario e tre per attivarlo in modi diversi.
"Abbiamo scoperto che i geni del modello reagivano nei pazienti che presentavano diverse patologie immunitarie", ha detto Benson. "Utilizzeremo il modello per identificare i marker diagnostici in modo da poter sviluppare cure ad hoc, al momento in fase di test clinici per i pazienti allergici".
I ricercatori suppongono che questi metodi possano rivestire in futuro un ruolo cruciale per la ricerca, soprattutto alla luce del continuo aumento delle informazioni all'interno delle banche dati mediche. "Questi metodi potrebbe ridurre l'esigenza di condurre test sugli animali e determinare risparmi in termini di tempo e denaro", conclude sempre Benson. "Potrebbero inoltre tradursi in esperimenti più rapidi e mirati i cui risultati potrebbero portare a nuove scoperte sui marker diagnostici o per lo sviluppo di nuove cure".
Articolo:
Pedicini, M., et al. (2010) Combining network modeling and gene expression microarray analysis to explore the dynamics of Th1 and Th2 cell regulation. PLoS Computational Biology, pubblicato il 16 dicembre.
Fonte: (02/02/2011)
Pubblicato in Biochimica e Biologia Cellulare
Tag:
COMPLEXDIS,
MULTIMOD,
pubmed,
banche dati,
abstract
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