set142017
Diabete, obesità e cancro, il legame ha una firma genetica
Una "firma genetica" che unisce tre patologie diverse: obesità, diabete e cancro della mammella. È il frutto di una ricerca italiana coordinata da Caterina La Porta, docente di Patologia generale presso il Dipartimento di Scienze e Politiche Ambientali dell'Università degli Studi di Milano, alla quale abbiamo chiesto di descriverci lo studio.
Che cosa ha fatto emergere di rilevante il vostro studio?
La nostra ricerca di fatto ha permesso di far emergere una 'signature', cioè di identificare un gruppo di geni altamente correlati con l'obesità. Sono 38 geni che hanno una significatività di 5 sigma, una risoluzione usata per individuare il bosone di Higgs. Questi 38 geni, anche se sono pochi, mettono in evidenza la "complessità", nel senso che le patologie sono sistemi complessi e quindi è quasi impossibile pensare che ci sia un unico gene responsabile di una malattia come l'obesità o il cancro. Quello che abbiamo fatto è far emergere le parti comuni di questo sistema in queste 2 patologie. Questi 38 geni mettono in evidenza i punti più importanti (quindi più deboli) del sistema di queste patologie: sicuramente l'infiammazione e il sistema immunitario. Altri geni risultano interessanti per gli effetti che determinano sul soggetto obeso a livello del sistema nervoso centrale, causando sintomi quali depressione, ansietà o mancanza di sonno. Possiamo dire che l'analisi di big data fatta su una grande popolazione può dare le caratteristiche significative importanti di una patologia - non necessariamente le cause - e che questa sia una signature comune lo conferma il fatto che queste patologie sono correlate. Si sa dalla statistica che l'obesità nelle donne determina maggiore predisposizione al tumore alla mammella, ma non si sa esattamente perché. Questa firma genetica in un certo modo dà un'indicazione di quali sono le vie maggiormente coinvolte.
Quali problemi tecnici avete dovuto affrontare per arrivare a questi risultati come li avete risolti?
Esistono banche dati molto ben gestite e molto grandi, messe a disposizione da istituzioni che raccolgono un grande numero di pazienti. Il problema non è l'accesso all'analisi dei dati (quali trascrittomi o genomi), quanto mettere insieme tutti questi dati acquisiti in strutture diverse per poter avere una statistica sufficiente e darci risultati affidabili al fine di far emergere le caratteristiche comuni. Il problema maggiore è il cosiddetto 'batch effect', cioè il fatto che questi dati generati in varie parti del mondo sono ottenuti con tecniche diverse. Pertanto, mettendo insieme questi dati, le differenze che si vedono non sono legate ai soggetti che si stanno analizzando, ma al modo con il quale ogni laboratorio ha ottenuto questi dati. Questo scoglio è stato superato grazie a un'idea sviluppata dai tre autori di questo lavoro - Stefano Zapperi, professore di Fisica alla Statale, il nostro più giovane collaboratore che viene da Barcellona e che nasce come matematico, Francesc Font-Clos ed io - grazie a un metodo matematico che consente di vedere tutti questi dati sullo stesso piano e di poterli pertanto metterli insieme. È un po' come avere rettangoli orientati in direzioni diverse che vengono riorientati nella stessa direzione, consentendo di compararli l'uno all'altro.
Quale utilità clinica possono avere questi geni identificati?
Questi geni emersi con alta significatività possono essere possibili marcatori, oppure target utili, per sviluppare una terapia mirata, per esempio verso la depressione (in questo senso sono emersi pattern non banali che possono far pensare a una potenziale terapia). Da questa ricerca emerge una panoramica comune, poi quando si è di fronte al singolo paziente si valuta qual è la problematica più importante.
Quale possibile utilità può avere la tecnica che avete sviluppato per superare il batch effect?
Stiamo già utilizzando a 360° il nostro metodo per numerose patologie di cui non si hanno marcatori attendibili e a questo punto, in generale, si ha la possibilità, analizzando i big-data opportunamente, di far emergere nelle diverse patologie le caratteristiche salienti ("signature"). È un metodo estremamente potente ed è una strategia che può essere utilizzata per qualsiasi patologia.
NPJ Syst Biol Appl, 2017;3:18
Fonte: Doctor33.it, 11/09/2017