IL PEDIATRA E LO SVILUPPO DELLE SCIENZE OMICHE - Laura Stronati Dipartimento di Biotecnologie Cellulari e Ematologia Sapienza Università di Roma

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IL PEDIATRA E LO SVILUPPO DELLE SCIENZE OMICHE - Laura Stronati Dipartimento di Biotecnologie Cellulari e Ematologia Sapienza Università di Roma
IL PEDIATRA E LO SVILUPPO
   DELLE SCIENZE OMICHE
           Laura Stronati
Dipartimento di Biotecnologie Cellulari e
              Ematologia
      Sapienza Università di Roma
IL PEDIATRA E LO SVILUPPO DELLE SCIENZE OMICHE - Laura Stronati Dipartimento di Biotecnologie Cellulari e Ematologia Sapienza Università di Roma
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il suffisso -omiche è utilizzato per formare nomi con
significato di indicare tutti i costituenti analizzati
collettivamente…
…quindi le scienze omiche studiano pools di
molecole biologiche (es., acidi nucleici, proteine,
enzimi), con svariate funzioni all’interno degli
organismi viventi
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Le scienze omiche ad esempio analizzano nel loro insieme:
 GENOMICA: i geni contenuti nel DNA (genomica) e le loro molteplici
  funzioni (genomica funzionale);
 EPIGENOMICA: le modifiche epigenetiche presenti nel materiale
  genetico di una cellula (l'epigenoma).
 TRASCRITTOMICA: un gran numero o di tutti i trascritti (trascrittoma);
 PROTEOMICA: il complesso delle proteine, in particolare delle loro
  strutture e funzioni.;
 METABOLOMICA: tutti i metaboliti di un organismo biologico, che
  sono i prodotti finali del suo metabolismo.

   Tra gli altri obiettivi delle scienze omiche vi è anche quello di
   studiare le connessioni e le interazioni reciproche tra i pool di
   molecole biologiche (interattomica) e tra queste molecole e i
   microrganismi intestinali (microbiomica), o i patogeni
   (infettivomica), i cibi e/o i nutrienti (nutrigenomica) e l’ambiente
   in generale (exposomica).
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Lo scopo di tale approccio olistico (o sistemistico) è quello di poter
comprendere operando con approcci integrativi, un sistema complesso
(che è un gruppo di entità, interconnesse, che formano un insieme
integrato), considerato come l’insieme di molecole biologiche che lo
compongono (e cioè geni, trascritti, proteine, metaboliti)
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L’analisi dei sistemi biologici offre la possibilità di studiare proprietà
collettive, cioè proprietà che non possono essere predette dallo studio
del comportamento di un singolo componente ma solo dallo studio
dell’insieme di quei componenti
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L’avvento delle “omics” coincide con uno
spettacolare miglioramento tecnologico in diversi
ambiti:

• biologia molecolare

• Informatica

• Internet
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 La genomica è lo studio sistematico del genoma, che rappresenta
  la quantità totale di DNA di una cellula o un organismo.

 La conoscenza del genoma risulta quindi utile in ogni campo della
  biologia e l'avvento di metodi per il sequenziamento del DNA ha
  accelerato significativamente la ricerca. In medicina, ad esempio, il
  sequenziamento è usato per identificare e diagnosticare malattie
  ereditarie e per sviluppare nuovi trattamenti. In modo simile, il
  genoma degli agenti patogeni può portare allo sviluppo di medicine

 Le tecniche di DNA microarray           consentono di misurare le
  differenze di espressione delle sequenze di DNA tra diversi
  individui, permettendo l’analisi dell’espressione di migliaia di geni
  simultaneamente
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DNA Microarrays: Applicazioni
I DNA microarray consentono lo screening
simultaneo di migliaia di geni: screening high-
throughput*
• Genotipizzazione genome-wide
• Espressione genica tessuto-specifica
• Analisi di mutazioni

*Per high-throughput si intendono tutte quelle analisi scientifiche in
grado di effettuare dei test su un numero molto grande di dati in un
tempo ristretto grazie a macchinari e strumentazioni automatizzate.
Two strategies
    used for
sequencing the
human genome
 by Celera and
  the Human
Genome Project
     (HGP)
Classi di geni divise per funzione di alcuni organismi
 L’insieme delle molecole di RNA messaggero si definisce trascrittoma.

 La trascrittomica è quella branca delle scienze omiche che studia
  questo il trascrittoma, misurando l’espressione dei geni con indagini
  molecolari complicate che spaziano dalla tecnologia microarray al
  sequenziamento diretto dell’RNA

 Un tipico esempio di strumento per l'analisi del trascrittoma è il
  microarray, che permette di confrontare l'espressione di un intero
  genoma in diverse condizioni di crescita cellulare.
La trascrittomica usa
  metodiche hightroughput
  basate su DNA microarray

Un microarray di DNA (comunemente
conosciuto come chip a DNA, biochip o
matrici ad alta densità) è un insieme di
microscopiche sonde di DNA attaccate ad
una superficie solida come vetro, plastica, o
chip di silicio formanti un array (matrice).
Tali   array    permettono    di   esaminare
simultaneamente la presenza di moltissimi
geni all'interno di un campione di DNA (che
spesso può rappresentare anche tutto il
genoma o il trascrittoma di un organismo).
 l'insieme delle proteine di un organismo o di un sistema biologico,
  ovvero le proteine prodotte dal genoma, si definisce proteoma.
 La proteomica è quella branca delle scienze omiche che il proteoma,
  cioè mira ad identificare le proteine ed ad associarle con uno stato
  fisiologico in base all’alterazione del livello di espressione fra
  controllo e trattato. Permette di correlare il livello di proteine prodotte
  da una cellula o tessuto e l’inizio o la progressione di uno stato di
  stress.

 Le tecniche per l'analisi del trascrittoma sono essenzialmente la
  elettroforesi bidimensionale (2-DIGE), la spettrometria di massa o
  anche le hightroughput
150 kDa                                                 2
                                                   1         3
110 kDa                                                                                67
 96 kDa                                                                                                                   6
 84 kDa                   4                                                       5
                                                                                                                                     7
 75 kDa
                                                                                            10
                      8            9
                                                                                                                12
 67 kDa                                                                                                                                         13
                                                                            68                    11
                                             14                                       15                                  16

 50 kDa                                                  17
                                                                                                                     19              21
                                                                                           18
                                        23
                              22                                                                        25                     20
                                                                  24
 40 kDa                                                                                                         26                  27
                                                                                                                                               28
                                                                                                                          69              37
                     29                                                           31                  33

                                                                                                            34            35
                                                                                            32                                       36
                                                                                  30
                                                  70                                                                 42
                                                                       39                                                                      43
                                                                                                 40
 30 kDa                                                 38                                                 41

                                                                                       44                                                                   45

                                                                                                                                49
                                                                                                                                                                  52
                                                                                                   47                                          51
                                                                                  46
 20 kDa                                                                                                              48
                                                                                                                                50

                                                                                                                                                           64
                                                                                                                                                63

                                                                  54
                                                                            56              58                                           62
                                                  53
                                                             55                                             61                                              66
 14 kDa                                                                               59
                                                                        57
                                                                                                 60                                  65
                                                                                                                                                                 18
          pH   4.0                     5.0             5.5                  6.0                  6.5                  7.0                            8.0          9.0
I microarrays (4): clusterizzazione dei
   risultati tramite software specifici
 L'insieme di tutti i metaboliti di un organismo biologico, che sono i
  prodotti finali della sua espressione genica, costituisce il metaboloma.

 L’analisi metabolomica consente di misurare i prodotti finali delle
  reazioni chimiche che avvengono nell’organismo - i metaboliti - e
  rilevare quindi con precisione il loro funzionamento (normale, scarso
  o eccessivo) e valutare quindi quali di esse si svolgano regolarmente
  e quali siano bloccate o malfunzionanti.

 La misurazione dei metaboliti è uno degli esami più accurati e precisi
  disponibili per il monitoraggio e la rilevazione delle cause specifiche
  (alimentari, comportamentali e metaboliche) di problemi di salute
  insolubili. Allo stato attuale l’”Analisi spettrometrica di massa ad alta
  risoluzione” e la combinazione “cromatografia liquida e spettrometria
  di massa” consentono di rilevare e misurare sostanze chimiche
  presenti     in   quantità    infinitesimali.mensionale     (2-DIGE),  la
  spettrometria di massa o anche le hightroughput
Che cos’è la Metabolomica?
In merito alle analisi che il dott. Tsoukalas prescrive ai suoi pazienti, si tratta delle analisi più avanzate che si possano effettuare in questo
momento. Si chiamano Metabolomiche perché misurano i metaboliti, le sostanze che risultano dalle reazioni chimiche che avvengono nel
nostro corpo.
In accordo con la Scuola di Medicina dell’ Università di Harvard, la Metabolomica e’ il migliore metodo di analisi per accertare lo stato di
salute di una persona (vedi: http://harvardmagazine.com/2011/05/fathoming-metabolism).
Si tratta di un metodo che fino a pochi anni fa si usava solo per motivi di ricerca. Da ormai dieci anni si usa anche in ambito clinico. Non più
tardi di cinque anni, fa il costo di un analisi simile spaziava tra i 20.000-30.000 USD, oggi fortunatamente queste analisi si possono eseguire
con poche centinaia di euro.
Per ora i laboratori che sono certificati a livello mondiale per effettuare queste analisi, sono molto pochi. Ne esistono cinque negli Stati
Uniti e l’unico in Europa si trova in Grecia.
Il laboratorio sito in Grecia è certificato sia dal CDC (Center of Disease Control USA) sia dall’ente Europeo per le Malattie Metaboliche
ERNDIM.
Il dott. Tsoukalas è uno tra i pochi medici a livello mondiale che hanno acquisito l’esperienza nell’applicare la metabolica in ambito
clinico. E’ infatti, come già accennato, il Presidente dell’Istituto Europeo di Medicina Metabolomica (European Institute of Metabolomic
Medicine) e sta educando da anni altri medici e scienziati nel campo della salute. Sull’ applicazione della Metabolomica ha istruito alla
pratica clinica più di 2.500 persone fra medici, dietologi, scienziati della biologia molecolare e farmacisti negli ultimi 4 anni.
Attraverso le analisi di Metabolomica si possono accertare degli squilibri biochimici che sono alla base della funzione del corpo. Per
esempio, il colesterolo è una sostanza che si forma dalla combinazione di molecole di grasso (acidi grassi: omega3, omega 6, monoinsaturi,
saturi). Invece di misurare semplicemente il colesterolo, che è il risultato delle reazioni chimiche che avvengono dalla combinazione degli
acidi grassi, si possono misurano direttamente le molecole che lo compongono. In seguito a ciò, tramite somministrazione degli acidi grassi
che mancano e tramite l’eliminazione dalla dieta di quelli che invece sono superflui, si può aiutare il corpo a raggiungere l a funzione
normale (fisiologica). Questo riportato è solo un esempio dell’applicazione della disciplina Metabolomica.
Attraverso questo approccio si va alla base di ogni malattia cronica e si ripristina l’equilibrio biochimico. La specializzazione del dott.
Tsoukalas è proprio il trattamento di malattie e disturbi cronici.
Jostins L et al., Nature 2012

Identificati 71 nuovi geni di suscettibilità
      per le IBD per un totale di 163
Identificati più di 100 geni di suscettibilità all’obesità
27 loci associati con una o più malattie autoimmuni pediatriche
                        (Genetic Sharing)
Li et al, Nat Commun 2015

                            Predittività di sviluppare la malattia
                            sulla base del rischio genetico
Proteomics 2017

L’analisi proteomica consente di migliorare la diagnosi e le terapie delle
                          patologie umane
Int J Cancer 2017

  L’analisi proteomica consente di individuare 47 hsp che possono
      essere buoni indicatori di metastasi linfonodale nel CRC
Proteomics applied to pediatric medicine: opportunities and
challenges.
Faa et al., Expert Rev Proteomics 2016
Abstract
INTRODUCTION:
Care in pediatrics often refers to treatments directed to adults. However, childhood is a specific
life period, with molecular pathways connected to development and thereby it requires distinctive
considerations and special treatments under disease. Proteomics can help to elucidate the
molecular mechanisms underlying the human development and disease onset in pediatric age and
this review is devoted to underline the results recently obtained in the field.
AREAS COVERED:
The contribution of proteomics to the characterization of physiological modifications occurring
during human development is presented. The proteomic studies carried out to elucidate the
molecular mechanisms underlying different pediatric pathologies and to discover new markers for
early diagnosis and prognosis of disease, comprising genetic and systemic pathologies, sepsis
and pediatric oncology are thereafter reported. The investigations concerning milk composition in
human and farm mammals are also presented. Finally, the chances offered by the integration of
different -omic platforms are discussed. Expert commentary: The growing utilization of holistic
technologies such as proteomics, metabolomics and microbiomics will allow, in the near future, to
define at the molecular level the complexity of human development and related diseases, with
great benefit for future generations.

        L’analisi proteomica consente di comprendere più a fondo la
     patogenesi di malattie sistemiche e oncologiche in età pediatrica, di
     scoprire nuovi marcatori per la diagnosi e la prognosi della malattia
L’analisi proteomica consente di individuare biomarcatori di danno
polmonare e correlare determinate alterazioni proteiche a specifici
                       processi di malattia
Metabolomics analysis of serum from subjects after occupational exposure to acrylamide
using UPLC-MS.

Wang et al Moll Cell Endocrinol 2017

Abstract
Since occupational exposure to acrylamide (ACR) may cause nerve damage, sensitive biomarkers
to evaluate the early effects of ACR on human health are needed. In the present study, we have
compared a group of individuals with occupational exposure to ACR (contact group, n = 65) with a
group of individuals with no exposure (non-contact group, n = 60). Serum metabolomics analysis of
the contact and non-contact groups was carried out using ultra performance liquid
chromatograph/time of flight mass spectrometry, combined with multivariate analysis, to identify
potential metabolites. Serum biochemical indexes of the contact and non-contact groups were also
determined using an automatic biochemistry analyzer. There was a clear separation between the
contact group and the non-contact group; receiver operator characteristic curve analysis suggested
that phytosphingosine, 4E,15Z-bilirubin IXa and tryptophan were the best metabolites to use as
biomarkers. Liver function was also found to be abnormal in the contact group. Important, ACR-
related, metabolic changes were seen in the contact group and new biomarkers for assessing the
toxicity of ACR on the central nervous system have been proposed. This study will provide a sound
basis for exploring the toxic mechanisms and metabolic pathways of ACR.

 L’analisi dei metaboliti consente di stimare il danno dell’acrilammide in
                   lavoratori professionalmente esposti
Murray et al, Pediatr Res 2016

Cambiamenti nel metabolismo cellulare sono associati con fallimento
   della crescita e insensibilità all’insulina in bambini prematuri
Metabolomic profiling of asthma and chronic obstructive
        pulmonary disease: A pilot study differentiating diseases.

  Adamko et al, J Allergy Clin Immunol 2015

  BACKGROUND: Differentiating asthma from other causes of chronic airflow limitation, such as chronic
  obstructive pulmonary disease (COPD), can be difficult in a typical outpatient setting. The inflammation
  of asthma typically is different than that of COPD, and the degree of inflammation and cellular damage
  varies with asthma severity. Metabolomics is the study of molecules created by cellular metabolic
  pathways.
  OBJECTIVES: We hypothesized that the metabolic activity of adults with asthma would differ from that
  of adults with COPD. Furthermore, we hypothesized that nuclear magnetic resonance spectroscopy
  (NMR) would measure such differences in urine samples.
  METHODS: Clinical and urine-based NMR data were collected on adults meeting the criteria of asthma
  and COPD before and after an exacerbation (n = 133 and 38, respectively) and from patients with
  stable asthma or COPD (n = 54 and 23, respectively). Partial least-squares discriminant analysis was
  performed on the NMR data to create models of separation (86 metabolites were measured per urine
  sample). Some subjects' metabolomic data were withheld from modeling to be run blindly to determine
  diagnostic accuracy.
  RESULTS: Partial least-squares discriminant analysis of the urine NMR data found unique differences
  in select metabolites between patients with asthma and those with COPD seen in the emergency
  department and even in follow-up after exacerbation. By using these select metabolomic profiles, the
  model could correctly diagnose blinded asthma and COPD with greater than 90% accuracy.
  CONCLUSION: This is the first report showing that metabolomic analysis of human urine samples
  could become a useful clinical tool to differentiate asthma from COPD.

L’analisi dei metaboliti urinari può essere utilizzata per discriminare tra
                              asma e COPD
Pediatric Pulmonology 2015

L’analisi dei metaboliti consente l’identificazione di nuovi marcatori di
                  peggioramento della fibrosi cistica
L’analisi dei metaboliti consente di caratterizzare il pattern
             infiammatorio dei bambini con IBD
Integrating omics: the future of IBD?
 Fiocchi C, Dig Dis 2014
The complexity of IBD is well recognized as are the putative four major components of its
pathogenesis, i.e. environment, genetic makeup, gut microbiota and mucosal immune response.
Each of these components is extremely complex on its own, and at present should be more
appropriately defined by the terms 'exposome', 'genome', 'microbiome' and 'immunome',
respectively, based on the 'ome' suffix that refers to a totality of some sort. None of these 'omes' is
apparently capable of causing IBD by itself; it is instead the intricate and reciprocal interaction
among them, through the so-called 'IBD interactome', that results in the emergence of IBD, or more
appropriately the 'IBD integrome'. To deal with and understand such overwhelming biological
complexity, new approaches and tools are needed, and these are represented by 'omics', defined as
the study of related sets of biological molecules in a comprehensive fashion, such as genomics,
transcriptomics, proteomics, metabolomics, and so on. Numerous bioinformatics-based tools are
available to explore and take advantage of the massive amount of information that can be generated
by the analysis of the various omes and their interactions, aiming at identifying the molecular
interactome underlying any particular status of health and disease. These novel approaches are fully
applicable to IBD and allow us to achieve the ultimate goal of developing and applying personalized
medicine and far more effective therapies to individual patients with Crohn's disease and ulcerative
colitis. For the practicing gastroenterologist, an omics-based delivery of healthcare may be
intimidating, but it must be accepted and implemented if he or she is to provide the best possible
care to IBD patients.

     Questi nuovi approcci hanno come ultimo scopo quello di sviluppare
     e applicare una medicina personalizzata
Inflammatory Bowel Disease Meets Systems Biology: A Multi-Omics
 Challenge and Frontier.
 Palmieri et al, OMICS 2016
The inflammatory bowel disease (IBD) is a systemic disease that is characterized by
the inflammation of the gastrointestinal tract. It includes ulcerative colitis and the
Crohn's disease. Presently, IBD is one of the most investigated common complex
human disorders, although its causes remain unclear. Multi-omics mechanisms
involving genomic, transcriptomic, proteomic, and epigenomic variations, not to
forget the miRNome, together with environmental contributions, result in an
impairment of the immune system in persons with IBD. Such interactions at multiple
levels of biology and in concert with the environment constitute the actual engine of
this complex disease, demanding a multifactorial and multi-omics perspective to
better understand the root causes of IBD. This expert analysis reviews and examines
the latest literature and underscores, from the perspective of systems biology, the
value of multi-omics technologies as opportunities to unravel the "IBD integrome."
We anticipate that multi-omics research will accelerate the new discoveries and
insights on IBD in the near future. It shall also pave the way for early diagnosis and
help clinicians and families with IBD to forecast and make informed decisions about
the prognosis and, possibly, personalized therapeutics in the future.

   Le ricerche mutli-omiche consentiranno diagnosi più precoci e terapie
                              personalizzate
CONCLUSIONI

Le tecnologie -omiche hanno un potenziale di applicazione
molto vasto che va dall’aumento della comprensione di
svariati processi fisiologici e fisiopatologici, al loro impiego
nello screening , nella diagnosi e nella valutazione della
storia naturale, della risposta alla terapia e/o della prognosi
di diverse patologie sia del bambino così come dell’adulto
Le scienze omiche permetteranno in futuro di comprendere
e prevedere perché la stessa malattia si presenta in individui
differenti con diversa sintomatologia clinica e severità,
perché risponde diversamente al trattamento terapeutico. Il
futuro è nella ‘medicina di precisione’ o ‘medicina
personalizzata’, che permetterà di personalizzare le terapie, i
protocolli diagnostici e la prognosi del malato.
Con il termine di Medicina Personalizzata o medicina di
precisione s’intende oggi il modello di medicina
caratterizzato dalla possibilità di identificare la suscettibilità
di una singola persona alle malattie comuni, di misurarne il
livello di rischio, di personalizzare la terapia in base alla
costituzione genetica del paziente e di offrire nuove opzioni
terapeutiche basate sulla interazione dei farmaci con nuovi
bersagli molecolari al fine di assicurare il miglior esito
possibile in termini di salute.

In ambito oncologico, i test vengono spesso utilizzati a due livelli: per stabilire terapie ad
hoc e per valutare il rischio individuale di ammalarsi.

Oggi si stanno sviluppando strategie di medicina personalizzata ormai in tutti i campi,
nessuno     escluso,  dalle    malattie    cosiddette     complesse     (cardiovascolari,
neurodegenerative, immunologhe, tumori), alle diete. La medicina personalizzata sta
rivoluzionando la medicina pratica e nel giro di 10 anni, ognuno avrà il genoma
sequenziato come parte della propria cartella clinica e quindi il farmaco appropriato.
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