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Medicina di precisione: analisi proteomiche e metabolomiche integrate per lo studio di network funzionali deregolati nelle neoplasie

Dott. Aldo Profumo

Background

La clinica è sempre più orientata alla personalizzazione della cura del paziente neoplastico. La disponibilità di biomarcatori che in un individuo possano evidenziare la tendenza a sviluppare una neoplasia o al progredire della stessa, può indirizzare verso trattamenti più appropriati. Analogamente, anche il profilo metabolomico può avere un ruolo nell’implementazione della Medicina Personalizzata. Sebbene le tecniche “omiche” per lo studio del genoma e del trascrittoma dei tumori abbiano generato una grande quantità di dati, sino ad oggi i risultati ottenuti non hanno avuto un efficace impatto nell’ambito clinico per migliorare la gestione del malato oncologico. Essenzialmente due sono le principali cause di questo fallimento: i) la peculiare eterogeneità fenotipica dei tumori, per cui è necessario identificare i profili di espressione proteica specifici per i differenti tipi cellulari e come questi vengono alterati in particolari stadi di sviluppo della malattia; ii) la scarsa reperibilità di studi proteomici che valutano l’intero repertorio di proteine espresse nelle cellule trasformate allo scopo di costruire network funzionali che consentano di identificare le proteine “driver” associate ad una condizione patologica che possono essere valutate come potenziali biomarcatori e/o target terapeutici.

Obiettivo/i di progetto

La nostra struttura ha da tempo instaurato una rete di collaborazioni con i servizi clinici dell’IRCCS con l’obiettivo di avere accesso al materiale biologico proveniente dai pazienti afferenti. Questa interazione ci consentirà di lavorare all’identificazione di molecole potenzialmente rilevanti in campo oncologico sia dal punto di vista diagnostico, che per l’impostazione dei protocolli terapeutici. Saranno condotte analisi sul proteoma del siero e/o plasma e/o tessuto di pazienti affetti da diversi tipi di neoplasia (colon retto, mammella, ecc.) allo scopo di identificare possibili biomarcatori (diagnostici, prognostici o di risposta al trattamento).
Un altro obiettivo del progetto sarà la valutazione delle differenze nell’espressione proteica tra le lesioni neoplastiche primarie e le eventuali lesioni secondarie. In tal modo potranno essere evidenziati e caratterizzati alcuni dei fattori coinvolti nel processo di metastatizzazione.
Su alcune proteine rilevanti dal punto di vista oncologico e non ancora caratterizzate sotto questo aspetto, verrà studiato l’interattoma attraverso la Tandem Affinity Purification (TAP), una metodica in grado di isolare le proteine che interagiscono in vivo con una proteina “esca”. La proteina ”esca”, una volta purificata, sarà isolata assieme al complesso proteico che ha interagito con essa. Sarà quindi possibile identificare le singole proteine appartenenti al complesso mediante LC-MS/MS.
Dal canto suo, l’indagine metabolomica, che sarà condotta sia su campioni di siero/plasma che di tessuto, potrà, tra le altre cose, contribuire ad evidenziare quali vie metaboliche siano bloccate o malfunzionanti nei processi di cancerogenesi.
Nell’ambito di questo progetto ci proponiamo infine di costruire reti funzionali tumore-specifiche integrando i dati proteomici e metabolomici con informazioni funzionali e biofisiche associate a caratteristiche clinico-patologiche ottenute da database disponibili gratuitamente allo scopo di identificare le proteine regolatrici che rappresentano potenziali biomarcatori e/o target terapeutici. Le informazioni ottenute su tessuti, cellule in coltura e fluidi biologici (biopsie liquide) potranno generare profili di espressione specifici per le neoplasie sotto studio, fornendo strumenti molecolari da utilizzare in ambito clinico per una migliore classificazione della malattia, per seguirne la progressione e per valutarne la risposta terapeutica in maniera personalizzata.

Metodologia

Questo studio multidisciplinare prevede l’impiego di una vasta gamma di tecniche di biologia cellulare e molecolare; di tecniche analitiche (spettrometria di massa, elettroforesi, cromatografia); fino ad arrivare alla bioinformatica. Realizzeremo: a) analisi tandem MS per l’identificazione dei profili proteomici e metabolomici da associare allo stato patologico di interesse; b) analisi di tessuti tumorali con MALDI-imaging; c) analisi dello stato di fosforilazione di estratti proteici separati con gel elettroforesi abbinata a colorazioni fluorescenti selettive (mutiplexed proteomics) o con acrilamide modificata (phos-Tag). I dati “omici” verranno sottomessi a data repository pubblici ed integrati con dati di genomica e trascrittomica disponibili in database aperti attraverso piattaforme software per la creazione e gestione di workflow di analisi di dati, quali Galaxy.

Impatto assistenziale certo o potenziale

Scopo primario del nostro progetto è quello di ampliare le informazioni biologiche relative alle diverse forme tumorali in modo da identificare le proteine che possono svolgere un ruolo cruciale nelle transizioni fenotipiche che si osservano durante l’evoluzione del cancro, fornendo le basi scientifiche per disegnare nuove e più efficaci strategie per la gestione personalizzata della malattia in ambito oncologico. I dati ottenuti con questo approccio potrebbero permettere di sviluppare nuove metodologie in grado di segnalare, in modo precoce e sicuro, il rischio di sviluppare una neoplasia o la propensione a progredire per una preesistente, permettendo di adattare la terapia corretta al singolo paziente evitando trattamenti inutili, inefficaci e debilitanti. Inoltre, l’integrazione di nuove informazioni scientifiche con le informazioni disponibili sulla farmacocinetica, la sicurezza e la produzione dei farmaci, sarà in grado di esplorare l’opportunità di riutilizzo dei farmaci in modo personalizzato nell’ambito della medicina di precisione. Pertanto, i risultati che pensiamo di ottenere con questo studio potrebbero rappresentare non solo una nuova opportunità per i pazienti oncologici, ma anche un modo per contenere i costi per il SSN.