Npj Systems and Biology Applications pubblica uno
studio del Centro della Complessità e dei Biosistemi
(CC&B) dell'Università Statale, che identifica una
sorta di firma genetica comune a obesità, diabete e
cancro alla mammella, grazie a un approccio
innovativo all'analisi dei Big Data.
Prove cliniche ed epidemiologiche hanno già
evidenziato il legame fra obesità, cancro alla
mammella e diabete, ma non c'era ancora una solida
conferma di questa relazione a livello di
espressione genetica, a causa della grande
variabilità fra i pazienti, dei limiti dei modelli
di studio in vitro e soprattutto per la grande
quantità di dati e del relativo rumore di fondo (butch
effect), che rende difficile individuare alcuni
elementi ricorrenti nei risultati delle analisi di
migliaia di geni in molti individui diversi.
Per ovviare a queste criticità, il team di ricerca
del CC&B - guidati da Caterina La Porta, docente di
Patologia generale - ha combinato due diverse
tecniche - chiamate decomposizione ai valori
singolari e analisi di deregolazione dei pathway -
individuando così 38 geni espressi in maniera
diversa negli adipociti provenienti da soggetti
obesi, confrontati con quelli provenienti da
soggetti non obesi: una sorta di firma genetica che
sembra caratterizzare in maniera specifica la
condizione di obesità, indipendentemente dal genere
del soggetto.
I 38 geni individuati sono associati soprattutto a
processi di infiammazione e risposta immunitaria,
oltre che a complicazioni note dell'obesità come il
diabete di tipo 2 e l'infertilità.
Essi, inoltre, sono deregolati in maniera simile nel
caso di cancro alla mammella, confermando quindi
l'associazione fra questo tipo di tumore e
l'obesità.
"La forza del nostro
lavoro - commenta la professoressa La Porta - deriva
dall'uso di metodi di filtraggio e riduzione del
rumore particolarmente appropriati, grazie ai quali
siamo riusciti a mitigare il batch effect.
Questa strategia di
analisi potrebbe venir utilizzata anche per studiare
altre patologie, consentendo di sfruttare con
maggior accuratezza l'enorme quantità di dati
accumulati nella letteratura biomedica.
Grazie a questo
approccio, siamo riusciti a identificare una lista
di geni caratteristici dell'obesità, che sono anche
associati al diabete di tipo 2 e al cancro alla
mammella. Il tutto con un grado di precisione simile
a quello usato per identificare il Bosone di Higgs".
Per saperne di più
Integrative analysis of pathway deregulation in
obesity
Francesc Font-Clos, Stefano Zapperi & Caterina A.M.
La Porta
Link...
Università degli studi
di Milano
Link...
Marco Dal Negro |