Analisi metabolomica e lipidomica, e Modellistica molecolare (Monserrato, 27 Maggio 2015)

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Workshop di Disseminazione

Tema Biomed/Biotech: "L'Analisi metabolomica e lipidomica e la Modellistica molecolare"

"Meccanismi biologici legati alle malattie autoimmuni e processi infiammatori"

Aula Delta - Asse 2 Cittadella Universitaria di Monserrato

Mercoledì 27 Maggio 2015 -- 14:30 - 18:00

Abstract. Il workshop intende mostrare come approcci genetici e di analisi quantitativa dei metaboliti presenti nei biofluidi, consentano di ottenere informazioni cliniche individuali rilevanti, che possono essere integrate efficacemente dalla modellistica computazionale, al fine di sostenere, chiarire o proporre meccanismi funzionali e guidare il design di esperimenti. Data la complessità dei sistemi viventi, l'approccio di ricerca adottato è quello di analizzare malattie e problemi specifici, focalizzandosi su sclerosi multipla e sindrome fibromialgica, per i quali verranno presentati e discussi esempi clinici concreti. Le prospettive di questo approccio includono: la comprensione dei meccanismi biologici della malattia, la diagnostica precoce tramite biomarcatori e il trattamento terapeutico.
La discussione si svolgerà attorno a due tematiche chiave: l'Analisi metabolomica e lipidomica e la Modellistica molecolare, che si confronteranno in ciascuna delle due sessioni, focalizzate rispettivamente su sclerosi multipla e sindrome fibromialgica.

Sessione 1
- Luigi Atzori (UNICA) - Metabolomica: Introduzione e review di alcune applicazioni in ambito clinico (14:30) - La metabolomica è la più giovane delle discipline "omiche", è rappresenta un approccio olistico relativo allo studio dei metaboliti presenti in un "organismo". Essa consiste nello studio globale del metaboloma presente in diversi biofluidi o tessuti, in genere mediante NMR o MS, senza una selezione "a priori" di essi. Questa tecnica è caratterizzata dalla generazione di numerosi dati (metaboliti) che necessitano, in genere, un'analisi statistica multivariata. Saranno discussi alcuni aspetti e limiti delle tecniche statistiche maggiormente usate in questo ambito. La metabolomica trova sempre più applicazioni in diversi campi, quali fisiologia, clinica, farmacologia, tossicologia, nutrizione. In particolare, può essere usata per la ricerca di nuovi biomarkers, e come strumento di monitoraggio non invasivo di una patologia e della sua terapia. Saranno illustrate alcune applicazioni in ambito biomedico con particolare riferimento a quadri patologici caratterizzati da diversa eterogeneità sia clinica che nella risposta alla terapia. Prospettive future e domande ancora aperte saranno discusse.
- Enrico Pieroni - Modellistica molecolare ed applicazioni alla sclerosi multipla (15:15) - Negli ultimi anni, il progresso tecnologico, il costo elevato, i tempi lunghi, e la generazione di enormi quantità di dati ad elevata velocità, nell'ambito delle Scienze per la vita, hanno facilitato il ricorso alla modellistica. Data la complessità e variabilità dei sistemi biologici, ad oggi non esistono approcci unificanti, per cui ogni classe di problemi va affrontata con la tecnica di modellistica adeguata. In questa presentazione ci focalizzeremo sulla sclerosi multipla. La sclerosi multipla è una malattia autoimmune, con una rilevante incidenza in Sardegna, nella quale il sistema immunitario viene in qualche modo fuorviato, e le sue cellule specializzate attivano un meccanismo di reazione contro le proteine di rivestimento dei nervi. La malattia è legata sia ad una predisiposizione genetica che ad un fattore scatenante ambientale sconosciuto. L'approccio modellistico adottato consiste nel valutare le caratteristiche della presentazione di peptidi effettuata dai vari aplotipi MHC predisponenti e protettivi presenti nella popolazione sarda. Sono stati considerati peptidi provenienti da alcune proteine mieliniche del corpo umano, e da agenti patogeni ambientali, il virus EBV ed il micobatterio MAP.
Sessione 2
- Pierluigi Caboni (UNICA) - Spettrometria di massa, Analisi metabolomica e lipidomica di pazienti di sindrome fibromialgica (16:00) - La sindrome fibromialgica è una malattia cronica caratterizzata da dolori diffusi e difficili da diagnosticare e trattare. Il profilo metabolico plasmatico dei pazienti è stato analizzato utilizzando un approccio che combina la metabolomica con l'analisi statistica multivariata. In dettaglio è stata utilizzata la tecnica di cromatografia liquida - quadrupolo - Time Of Flight / spettrometria di massa, con l'obiettivo di discriminare i pazienti (22) dai controlli (21). L'analisi dei dati ottenuti, in modalità positiva, ci ha permesso di identificare numerosi metaboliti, come lisofosfocoline, fosfocoline e ceramidi. Infine, l'analisi statistica multivariata sui dati della spettrometria ci ha permesso di identificare due metaboliti, le lisofosfocoline PC(14:0/0:0) e PC(16:0/0:0), come i più importanti discriminanti della classe dei patologici.
- Amit Kumar (UNICA e CRS4) - Dinamica Molecolare e Modellistica dell'interazione di lipidi col recettore PAFR in pazienti di sindrome fibromialgica (16:45) - La caratterizzazione chimico-analitica del profilo metabolico di una serie di pazienti di sindrome fiobromialgica e di controlli, è stata integrata con un approccio modellistico per validare l'ipotesi che i lipidi sovra-rappresentati nei pazienti fossero in grado di interagire, attivandolo, con il recettore deputato alla modulazione dei meccanismi biologici del dolore, il PAFR, in maniera simile a quanto fatto dal ligando endogeno PAF. Al momento attuale non esistono test di laboratorio o marcatori biologici che possano confermare lo stato di malattia, per cui questo approccio rappresenta un primo passo verso la definizione di biomarcatori per la diagnosi e per il monitoraggio.

Parole chiave: Metabolomica, Biomarkers, Modellistica Biologica, Spettrometria di Massa, Modellistica Molecolare, Dinamica Molecolare, Sindrome Fibromialgica, Sclerosi Multipla, Mimetismo Molecolare, Analisi Multivariata.

Video introduttivo

Schede di approfondimento

Bibliografia ed Eventi scientifici:

Tirocini curriculari