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A Computational Systems Biology Approach to Reveal the Molecular Basis of Complex Diseases

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Creare modelli di reti molecolari

Alcuni ricercatori europei hanno sviluppato nuovi modelli di reti biologiche come mezzo per identificare le vie di segnalazione coinvolte nella malattia umana. Sul lungo termine ci si aspetta che ciò apra nuove strade terapeutiche.

Salute

Malattie complesse quali il cancro e il morbo di Parkinson sono multifattoriali, con forti influenze genetiche e ambientali. Malgrado importanti sforzi per chiarirne la patofisiologia, la nostra comprensione resta limitata, e la maggior parte delle malattie complesse sono incurabili. I progressi tecnologici nella ricerca permettono l'analisi ad alta processività del profilo genomico e trascrittomico delle cellule, fornendo una pletora senza precedenti di informazioni su più livelli. Presa singolarmente ognuna di queste analisi rappresenta solo una parte del quadro generale, e ciò rende necessario un approccio integrativo. Ma combinare queste informazioni in un elaborato di senso compiuto non è semplice. L'obiettivo del progetto EYLCOMPDISSYSBIO ("A computational systems biology approach to reveal the molecular basis of complex diseases"), finanziato dall'UE, era sviluppare un quadro che potesse eseguire un'analisi integrativa di questo tipo dei diversi dati omici nelle malattie complesse. In questo contesto i ricercatori hanno adattato la piattaforma ResponseNet, precedentemente sviluppata per l'analisi dei dati umani. Nella sua forma modificata ResponseNet potrebbe essere utilizzata per identificare le vie di segnalazione e regolazione, nonché le interazioni proteina-proteina. I ricercatori l'hanno applicata al melanoma per svelare le vie associate a specifiche mutazioni, e identificare gli eventi di collegamento tra due proteine antinfiammatorie chiave, l'alfa 1-antitripsina e l'antagonista del recettore per IL-1. Utilizzando profili di espressione tissutale, il consorzio ha costruito anche reti di interazioni tra proteine per 16 differenti tessuti. L'analisi comparativa di queste reti ha evidenziato determinati meccanismi coinvolti nelle malattie ereditarie, mettendo in luce la capacità predittiva del sistema. Un approccio computazionale presenta il vantaggio di poter elaborare e combinare grandi quantità di dati da differenti tecnologie omiche. Ciò sarà indubbiamente utile per chiarire i meccanismi alla base delle malattie complesse, e identificare potenziali target terapeutici.

Parole chiave

Reti molecolari, modelli di reti biologiche, malattie complesse, biologia dei sistemi e computazionale, base molecolare, vie di regolazione, interazioni proteina-proteina, melanoma, reti di interazione tra le proteine, tecnologie omiche

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