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Dec 12, 2023

Metodi per acquisire firme proteomiche e metabolomiche dal liquido cerebrospinale e dal siero di individui sani

Scientific Reports volume 12, Numero articolo: 13339 (2022) Cita questo articolo 1176 Accessi 2 Citazioni 1 Dettagli metriche altmetriche Scoperta di firme affidabili per la diagnosi empirica di

Rapporti scientifici volume 12, numero articolo: 13339 (2022) Citare questo articolo

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La scoperta di firme affidabili per la diagnosi empirica delle malattie neurologiche, sia infettive che non infettive, rimane irrealizzata. Una delle principali sfide incontrate in tali studi è la mancanza di un database completo rappresentativo del background caratteristico esistente negli individui sani e rispetto al quale poter valutare un evento aberrante. Per gli insulti e le lesioni neurologiche, è importante comprendere il profilo normale nei fluidi neuronali (liquido cerebrospinale) e sistemici (p. es., sangue). Qui presentiamo il primo database umano multi-omico comparativo di firme derivate da una popolazione di 30 individui (15 maschi, 15 femmine, 23-74 anni) di siero e liquido cerebrospinale. Oltre alle firme empiriche, abbiamo anche assegnato percorsi comuni tra siero e liquido cerebrospinale. Insieme, i nostri risultati forniscono una coorte rispetto alla quale possono essere valutati profili di firma aberranti in soggetti con lesioni/malattie neurologiche, fornendo un percorso per la scoperta diagnostica e terapeutica completa.

Insulti o lesioni al corpo, mediati da una varietà di condizioni non infettive come malattie neurodegenerative, ictus e traumi cranici da corpo contundente, modificano la normale funzione fisiologica e biochimica1,2,3,4. L'identificazione di modelli specifici che riflettono l'insulto o la lesione può facilitare lo sviluppo di diagnosi empiriche e terapie mirate5. Ad esempio, l'attuale diagnostica per lesioni cerebrali traumatiche lievi (TBI) si basa su questionari neuropsicologici e strategie di imaging per l'identificazione qualitativa6,7. L’efficacia di questi metodi diagnostici è limitata dalla diversa presentazione dello stato patologico, dall’insorgenza ritardata dei sintomi, dalle comorbilità, dalla storia clinica e dalla presentazione differenziale a lungo termine, una limitazione che può essere superata dalla disponibilità di diagnosi empiriche.

La derivazione di firme diagnostiche empiriche per un dato stato patologico richiede una comprensione a livello di sistema dei processi coinvolti. La rivoluzione omica ha consentito analisi di geni, proteine ​​e metaboliti più rapide, più economiche e con una maggiore produttività, facilitando l'identificazione di nuovi bersagli per una varietà di malattie8,9. Laddove il genoma è relativamente resistente alle influenze ambientali esterne, il proteoma e il metaboloma umani sono più suscettibili all'ambiente e alle lesioni, rendendoli firme ideali per lo sviluppo diagnostico (Fig. 1a). Gli studi multi-omici hanno portato all'identificazione di diversi biomarcatori associati a una varietà di malattie come il TBI10,11,12,13. Tuttavia, l’ampio sviluppo diagnostico clinico derivante da tali studi è stato limitato a causa della variabilità intrinseca nei profili dei biomarcatori osservati. Uno dei limiti principali che ostacolano la traduzione clinica degli osservabili multi-omici è che i pattern dei biomarcatori associati a una malattia/lesione non sono casi di semplice presenza/assenza, devono essere accoppiati con una concentrazione soglia nel campione di interesse (ad esempio, sangue, liquido cerebrospinale o urina). Tale soglia è difficile da determinare senza una base di riferimento affidabile in condizioni sane. Tale linea di base dovrebbe tenere conto della variabilità di un dato biomarcatore tra gli individui di una popolazione (ad esempio, età/sesso). Inoltre, anche all'interno di un individuo, il profilo di un biomarcatore misurato è una “istantanea” dello stato biochimico attuale e varierà nel tempo in risposta alle influenze esterne14. La disponibilità di profili di firma sistematici, affidabili e di base di individui sani che tengano conto della variabilità inter- e intra-individuale è essenziale per valutare e caratterizzare l'espressione di biomarcatori specifici della malattia15. Il lavoro qui presentato mira a farci fare un ulteriore passo avanti in quella direzione.