Saranno il professore Davide Bedognetti e i suoi studi sul cancro presso il Sidra Medicine di Doha, in Qatar, i protagonisti del prossimo seminario di biologia computazionale dell’Università di Napoli Federico II, sponsorizzati da Biogem e in programma il prossimo 2 febbraio. Nel corso dell’incontro, previsto nella modalità in streaming, il professore Bedognetti parlerà della ‘Systems Biology’ come di una bussola per comprendere le interazioni tra tumori e risposta immunitaria nell’uomo, per sviluppare, successivamente, approcci terapeutici innovativi.
‘’In questo contesto – anticipa Bedognetti - gli approcci di Systems Biology consentono di esaminare nel dettaglio la relazione tra gli aspetti propri delle cellule tumorali (alterazioni somatiche) e i fattori modificabili (microbioma) e non modificabili (genetici), relativi all’ospite, e le associazioni con la risposta immunitaria al tumore’’. ‘’Nel Cancer Genome Atlas (un progetto atto a creare un catalogo delle mutazioni genetiche responsabili del cancro) fa notare lo stesso Bedognetti - è stato osservato che una percentuale significativa delle caratteristiche del microambiente immunitario è influenzata dal background genetico dell’ospite, e sono state identificate le principali modificazioni genetiche alla base del fenomeno.  Inoltre, è stato realizzato un dataset genomico (AC-ICAM), che combina l’analisi congiunta dell’esoma del tessuto tumorale e normale, il trascrittoma del tumore, il sequenziamento massivo dei recettori delle cellule nei campioni tumorali, nonché la caratterizzazione del microbioma in campioni di colon tumorale e normale’’.
   ‘’Attraverso l’uso di questo approccio – chiarisce infine il professore Bedognetti - è stato possibile osservare nuove interazioni tra tumore, sistema immunitario e microbioma, sempre associate a una migliore prognosi’’.

Ettore Zecchino

Progressi nella comprensione dei meccanismi alla base della genesi e proliferazione molecolare del carcinoma prostatico giungono da una ricerca congiunta tra l’Università della Campania Luigi Vanvitelli, la Nottingham Trent University (UK) e la Birmingham City University (UK). Lo studio, appena pubblicato, ha visto la partecipazione diretta dei ricercatori del Laboratorio di Oncologia Molecolare e di Precisione di Biogem, diretto dal professore Michele Caraglia, e ha evidenziato, in particolare, come il miR-423-5p (un piccolo RNA non codificante) interagisca direttamente con MALAT1 (un lungo RNA non codificante) e sotto-regoli la sua espressione nelle cellule del cancro alla prostata. Lo stesso studio, condotto con tecnologia NanoString, in grado di valutare l'espressione di 770 geni coinvolti in ogni fase della progressione del carcinoma prostatico, ha poi messo in luce come la sovra-espressione del miR-423-5p inibisca la proliferazione mediata da MALAT1, nonché i fenomeni di migrazione e invasione delle cellule cancerose.
  ‘’Questi risultati – afferma il professore Caraglia - suggeriscono che l'interazione miR423-5p/MALAT-1 abbia una forte rilevanza nel cancro alla prostata, e come tale dovrebbe essere ulteriormente sfruttata per la progettazione di nuove strategie terapeutiche’’.
 ‘’Tale ricerca – aggiunge il professore Caraglia – conferma che i miRNA e i loro inibitori  stanno emergendo come strumenti utili per controllare le neoplasie. Le interazioni tra miRNA e LncRNA sono infatti sempre più oggetto di ricerche, dal momento che i LncRNA agiscono come esche o spugne dei miRNA o competono con essi per il legame con gli mRNA target condivisi’’.
   ‘’Nello specifico – nota infine il professore Caraglia – i risultati mostrano che mir-423-5p e MALAT1 interagiscono in modo diretto, portando alla soppressione dell’azione svolta da MALAT1 nel carcinoma prostatico’’.

Alessia Maria Cossu - PhD-Biogem
Ettore Zecchino

 PAPER

C’è anche l’Istituto irpino nel progetto dal titolo ‘Providing cutting edge cancer research services across Europe’, il cui acronimo è canServ, finalizzato a costruire una rete tra le diverse infrastrutture di ricerca europee che lavorano in campo oncologico, offrendo servizi innovativi ai maggiori soggetti interessati (Dipartimenti universitari, Centri di ricerca, aziende), nell’ambito del programma Horizon Europe (HORIZON-INFRA-2021-SERV-01-01). Tale progetto si struttura in 12 diverse macro aree di lavoro, e Biogem, come partner di BBMRI-ERIC (Biobanking and BioMolecular Resources Research Infrastructure), parteciperà a diversi tra questi.
   Al centro arianese è stata riconosciuta soprattutto la grande esperienza maturata nello sviluppo dei modelli animali innovativi per lo studio dei meccanismi di carcinogenesi. Nello specifico, è l’unico Istituto selezionato per offrire servizi utili alla ricerca sull’efficacia di nuovi farmaci antitumorali, utilizzando come modello il pesce zebra, mediante generazione di animali geneticamente modificati e sviluppo di modelli ‘xenograft’ in embrione e adulto. Il riconoscimento è stato inoltre concesso per la capacità mostrata nello sviluppo e utilizzo di organoidi di origine endodermica, utili alla comprensione dei meccanismi di base della cancerogenesi e nella verifica dell’attività antitumorale di nuove molecole in vitro.
Biogem è stato infine selezionato come Istituto impegnato in attività di formazione per l’utilizzo di zebrafish nello studio della cancerogenesi e nello sviluppo di nuove terapie.

Ettore Zecchino

Sarà il fisico teorico bocconiano Riccardo Zecchina il primo ospite dell’anno ai seminari di Biologia Computazionale dell’Università di Napoli Federico II. L’incontro, organizzato dal nascente ‘Department of Computing Sciences’ e sponsorizzato da Biogem, si svolgerà il prossimo 21 gennaio e verterà sul panorama di apprendimento nelle reti neuronali deep (profonde) e sulle loro applicazioni mediante algoritmi di apprendimento.
‘’Tra gli aspetti più sorprendenti dei modelli di apprendimento basati su reti neurali profonde – anticipa Zecchina - si può annoverare la presenza di un enorme numero di parametri e la non-convessità dello spazio delle soluzioni’’. ‘’Le attuali reti neurali profonde (DNN) sono costituite da milioni (o anche miliardi) di connessioni e il processo di apprendimento mira a minimizzare una funzione di costo non-convessa che misura il numero di errori di classificazione fatti dalla rete’’. ‘’L’evidenza empirica – precisa Zecchina- mostra che questi modelli neurali altamente predittivi possono adattarsi ai dati di training attraverso semplici varianti degli algoritmi originariamente progettati per l’ottimizzazione convessa’’.

‘’In questa lezione – annuncia infine lo stesso Zecchina - discuteremo la struttura geometrica dello spazio delle soluzioni (configurazioni a errore zero) in reti neurali non convesse sopra-parametrizzate, quando addestrate per classificare modelli estratti da distribuzioni naturali’’.

Ettore Zecchino