JP2015 - Verso la medicina personalizzata: Biomarkers basati su reti biologiche, algoritmi, software e applicazioni

Data inizio
1 gennaio 2016
Durata (mesi) 
36
Dipartimenti
Medicina
Responsabili (o referenti locali)
Laudanna Carlo
Parole chiave
JOINT PROJECTS, PERSONALIZED MEDICINE; SYSTEMS BIOLOGY; COMPUTATIONAL BIOLOGY; BIOINFORMATICS; BIOLOGICAL NETWORK ANALYSIS; CUSTOMIZATION OF HEALTHCARE

PREMESSA
La medicina attuale, basata su cure standardizzate, fornisce generalmente una semplice “probabilità di guarigione”, limitando l'efficacia delle cure dato che “una cura abbastanza buona per tutti non può essere perfetta per nessuno. La medicina personalizzata vuole fornire basi oggettive per quantificare la variabilità individuale, in modo da permettere la personalizzazione delle cure per ogni paziente.

OBIETTIVI
Lo scopo del progetto è definire una procedura innovativa che permetta di distinguere automaticamente i pazienti sulla base di bio-markers basati sulle reti biologiche, integrando le informazioni derivate da esperimenti di tipo “high-throughput” sui singoli pazienti con l'analisi delle reti biologiche, reinterpretando i dati degli esperimenti secondo una chiave di lettura basata sulla struttura dei network.

PROCEDIMENTO
Tale obiettivo, richiede un approccio interdisciplinare che integri dati proteomici e fosfoproteomici con i dati dell'interattoma umano per ricostruire reti specifiche per ogni paziente. Verrà progettato e sviluppato un software per analizzare e confrontare le reti con metodi standard, come l'analisi delle centralità o dei cluster, ma anche con metodi più innovativi di pattern recognition e analisi del software. Una versione a multithread del software sviluppato nel progetto, funzionante su un apposito server, consentirà di analizzare i numerosi parametri delle reti dei pazienti e dei donatori sani, per estrarre automaticamente similarità e differenze.
Il software verrà testato con dati fosfoproteomici di leucemia linfatica cronica, dati proteomici di tessuto adiposo umano, di biopsie gastriche, e urine, per diversi donatori sia sani che affetti da diversi tipi di cancro.

RISULTATI
Saremo così in grado di identificare i parametri che meglio distinguono tra sani e malati, tra i diversi sottotipi di malattie (ad esempio tra i pazienti che rispondono o meno ad una terapia) e tra i pazienti stessi, migliorando inoltre la conoscenza globale dei processi biologici coinvolti.

MAIN PARTNER
National Research Council - Institute of Biomedical Technologies (CNR-ITB)

Enti finanziatori:

Finanziamento: assegnato e gestito da un ente esterno all'ateneo

Partecipanti al progetto

Carlo Laudanna
Professore ordinario

Attività

Strutture