CRS4: Meccanismi biologici legati alle malattie autoimmuni ed ai processi infiammatori

Mercoledì 27 maggio 2015 dalle ore 14.30, nell’aula Alfa (Asse didattico 1) della Cittadella Universitaria di Monserrato (Cagliari), si terrà il settimo incontro con i ricercatori del CRS4, rivolto al grande pubblico, agli studenti e alle imprese, dal titolo: “Meccanismi biologici legati alle malattie autoimmuni ed ai processi infiammatori: Modellistica biochimica; Analisi metabolomica e lipidomica mediante caratterizzazione biochimica e spettrometria di massa; Applicazioni al profilo chimico di pazienti di malattie autoimmuni ed infiammatorie”.

Durante il seminario, suddiviso in due sessioni, saranno illustrati gli approcci genetici di ricerca delle informazioni cliniche individuali rilevanti, integrate dalla modellistica computazionale, per la comprensione dei meccanismi biologici della malattia, per la diagnostica precoce tramite biomarcatori e per il trattamento terapeutico. Saranno presentati e discussi esempi clinici concreti di sclerosi multipla e della sindrome fibromialgica. La discussione si svolgerà su due tematiche chiave: l’analisi metabolomica e lipidomica e la modellistica molecolare..

Dalle 14:30 alle 15:15, Luigi Atzori (Università di Cagliari) introdurrà la metabolomica, lo studio del metaboloma presente in diversi biofluidi o tessuti, e alcune applicazioni in ambito clinico. Questa tecnica è caratterizzata dalla generazione di numerosi dati (metaboliti) che necessitano di analisi statistica multivariata. La metabolomica trova sempre più applicazioni in diversi campi, quali fisiologia, clinica, farmacologia, tossicologia, nutrizione. In particolare, può essere utilizzata per la ricerca di nuovi biomarkers, 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.

Dalle 15:15 alle 16:00, Enrico Pieroni (CRS4) parlerà di modellistica molecolare ed applicazioni alla sclerosi multipla. La sclerosi multipla è una malattia autoimmune con una rilevante incidenza in Sardegna, il sistema immunitario viene in qualche modo fuorviato e le sue cellule attivano un meccanismo di reazione contro le proteine che rivestono i nervi. La malattia è legata sia ad una predisposizione genetica che ad un fattore ambientale, sconosciuto, scatenante. 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.

Dalle 16:05 alle 16:45 Pierluigi Caboni (Università di Cagliari) discuterà di spettrometria di massa, analisi metabolomica e lipidomica di pazienti con sindrome fibromialgica. La sindrome fibromialgica è una malattia cronica caratterizzata da dolori diffusi e difficili da diagnosticare e da trattare. Il profilo metabolico plasmatico dei pazienti è stato analizzato utilizzando un approccio che combina la metabolomica con l’analisi statistica multivariata.

Dalle 16:45 alle 17:30, Amit Kumar (Università di Cagliari e CRS4) illustrerà la dinamica molecolare e la modellistica dell’interazione di lipidi col recettore PAFR in pazienti di sindrome fibromialgica. La caratterizzazione chimico-analitica del profilo metabolico di una serie di pazienti con sindrome fiobromialgica viene integrata con l’approccio modellistico, per validare l’ipotesi che i lipidi sovra-rappresentati nei pazienti, siano 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.

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