San Francisco Frontiers - Il primo social network delle proteine collegate al cancro

Realizzato il primo LinkedIn delle proteine collegate al cancro: si chiama FunMap ed è una mappa realizzata dalla profilazione di 10.525 geni che mostra le loro reciproche relazioni e permette di riconoscere quelle tossiche. Lo strumento, che potrà aiutare a sviluppare terapie anticancro molto più mirate ed efficaci, è stato sviluppato dal gruppo del Baylor College in Texas coordinato da Bing Zhang ed è e descritto sulla rivista Nature Cancer. All'interno delle cellule le proteine lavorano come in una complessa catena di montaggio in cui l'attività di ogni molecola influenza anche l'attività delle altre e capire la reale origine di un problema in questa sequenza di attività può essere molto difficile. Obiettivo del lavoro dei ricercatori texani è stato quello di mappare queste relazioni e capire se e quali proteine abbiano un ruolo attivo nello sviluppo di varie forme di cancro. Per farlo i ricercatori hanno profilato le relazioni tra le proteine, come fossero reti sociali: "è come se, pur non sapendo nulla di una persona, avessimo dedotto cosa fa analizzando i suoi contatti LinkedIn", ha osservato Zhang. Il lavoro è stato completato sfruttando algoritmi di Intelligenza Artificiale su 10.525 geni, che a loro volta producono delle proteine, e focalizzato su 11 tipologie di cancro. Ben 196.800 associazioni che hanno permesso di evidenziare alcune relazioni tossiche finora poco note come quelle relative al gene MAB21L4 che potrebbe avere un ruolo chiave nello sviluppo del carcinoma a cellule squamose oppure di LGI3 come soppressore di alcune forme tumorali. Ma più in generale FunMap, interamente open source e disponibile a tutti, evidenzia l'importanza della profilazione dei geni e delle proteine per avere un quadro più chiaro sulle degenerazioni che possono poi portare all'insorgenza di tumori. "Queste scoperte - ha aggiunto Zhang - possono aiutare notevolmente a stabilire le priorità per la traduzione clinica, contribuendo in ultima analisi allo sviluppo di terapie più efficaci contro il cancro".

U.Lee--SFF