Pubblicazioni

Autori:

Marin Vargas, Sergio Paul

Titolo:

Functional characterization of disease-associated genetic variants: insights from protein bioinformatics

Anno:

2016

Tipologia prodotto:

Doctoral Thesis

Tipologia ANVUR:

Altro

Lingua:

Inglese

Parole chiave:

mendelian disease, genetic variant, mutation, protein bioinformatics, bioinformatics

Abstract (italiano):

Nel 2003, dopo più di una decada di ricerca, il progetto genoma umano (HGP) è stato completato. Gli obiettivi del HGP erano identificare la sequenza dei 3 miliardi di base di cui è composto il DNA che complessivamente formano il genoma umano, nonché identificare la posizione di tutti i geni in questa enorme quantità di dati. I singoli geni all'interno dei lunghi filamenti di DNA, e gli elementi che controllano i geni, sono ancora in fase di essere identificati completamente. Una delle prime speranze del progetto è stato quello di individuare specifici geni che causano malattie genetiche. Ora sappiamo che la risposta è molto più complessa, la maggior parte delle malattie genetiche sono complesse e causate da una combinazione di fattori genetici, ambientali e di stile di vita. Tuttavia, le informazioni acquisite dal HGP negli ultimi anni insieme alla ricerca di base hanno il potenziale per trasformare per sempre l'assistenza sanitaria. Siamo già entrati in un'epoca in cui è possibile analizzare genomi umani interi (attraverso il ri-sequenziamento) o regioni del DNA mirate in tempi e costi ragionevoli. Recentemente il presidente Americano Obama ha lanciato l’iniziativa “Precision Medicine Initiative” (PMI), la quale cerca di identificare le basi genetiche che sono alla base delle malattie con lo scopo di sviluppare nuovi e più efficaci terapie. La medicina di precisione consiste nell'uso di nuovi metodi di analisi molecolare per gestire meglio la malattia di un paziente o per prevedere la predisposizione verso quella malattia. Ciò comporta l'introduzione di nuovi test diagnostici, molti dei quali sono derivati da tecnologie di Next-Generation Sequencing (NGS). I ricercatori stanno quindi setacciando segmenti del DNA per cercare varianti genetiche, ovvero cercano significative differenze che potrebbero potenzialmente portare a un trattamento. Attualmente, i medici si stano concentrando nella medicina personalizzata, cioè utilizzano informazioni personali, come ad esempio i dati clinici, genetici, genomici e ambientali del paziente. Poiché questi fattori sono diversi per ogni persona, lo sono anche le basi delle loro malattie, tra cui l’insorgenza, il decorso, e come potrebbero rispondere a farmaci o altri interventi. Le tecnologie NGS si stano dimostrando esitose nella ricerca delle cause di malattie Mendeliana e rare. Questo rappresenta un enorme progresso nella nostra capacità di fornire diagnosi corrette per i pazienti con malattie ereditarie rare e per le loro famiglie. Non solo è possibile diagnosticare, in maniera rapida e sicura, tutti i difetti noti di un singolo gene, ma anche nuove cause di malattia nei casi precedentemente irrisolti possono anche essere identificati. Tutto questo sta portando sempre di più all'uso delle tecnologie NGS nella diagnostica medica. Questa tesi si propone di valutare i principali protocolli per ricercare le varianti genetiche associate a malattie attraverso l’uso di tecnologie NSG e di valutare l'affidabilità delle informazioni acquisite. Al fine di valutare la procedura complessiva per individuare le varianti genetiche associate a malattia, diversi casi di studio sono state realizzati in modo da valutare le singole sotto-procedure individualmente cioè la chiamata delle varianti, l’annotazione delle varianti e la prioritizzazione delle varianti. Oltre alla conoscenza delle varianti genetiche che sono associate a una malattia, è anche importante capire come queste varianti influenzano le proteine codificate. Una profonda caratterizzazione delle relazioni struttura/funzione tra la proteina “wild type” e quella mutata è quindi necessaria per una valutazione completa dei putativi effetti della variante. Inoltre, PMI introduce test diagnostici che verrano utilizzati per selezionare terapie appropriate e ottimali in base al contesto genetico di un paziente, cioè, la farmacogenomica, quindi introdurre nuovi farmaci personalizzati e anticorpi a con

Id prodotto:

91677

Handle IRIS:

11562/939384

ultima modifica:

25 ottobre 2022

Citazione bibliografica:

Marin Vargas, Sergio Paul, Functional characterization of disease-associated genetic variants: insights from protein bioinformatics

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