I ricercatori della Icahn School of Medicine del Monte Sinai hanno svelato uno strumento computazionale rivoluzionario chiamato LoGoFunc, progettato per prevedere varianti patogene con guadagno e perdita di funzione all’interno del genoma umano. A differenza dei metodi esistenti che si concentrano principalmente sulla perdita di funzione, l'approccio rivoluzionario di LoGoFunc distingue tra diverse mutazioni dannose, promettendo informazioni cruciali sui diversi esiti della malattia.
Le variazioni genetiche possono avere un impatto profondo sulla funzione delle proteine. Alcune mutazioni possono aumentare l'attività o introdurre nuove funzioni (guadagno di funzione), mentre altre possono diminuire o eliminare la funzione (perdita di funzione). Comprendere questi cambiamenti è fondamentale per la salute umana e il trattamento delle malattie.
LoGoFunc risolve una lacuna critica negli strumenti esistenti. Il co-autore senior Yuval Itan, PhD, professore associato di genetica e scienze genomiche all'Icahn Mount Sinai, sottolinea: “Gli strumenti attualmente disponibili non sono sufficienti nel distinguere tra guadagno e perdita di funzione. Ciò è importante perché queste varianti hanno un impatto diverso sull’attività delle proteine, influenzando gli esiti della malattia”.
Sfruttare l'apprendimento automatico per la precisione
LoGoFunc sfrutta la potenza dell'apprendimento automatico, addestrato su un database completo di mutazioni patogene conosciute con guadagno di funzione e perdita di funzione trovate nella letteratura scientifica. Ciò che lo distingue è considerare una vasta gamma di caratteristiche biologiche, inclusi i dati provenienti dalle strutture proteiche previste da AlphaFold2 e le caratteristiche della rete che riflettono le interazioni delle proteine umane.
In test rigorosi utilizzando set di dati provenienti dal database Human Gene Mutation e ClinVar, LoGoFunc ha dimostrato una notevole precisione nel prevedere varianti con guadagno di funzione, perdita di funzione e varianti neutre. Questa precisione posiziona LoGoFunc come uno strumento formidabile nella ricerca e nell'analisi genetica.
"Oltre la medicina personalizzata", afferma Avner Schlessinger, Ph.D., autore corrispondente e co-senior, professore di scienze farmacologiche e direttore associato del Mount Sinai Center for Therapeutics Discovery, "LoGoFunc ha implicazioni per la scoperta di farmaci, la consulenza genetica e l'accelerazione della genetica ricerca. La sua accessibilità promuove la collaborazione e offre una visione completa dell’impatto delle varianti sul genoma umano”.
Aprire la strada alla medicina di precisione
La cosa forse più interessante è che il potenziale di LoGoFunc nella medicina di precisione è innegabile. Apre la porta alla possibilità di trattamenti adattati alla composizione genetica di un individuo, rivoluzionando potenzialmente il panorama sanitario.
Tuttavia, i ricercatori avvertono che, sebbene questi risultati rappresentino un significativo passo avanti, tradurli in applicazioni cliniche richiede un’ulteriore convalida e integrazione con altre informazioni mediche. Gli sforzi continui di validazione sono cruciali per garantire risultati affidabili.
Un ponte verso il futuro
Poiché i dati genetici continuano ad espandersi rapidamente, le capacità di LoGoFunc verranno perfezionate e la sua portata ampliata. Questo impegno per l’evoluzione posiziona lo strumento come un elemento cruciale nel decifrare le conseguenze funzionali delle variazioni genetiche.
David Stein, un dottorato di ricerca. candidato all’Icahn Mount Sinai e primo autore dello studio, sottolinea l’importanza dello strumento: “Colmando le lacune, lo strumento migliora la nostra comprensione delle variazioni genetiche che contribuiscono alle malattie, aprendo la strada a strategie di trattamento personalizzate e alla scoperta di farmaci. Crediamo che LoGoFunc sarà un potente strumento per decifrare le conseguenze funzionali delle variazioni genetiche. Sebbene le sue potenziali applicazioni siano vaste, gli sforzi di validazione continui ne garantiranno l’impatto nel mondo reale”.