Possono i computer stimare la qualità delle linee cellulari tumorali?
13 Luglio 2022
Possono i computer stimare la qualità delle linee cellulari tumorali?
In uno studio finanziato da Open Targets, Lucia Trastulla e Francesco Iorio discutono i limiti delle linee cellulari immortalizzate derivanti da tumori (LC) impiegate nello studio della biologia del cancro in vitro ed esaminano i più recenti metodi computazionali per valutare l’idoneità di ogni LC come modello sperimentale, caso per caso.
Le LC sono modelli piuttosto diffusi per studiare la biologia del cancro in vitro e sono spesso utilizzati negli screening su larga scala volti alla scoperta di nuovi farmaci. Tuttavia, a volte la loro errata identificazione o classificazione, l’eterogeneità, così come il loro utilizzo estrapolato dal contesto di un tumorale reale in vivo, rendono più arduo tradurre le scoperte effettuate in laboratorio in applicazioni cliniche.
Lucia Trastulla e Francesco Iorio del Centro di Biologia Computazionale di HT, in collaborazione con i colleghi del progetto Cancer Dependency Map del Broad Institute, USA, forniscono una panoramica delle principali limitazioni dell’uso delle LC come surrogati in vitro delle caratteristiche tumorali osservate in vivo e descrivono metodi computazionali esistenti capaci di identificare le LC migliori e più rappresentative a seconda del tipo di tumore primario in esame. Inoltre, i ricercatori discutono di come gli approcci basati sull’apprendimento automatico possano aiutare a ridurre le discrepanze derivanti dalle analisi multi-omiche delle LC, a trasferire i risultati osservati sulle LC verso modelli più complessi (come gli organoidi, per esempio) e a sviluppare approcci per la realizzazione della medicina personalizzata.
L’articolo è stato pubblicato su Molecular Systems Biology.
Il Glastonbury Group è tra i destinatari dei premi del Data Insights Cycle 3. L’obiettivo dell’iniziativa è quello di sviluppare un modello di apprendimento automatico che identifichi sottopopolazioni cellulari rilevanti per una certa malattia e preveda un fenotipo/malattia di interesse a partire da dati RNA-seq a singola cellula (scRNA-seq) su larga scala.
In collaborazione con un team internazionale di scienziati, i ricercatori di HT hanno identificato una mutazione missenso in un gene coinvolto nell’immunità intrinseca del cervello come causa genetica dell’encefalite del tronco encefalico da SARS-CoV-2. I risultati sono pubblicati sul Journal of Experimental Medicine.
Uno studio di Human Technopole, dell’Institute of Cancer Research e del Royal Marsden NHS Foundation Trust di Londra ha mostrato che la presenza nel tumore alla prostata di cellule con differenze genetiche e di forma indica un maggiore rischio che la patologia si ripresenti, anche dopo dieci anni. Lo studio potrà aiutare i medici a personalizzare meglio il trattamento per questa patologia, adottando trattamenti più aggressivi in quei casi in cui emerga, grazie a questi parametri, un maggiore rischio di recidiva.
Human Technopole apre le Piattaforme Nazionali, strumentazioni e tecnologie all’avanguardia accessibili tramite bandi aperti alla comunità scientifica italiana. I progetti verranno selezionati da una commissione di esperti internazionali. Gli scienziati potranno accedere a cinque nuove strutture dedicate, catalizzatrici di open innovation nel settore delle scienze della vita, cruciale per la ricerca e la salute degli italiani.
Un team internazionale di scienziati, guidato dai ricercatori di HT Magda Bienko e Nicola Crosetto, ha sviluppato un software open-source per la deconvoluzione di immagini di microscopia a fluorescenza a campo largo e scansioni di tessuti di grandi dimensioni. Questo nuovo strumento aumenta le informazioni ottenute con i metodi di omica spaziale basati sulla microscopia […]
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