Road map per la scoperta

Un ricercatore dell'UNM conduce uno studio internazionale sul genoma umano

Un nuovo studio rileva che quasi il 40% del genoma umano rimane in gran parte inesplorato, il che potrebbe ostacolare drasticamente la ricerca di nuove terapie farmacologiche.

La scarsità di ricerche tende ad autoperpetuarsi, perché gli scienziati sanno che hanno maggiori probabilità di avere successo e di essere finanziate interrogando quelle aree del genoma che sono già relativamente ben descritte.

Come primo passo verso la risoluzione del problema, un team di scienziati statunitensi ed europei ha proposto un metodo elegante per classificare il genoma in base a quanto sono stati studiati i geni e le proteine ​​per cui codificano. Il nuovo schema di classificazione suggerisce anche quali passaggi sarebbero necessari per stabilire se queste proteine ​​sono probabili bersagli per una serie di nuove terapie farmacologiche.

Il lavoro è stato svolto nell'ambito del progetto Illuminating the Druggable Genome (IDG), un'iniziativa del National Institutes of Health Common Fund. I risultati sono evidenziati in "Opportunità terapeutiche inesplorate nel genoma umano," pubblicato nel numero del 23 febbraio 2018 di Recensioni sulla natura Scoperta della droga.

"Quasi 9,000 proteine ​​non sono attualmente oggetto di ricerca sponsorizzata dal NIH", ha affermato l'autore principale Tudor Oprea, MD, PhD, professore e capo della Divisione di informatica traslazionale presso il Dipartimento di medicina interna dell'Università del New Mexico. "Questo studio attira l'attenzione su quella situazione. Speriamo di incoraggiare scienziati e finanziatori a esplorare l'ignoto".

Oprea ha guidato un team di ricercatori dell'IDG Knowledge Management Center in una revisione esaustiva di un'ampia gamma di dati genomici, proteomici, chimici e relativi alle malattie al fine di monitorare il livello di sviluppo target (TDL) delle proteine ​​umane.

I ricercatori hanno proposto di raggruppare le proteine ​​umane in una delle quattro categorie di TDL:

• T_clin (per "clinica") rappresenta le proteine ​​più studiate, quelle che hanno interazioni note con farmaci approvati e per le quali esiste un meccanismo d'azione identificato. Questi rappresentano solo il 3% del proteoma umano.
• T_chem (per "chimica") include proteine ​​che sono note per legarsi a piccole molecole con potenza relativamente alta. Questo gruppo rappresenta il 6% del proteoma.
• T_bio (biologia) si riferisce a proteine ​​per le quali esistono prove sperimentali di rilevanza per la malattia e una certa comprensione della loro struttura e funzione, ma che non sono state completamente sviluppate come bersagli farmacologici. Circa il 53 percento del proteoma appartiene a questa categoria.
• T_buio (riferendosi al genoma "oscuro") comprende tutte le proteine ​​che non soddisfano i criteri per l'inclusione in nessuna delle altre categorie. sonde disponibili", hanno detto gli autori. "Alcune rappresentano opportunità inesplorate all'interno del genoma umano drogabile." Queste proteine ​​rappresentano il 38% del proteoma.

Gli autori fanno notare che i finanziamenti per studiare il genoma oscuro sono stati scarsi, in parte perché la ricerca si basa spesso su "distinzioni artificiali", in cui i problemi sono segregati per organo o malattia. "Questa distinzione si rompe in natura, poiché è probabile che osserviamo l'interazione tra gli stessi geni e percorsi indipendentemente dall'organo, anche se in modo specifico del contesto".

Il loro schema di classificazione proposto "fornisce un modo conveniente per suddividere gli obiettivi umani che evidenzia l'attenzione (o la mancanza) degli sforzi scientifici e di scoperta di farmaci su obiettivi diversi".

Oprea ha affermato che il fatto che i bersagli farmacologici per i quali sono attualmente note piccole molecole rappresentino solo il 10% circa del proteoma umano "sottolinea la misura in cui non comprendiamo appieno la biologia umana. C'è ancora molto lavoro da fare.

Sfondo:

Il Knowledge Management Center comprende ricercatori del NIH National Center for Advancing Translational Sciences, dell'Università del New Mexico, dell'Università di Miami, dell'Università di Copenaghen, dell'Istituto europeo di bioinformatica e della Icahn School of Medicine sul Monte Sinai. Altri collaboratori su questo documento provengono dall'Università di Yale, dall'Università della Carolina del Nord, dall'Università della California, San Francisco, dal Baylor College of Medicine, dall'Università di Zurigo, nonché da IQVIA e AstraZeneca.