Un gruppo di ricercatori dell’Università Statale di Milano ha sviluppato un metodo che permette di identificare possibili alterazioni in malattie metaboliche. Ora, si prospetta lo sviluppo di bersagli terapeutici mirati
Il microbiota umano rappresenta la popolazione di organismi (batteri, funghi, protozoi e virus) che colonizza l’organismo dell’uomo. Il termine microbioma, invece, indica la totalità del patrimonio genetico posseduto dal microbiota, cioè i geni che quest’ultimo è in grado di esprimere. L’attività metabolica di tutti i microrganismi che compongono il microbioma umano interagisce con il metabolismo dell’ospite, contribuendo alla salute umana in un modo che non è ancora completamente chiaro al mondo scientifico.
C’è però un’importante novità derivante da uno studio italiano. Infatti, un gruppo di ricercatori del Centro per Complessità e Biosistemi dell’Università degli Studi di MIlano ha elaborato un lavoro su un nuovo metodo computazionale utile a ricavare lo spettro di metaboliti associati al microbioma di un individuo. Lo studio è pubblicato sulla rivista ‘iScience’. Il metodo, denominato STELLA, è stato poi applicato a dati ottenuti dal microbioma di pazienti affetti al disturbo dello spettro autistico e da sclerosi multipla. Ciò ha permesso di identificare metaboliti già noti e nuovi metaboliti correlati alle patologie.
“STELLA integra le informazioni conosciute sulle vie metaboliche associate a ciascuna specie batterica ed estrae l’elenco dei prodotti metabolici di ciascuna reazione singolare mediante un’analisi automatica – ha spiegato Caterina La Porta, coordinatrice dello studio. La grande forza e innovazione di STELLA è che consente di identificare le alterazioni metaboliche individuali. Ciò è possibile grazie al confronto dei risultati di un singolo soggetto con i dati del profilo metabolico di soggetti sani”.
Anche Stefano Zapperi, coautore dello studio, ha rilasciato dichiarazioni che fanno ben sperare: “La piattaforma Stella aiuta ad identificare nuovi bersagli per rendere le terapie tradizionali più efficaci. Lo fa, utilizzando un approccio integrato che affronta la complessità del network metabolico”.
Clicca qui per leggere l’estratto originale dello studio.
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