LEZIONE 6 Anno Accademico 2010/11

1. BIOTECNOLOGIE FARMACOLOGICHE CORSO DI LAUREA SPECIALISTICA IN BIOTECNOLOGIE DEL FARMACO LEZIONE 6 Anno Accademico 2010/11

2. Gene Ontology Potenziamento dell'interoperabilità delle banche dati biologiche mediante la standardizzazione della terminologia biochimica e l'introduzione di un'ontologia condivisa Combinazione dei diversi punti di forza di gruppi europei attivi in vari ambiti della normalizzazione per la terminologia biochimica all'interno delle banche dati, allo scopo di sviluppare e applicare un vocabolario controllato e un'ontologia comune per la descrizione degli attributi biologici nelle banche dati biologiche

3. L'ontologia, una delle branche fondamentali della filosofia, è lo studio dell'essere in quanto tale, nonché delle sue categorie fondamentali. Il termine deriva dal greco ὄντος, òntos (genitivo singolare del participio presente ὤν di εἶναι, èinai, il verbo essere) più λόγος, lògos, letteralmente "discorso sull'essere”

4. Gene Ontology http://www.geneontology.org/index.shtml Un progetto atto a costruire un vocabolario per descrivere geni e prodotti genici attribuibili a ogni organismo Questo vocabolario serve per dare un unico nome a un specifico prodotto in modo che questi così compaia nelle diverse banche dati e possa venire rapidamente ritrovato

5. Gene Ontology (GO, ontologia genica): un vocabolario controllato e strutturato per la descrizione di prodotti genici in termini • di funzione molecolare, • di ruolo biologico e • di ubicazione cellulare

6. Gene Ontology http://www.geneontology.org/index.shtml • Ogni gene/proteinasicontraddistingue per un numeroidentificativounico (GO:nnnnnnn) e un nome(es: cellula, fibroblasto, fattoredicrescita, trasduttore del segnale). • Ogniterminevieneassegnato a unadelletresuddivisionidellabanca (ontology): • Funzionimolecolari • Componenticellulari • Componenti I processibiologici

7. A gene product might be associated with or located in one or more cellular components; it is active in one or more biological processes, during which it performs one or more molecular functions. For example, the gene product cytochrome C can be described by: the molecular function term oxidoreductase activity, the biological process terms oxidative phosphorylation and induction of cell death, and the cellular component terms mitochondrial matrix and mitochondrial inner membrane.

8. Topology The ontologies are structured as directed acyclic graphs, which are similar to hierarchies but differ in that a more specialized term (child) can be related to more than one less specialized term (parent). For example, the biological process term: hexose biosynthetic process has two parents, hexose metabolic process and monosaccharide biosynthetic process. This is because biosynthetic process is a type of metabolic process and a hexose is a type of monosaccharide. When any gene involved in hexose biosynthetic process is annotated to this term, it is automatically annotated to both hexose metabolic process and monosaccharide biosynthetic process.

9. I LIMITI DELLA ANALISI GENOMICA: RIPRODUCIBILITA’ ANALISI NON QUANTITATIVA I mRNA NON RIFLETTONO ESATTAMENTE LE PROTEINE PRESENTI NELLA CELLULA

10. proteomica Il fine dellaproteomicaconsistenellacompletaidentificazionedelleproteine e dellaloroespressione in determinati cellule o tessuti. La metodologiasu cui sibasa la proteomicacomprende: gel elettroforesibidimensionale; HPLC e spettrometriadimassa

11. (20,000 to 25,000 genes vs. > 500,000 proteins). • E’ statocalcolatocheilcorpoumanopuo’ esprimerefino a 2 milionidiproteine, ciascuna con differentifunzioni

13. I metodi della proteomica • dagli anni ‘70: gel elettroforesi bidimensionale Limiti di definizione e riproducibilità • Anni ’90 spettrometria di massa: con metodi di ionizzazione alternativi (electrospray o MALDI Matrix Assisted Laser DesorptionIonization) Non si amplificano le proteine: dimensione campioni Identificazione dei peptidi da miscele complesse Rapidità Analisi quantitativa Limiti nelle conoscenze di genomi da diversi organismi Disponibilità di strumentazione

14. John Bennett Fenn ha ricevuto il premio Nobel per la chimica nel 2002 per lo sviluppo della tecnica di elettrospray per l’analisi di macromolecole biologiche

15. electrospray ionization liquid chromatography mass spectrometry

16. Stable isotope labeling with amino acids in cell culture (SILAC) per analisiproteomicaquantitativa

18. Functional and quantitative proteomics using SILAC SILAC (Stable isotope labelling with amino acids in cell culture) Mann Nature Reviews Molecular Cell Biology7, 952–958 (December 2006) | doi:10.1038/nrm2067

19. Proteomica e trascrittomica a confronto Uno studio in cui si sono comparati i dati di analisi di cellule MCF-7 Su un totale di 7278 geni identificati in modo univoco come messaggi o proteine 55% provengono da analisi proteomica 77% provengono da microarray

20. LE PROSPETTIVE DELLA PROTEOMICA: • continuo progresso della tecnologia per misure sempre più su larga scala e rapide • costruzione di banche dati • proteomica interviene in cellule dove mRNA non è informativo (es cellule ematiche) • La misura proteomica fornisce l’end point, il microarray va verificato con qPCR e da western • La proteomica permette di studiare la presenza di modificazioni post-traduzionali, di interazioni proteina-proteina

22. INTERATTOMICA analisi del trascrittoma, del proteoma e dell’interattomacomparati per arrivare a definire le funzionifisiologichediciascun gene

23. L’INTERATTOMA O BIOLOGIA DEI SISTEMI (system biology)

24. L’interattomarappresentainterazionimolecolari con un sistemadigrafico Per grafico intendiamo un insieme di punti, nodi o vertici che sono tra loro collegati non in modo unidirezionale. Nel digrafico la direzionalità o bidirezionalità dell’evento è segnata

26. ‘OMICS APPLICAZIONI MEDICHE Test genetici Terapia genica Farmacogenomica Informazioni sulla malattia

27. Farmacogenetica nella ricerca e sviluppo di nuovi farmaci Farmacogenetica: lo studio di variazioni genetiche e del loro effetto nella risposta a farmaci

28. Scoperta e sviluppo di nuovi farmaci

29. Studi genetici per la identificazione di nuovi bersagli terapeutici (target identification) Inizi anni ‘80 si cercano polimorfismi associati alla manifestazione di Alzheimer Anni ‘90 ApoE appare associato a apparizione precoce di AD (60 anni negli omozigoti); In soggetti con ApoE2/3 la malattia generalmente appare dopo I 90 anni Dati confermati da genome-wide association studies dove si studiano più di 500.000 SNP per volta

30. Studi genetici per lo studio dell’efficacia di un trattamento farmacologico (phase II)

31. ROSIGLITAZONE IN PAZIENTI CON ALZHEIMER PORTATORI E NON DEL GENE APOE4

32. Studi genetici per l’ identificazione di pazienti a rischio di manifestare effetti collaterali specifici in seguito a trattamenti farmacologici (phase I)

33. CYP2C9 e metabolismodiwarfarina • Pazienti con AIDS chesviluppanounasindromedaipersensibilità a trattamento con abacavir

34. IFORMAZIONI SULLA MALATTIA

43. LE BASI BIOLOGICHE DELL’INVECCHIAMENTO Invecchiamento e ambiente Invecchiamento e genetica Regolazione endocrina dell’invecchiamento