Integrazione dei dati genetici e del microbioma per la previsione delle malattie

Recenti sviluppi nella scienza hanno permesso ai ricercatori di studiare varie malattie in modi nuovi. Un'area promettente si chiama "tecnologie multi-omiche," che analizzano molti fattori biologici contemporaneamente. Questo ha aiutato gli scienziati a trovare nuovi marker che potrebbero aiutare a prevedere malattie comuni come malattie cardiache, diabete, malattie del fegato, demenza e cancro.

Tradizionalmente, i medici hanno usato fattori base come età, sesso, peso corporeo e alcuni test medici per valutare il rischio di queste malattie. Tuttavia, con l'aumento delle multi-omiche, adesso è possibile guardare a molti fattori biologici e cellulari allo stesso tempo. Questo può portare a previsioni di rischio più accurate.

#Punteggi di Rischio Poligenico

Un altro strumento interessante in questa ricerca si chiama punteggi di rischio poligenico (PRS). Questi punteggi misurano il rischio genetico per certe malattie basandosi su molti geni diversi. Gli studi hanno mostrato che i PRS possono essere utili per prevedere malattie come malattie cardiache, cancro, diabete e altro. Questo perché i PRS possono essere calcolati da un semplice e conveniente test genetico che può fornire centinaia di punteggi.

Di conseguenza, i ricercatori in tutto il mondo stanno esaminando quanto possano essere efficaci i PRS in contesti clinici.

#Il ruolo del Microbiota intestinale

Oltre ai fattori genetici, gli scienziati hanno anche studiato il microbiota intestinale. Questo si riferisce alla comunità di microrganismi che vivono nei nostri intestini. Le ricerche suggeriscono che questi batteri possono influenzare molte malattie comuni. Pattern specifici nei batteri intestinali sono stati collegati a malattie come il diabete di tipo 2 e le malattie del fegato, suggerendo che il microbioma intestinale potrebbe aiutare a prevedere i rischi di malattia.

Anche se gli studi genetici hanno trovato legami tra i nostri geni e il microbiota intestinale, la misura in cui la genetica influisce sul microbioma intestinale non è ancora ben compresa.

#Combinare punteggi di rischio poligenico e microbioma intestinale

Grazie ai progressi nella tecnologia e alla natura non invasiva dei metodi di campionamento, i PRS e i dati sul microbiota intestinale sono considerati elementi importanti nelle future previsioni di rischio di malattia. In questo studio, i ricercatori hanno esaminato quanto bene i PRS, la composizione del microbioma intestinale e i fattori di rischio tradizionali potessero prevedere una serie di malattie comuni. Si sono concentrati su malattie che hanno mostrato una significativa capacità predittiva sia dai PRS che dagli studi sul microbioma intestinale, ovvero malattia coronarica (CAD), diabete di tipo 2 (T2D), malattia di Alzheimer (AD) e cancro della prostata.

I ricercatori hanno usato dati da un grande studio basato sulla popolazione condotto in Finlandia chiamato FINRISK 2002. Hanno indagato su quanto fossero efficaci i PRS, i punteggi del microbioma intestinale e i fattori di rischio tradizionali nella previsione di queste malattie.

#Risultati dello studio

Nello studio FINRISK 2002, i ricercatori hanno raccolto dati genetici e dati sul microbioma intestinale dai partecipanti, tracciando lo sviluppo delle malattie nel tempo. Hanno identificato il numero di nuovi casi per ogni malattia su un periodo medio di follow-up di circa 18 anni, analizzando le cartelle cliniche elettroniche.

I ricercatori hanno trovato che per CAD, T2D e AD, alcuni fattori di rischio erano significativamente diversi tra chi ha sviluppato la malattia e chi non l'ha fatto. Per il cancro alla prostata, hanno notato variazioni nell'età di base e nelle abitudini di fumo.

#Punteggi di rischio poligenico e previsione della malattia

Per valutare l'efficacia dei PRS e dei fattori di rischio convenzionali nella previsione della malattia, i ricercatori hanno usato modelli statistici. Per ogni malattia, hanno determinato quali fattori di rischio erano i più forti predittori. L'età è emersa come il principale predittore per la maggior parte delle malattie, mentre altri fattori come la pressione sanguigna e l'IMC hanno giocato ruoli significativi.

Confrontando la capacità predittiva dei PRS con i fattori di rischio tradizionali, i ricercatori hanno trovato che i PRS fornivano informazioni preziose. Nella maggior parte dei casi, i PRS mostravano una relazione più forte con l'insorgenza della malattia rispetto alla storia familiare, che è spesso considerata un fattore di rischio importante.

#Microbioma intestinale e previsione della malattia

Oltre ai dati genetici, i ricercatori hanno anche esaminato la composizione del microbioma intestinale. Hanno usato tecniche di sequenziamento per analizzare i campioni di feci dei partecipanti. Il loro obiettivo era vedere come le variazioni nei batteri intestinali fossero associate al rischio di sviluppare malattie.

Hanno scoperto che alcuni pattern di diversità nel microbiota intestinale erano legati al rischio di malattia, in particolare per il T2D. Tuttavia, hanno trovato che il potere predittivo del microbioma intestinale non era così forte quando combinato con i fattori di rischio tradizionali rispetto alla performance individuale dei PRS.

#Modellazione integrata dei rischi

I ricercatori hanno quindi combinato i punteggi PRS, i dati sul microbioma intestinale e i fattori di rischio standard per valutare la loro capacità collettiva di prevedere la malattia. Hanno scoperto che aggiungere dati sui PRS e sul microbioma intestinale migliorava le previsioni per tutte e quattro le malattie studiate.

Ad esempio, incorporando i punteggi PRS e del microbioma intestinale si sono ottenute previsioni migliori per CAD, T2D, AD e cancro alla prostata in modo significativo rispetto all'uso solo di fattori di rischio standard.

#L'età come fattore

L'età è stata costantemente trovata come il più forte predittore individuale per tutte le malattie esaminate, ma l'inclusione di PRS e punteggi del microbioma intestinale ha migliorato i Modelli Predittivi. I risultati indicano che questi modelli combinati potrebbero fornire una migliore valutazione del rischio di malattia rispetto ai soli fattori tradizionali.

#Limitazioni dello studio

Sebbene i risultati siano promettenti, lo studio aveva anche alcune limitazioni. Innanzitutto, il microbioma intestinale e i fattori di rischio sono stati misurati solo una volta all'inizio dello studio, il che significa che i cambiamenti nel tempo non sono stati catturati. La composizione dei batteri intestinali può cambiare a causa di vari fattori come dieta, farmaci e ambiente.

In secondo luogo, alcuni fattori importanti come la storia familiare di malattia di Alzheimer non sono stati esaminati. Questo potrebbe influenzare i risultati, specialmente visto che la storia familiare è significativa per comprendere il rischio di malattia.

Infine, i partecipanti allo studio provenivano principalmente da un demografico specifico (persone finlandesi), il che potrebbe limitare la generalizzabilità dei risultati ad altre popolazioni.

#Conclusione

Questo studio rappresenta uno dei primi tentativi di combinare dati genetici, analisi del microbioma intestinale e fattori clinici per prevedere malattie comuni. I ricercatori hanno sottolineato che, sebbene siano state notate associazioni tra microbioma intestinale e malattia, la sua utilità nel migliorare le previsioni di rischio clinico era meno chiara rispetto alle forti capacità predittive dei PRS.

In generale, questa ricerca suggerisce che integrare i dati sui PRS e sul microbioma intestinale potrebbe massimizzare il potenziale predittivo per le malattie, segnando un passo importante verso una migliore valutazione del rischio nell'assistenza sanitaria. Saranno necessari ulteriori studi per affinare questi modelli e confermarne l'utilità in diverse popolazioni.