Organi Cellule Molecole
Il presupposto tradizionale delle scienze bio-mediche consiste nel fatto che se si conoscono tutti gli elementi costitutivi fondamentali delle cellule (le molecole) si e' allora in grado di capire completamente il funzionamento dell'organismo e di curare le malattie Riduzionismo
Esempio: Studio delle proteine che controllano la pressione sanguigna allo scopo di curare l'ipertensione
Funzione normale della proteina "A" CONTROLLO Pressione sanguigna normale
Funzione "anomala" della proteina "A" Funzione normale della proteina "A" NO CONTROLLO Terapia anti-"a" CONTROLLO Ipertensione arteriosa Pressione sanguigna normale
A B Sonno C D Crescita dei capelli Pressione sanguigna
Quale terapia? Anti "A", "B", "C" o "D"? A B Sonno C D Crescita dei capelli Pressione sanguigna
A Sonno B C Crescita dei capelli Terapia anti "D" OK? D Pressione sanguigna
A Sonno B C F la terapia anti "D" ha effetti collaterali D Crescita dei capelli Pressione sanguigna
Le proteine che controllano la pressione sanguigna formano una rete funzionale assai complessa Come identificare il bersaglio terapeutico migliore? A Altri effetti I E B P Sonno C F Crescita dei capelli G H D L O Pressione sanguigna Altri effetti Altri effetti
L'aumento della complessita' rende piu' difficile prevedere l'evoluzione a lungo termine del sistema. Diventa impossibile prevedere gli effetti collaterali e l'efficacia della terapia La medicina non e' una scienza predittiva
Gli organismi viventi contengono reti complesse di proteine che interagiscono in modo dinamico fra di loro. Le reti di proteine controllano tutte le funzioni dell'organismo
Esempio con 23 Molecole Cellula reale - Centinaia di migliaia di proteine diverse - Reti di milioni di proteine
Dobbiamo conoscere l'organizzazione su larga scala dei sistemi complessi biologici. I tradizionali metodi di indagine sperimentale non sono piu' sufficienti E' necessaria una profonda integrazione fra biologi, matematici, fisici ed informatici
Come analizzare la complessita' in biologia? Le funzioni cellulari vengono rappresentate matematicamente Il computer simula e analizza la struttura della rete di proteine Si eseguono esperimenti al computer (in silico cell biology) La Biologia diventa una scienza predittiva come la fisica Nasce la Biologia Computazionale
(1) Riduzionista = dettagli sulle singole proteine Due livelli di conoscenza integrati: (2) Sistemica = organizzazione su larga scala della rete di proteine Biologia sperimentale: Biologia computazionale: Biologia dei Sistemi Fondamento per una Medicina predittiva
La "Biologia dei Sistemi" e' il fondamento della medicina del XXI secolo Studio degli esseri viventi con una combinazione di matematica e metodi di laboratorio avanzati
La Biologia dei sistemi Costituzione di un gruppo integrato di biologi, medici, matematici ed informatici Sviluppo di metodologie sperimentali massive (high-throughput discovery science) Identificazione di metodologie di analisi matematico-informatica in grado di astrarre i fenomeni biologici Sviluppo di programmi di simulazione al computer delle funzioni cellulari Sperimentazione al computer
Chi fa oggi la Biologia dei Sistemi? USA, Seattle, (2001) diretto da Leroy Hood (56 milioni di $ da privati) Obbiettivo Analisi sistemica di malattie umane come malattie infettive (AIDS), autoimmuni e cancro. Porre i fondamenti della medicina predittiva del XXI secolo
USA, Dallas, (2000) diretta da Al Gilman (44 miloni di $ da NIH e privati) Obbiettivo Analisi completa mediante "high-throughput screening" della rete di transduzione del segnale in due modelli cellulari distinti: Linfocita B Cellula muscolare cardiaca Europa: nessun progetto ma dichiarato l'interesse Italia: nessuna iniziativa
Centro di Biologia Dei Sistemi dell'ateneo Veronese Gli obbiettivi generali Costituire un centro fortemente integrato di competenze bio-mediche, matematiche ed informatiche 1- avviare un approccio interdisciplinare per lo studio della complessita' dei fenomeni biologici 2- sviluppare "nuove competenze interdisciplinari" necessarie per una nuova didattica 3- coinvolgere l'industria per lo sviluppo di nuove tecnologie
Obbiettivi specifici (1) Acquisizione e sviluppo di tecnologie per l'ottenimento massivo di dati sperimentali e loro analisi matematica Implementazione di nuove metodologie di analisi matematico-informatica Sistemi di transduzione del segnale che regolano l'adesivita' cellulare in due contesti distinti Sistema immunitario (reclutamento leucocitario) Cancro (metastasi)
Obbiettivi specifici (2) Acquisizione e sviluppo di tecnologie per l'ottenimento massivo di dati sperimentali e loro analisi matematica Implementazione di nuove metodologie di analisi matematico-informatica Rete di parametri ematochimici e cellulari Malattie autoimmuni (EAE, EAN) Malattie del sangue
Facolta' di Medicina Dipartimento di Patologia Facolta' di Scienze Dipartimento di Informatica Industria