Diagnosi e monitoraggio dello sviluppo delle patologie rappresentano momenti cruciali nella gestione delle malattie. Il ruolo svolto dai bio-marcatori in entrambe le fasi è strategico e le tecniche attraverso cui vengono analizzati sono poco costose e per nulla invasive. Da qui il crescente interesse scientifico e le rilevanti ricadute industriali sul tessuto produttivo regionale.
Diversi gli approcci utili per identificare i bio-marcatori:
- l’approccio genetico. Riguarda in particolare la messa a punto di kit diagnostici per malattie genetiche, rare o multifattoriali, per lo più basati su PCR multiplex per l’analisi contemporanea di più mutazioni che risultano particolarmente frequenti nella popolazione;
- l’approccio genomico. Mira all’identificazione di varianti genetiche frequenti e rare utilizzando genotyping ad alta densità e deep sequencing. Rappresenta un’attività di frontiera per la diagnosi e, soprattutto, la definizione della prognosi delle malattie rare o multifattoriali;
- l’approccio trascrittomico. Prevede l’identificazione, mediante tecniche di microarray e di deep sequencing, di profili di espressione genica caratteristici di specifiche patologie, da cui estrapolare uno o più geni la cui alterata espressione può servire da bio-marcatore diagnostico, prognostico e di monitoraggio;
- l’approccio epigenomico. Si basa sull’identificazione tramite deep sequencing delle mappe genomiche di metilazione del DNA e delle modificazioni istoniche;
- l’approccio proteomico. Si fonda sulla metodologia DIGE associata a MS peptide fingerprint. È usato per identificare bio-marcatori proteici sia in tessuti che in liquidi biologici.
In questo ambito, BioTekNet può contare su una tecnologia innovativa: la PROTEIN CHIP SELDI Technology, basata sulla associazione delle tecnologie del Protein Chip e del SELDI-TOF (Surface Enhanced Laser Desorption Ionization Time of Flight). Una metodologia unica, che usa superfici cromatografiche (Protein chips) per trattenere proteine e peptidi sulla base delle loro caratteristiche fisico-chimiche, prima della analisi TOF-MS usando un lettore di ProteinChips (serie 4000 di PBSIIc; Ciphergen Biosystems, Inc.). Le proteine isolate (estratti grezzi) sono separate su differenti arrays di superfici di legame comprendenti superfici idrofobiche (H4,H50), scambiatori catione/anione (Q10,CM10), affinità per ioni metallici (IMAC) ecc. Sono disponibili anche superfici preattivate per legare anticorpi, recettori, liganti (PS10 e PS20). Le proteine legate che sono trattenute sulle superfici dopo opportuni lavaggi, sono analizzate tramite spettrometria totale (MS).
Si tratta di una tecnica con sensibilità elevata, ideale per l’analisi di piccoli volumi di campione e per la selezione delle proteine a più basso peso molecolare. Inoltre, permette di procedere all’analisi semiquantitativa e statistica e può aiutare nella determinazione dei passaggi di purificazione prima dell’identificazione della proteina tramite fingerprinting o sequenziamento per massa del peptide.
BioTekNet, attraverso il ricorso a questa innovativa tecnologia, è in grado di identificare marcatori per la definizione della diagnosi e della prognosi di neoplasie, quali il tumore alla prostata; identificare e validare marcatori molecolari di rischio di infarto, ictus, ipertensione ecc. di tipo genetico (polimorfismi) e di tipo proteomico o trascrittomico (proteine o RNA specifici da siero o tessuti); identificare marcatori molecolari e genetici di rischio di malattie cardiovascolari e di alterazioni di parametri quantitativi a esse correlati, mediante l’analisi di popolazioni isolate altamente caratterizzate dal punto di vista genealogico, clinico e genetico.