[autismo-biologia] biomarcatori

[Cristina Panisi]

Condivido l'importanza della segnalazione di questo lavoro, per le possibilità diagnostiche, la definizione di sottogruppi con meccanismi fisiopatologici comuni e l'individuazione di possibili target per interventi terapeutici mirati.

Desidero aggiungere un altro messaggio che ritengo importante in questo lavoro. 
Gli Autori sottolineano la stretta correlazione tra i biomarcatori  e l'azione di tossici ambientali (in particolare, metalli pesanti, pesticidi, bisfenolo, alcool etilico e traffico veicolare), invitando alla lettura del lavoro di  Deth R, 2008  "How environmental and genetic factors combine to cause autism: A redox/methylation hypothesis  http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0161813X0700215X
Tra le conseguenze della disfunzione del metabolismo dei composti monocarboniosi folato dipendenti e della transulfurazione favorita dagli agenti tossici, ricordano l'ipometilazione del DNA, importante meccanismo di regolazione epigenetica, Gli Autori ricordano che questo meccanismo è chiamato in causa nella patogenesi dell'autismo conseguente ad esposizione in utero al valproato.

Dunque, in queste giornate in cui siamo chiamati a "fare il punto" della situazione, esprimo l'auspicio per una ricerca che tenga nella dovuta considerazione anche gli aspetti di prevenzione primaria. 
Tra le nostre prime slides presentiamo spesso l'alta prevalenza dell'autismo  e parliamo del suo rapido aumento negli ultimi anni. 
Ritengo sia parte importante del nostro lavoro anche chiederci "perchè" e "cosa si possa fare", attraverso una sinergia - innanzitutto sul piano culturale - tra le diverse competenze che la ricerca scientifica può esprimere.


A tutti voi l'augurio buon lavoro per le intense giornate che ci attendono.

... soprattutto per ciò che potremo fare dal 3 aprile in poi.

Cristina Panisi







Il giorno 24/mar/2017, alle ore 17.20, daniela a autismo33.it ha scritto:

> Segnalo l’articolo
> 
> Howsmon DP, Kruger U, Melnyk S, James SJ, Hahn J (2017) Classification and
> adaptive behavior prediction of children with autism spectrum disorder
> based upon multivariate data analysis of markers of oxidative stress and
> DNA methylation. PLoS Comput Biol 13(3): e1005385.
> doi:10.1371/journal.pcbi.1005385
> 
> 
> http://journals.plos.org/ploscompbiol/article?id=10.1371/journal.pcbi.1005385
> 
> 
> Ne ho parlato con Elena Maestrini, docente di genetica all’Universitá di
> Bologna e insieme abbiamo fatto la presentazione che segue, nella quale
> abbiamo sottolineato gli elementi di interesse e anche le cautele con cui
> prendere i dati presentati che, se confermati, costituirebbero un elemento
> di grande novitá.
> 
> Gli autori hanno analizzato le concentrazioni di metabolti delle vie del 
> metabolismo dei composti monocarboniosi folato dipendenti e della
> transulfurazione nel sangue di 83 bambini con diagnosi di spettro
> autistico e 76 controlli di pari etá (3- 10 anni).
> Usando metodi di analisi statistica multivariata (che tiene conto cioè di
> più fattori contemporaneamente) basate sulle concentrazioni di 24
> metaboliti, gli autori riescono a classificare nel 97% dei casi i bambini
> con spettro autistico rispetto al gruppo di controllo.
> Degno di nota il fatto che i fratelli e sorelle dei bambini con lo spettro
> autistico presentano valori dei metaboliti intermedi tra i due gruppi,
> anche se piú vicini ai valori dei controlli.
> 
> L’interesse di questo studio riguarda la possibilità di utilizzare questo
> modello basato su un profilo biochimico come biomarcatore per la diagnosi
> di autismo. Inoltre l’identificazione di questi biomarcatori puo’
> facilitare la comprensione della patogenesi dell’autismo e questo crea i
> presupposti per sviluppare strategie di intervento che, attraverso la
> normalizzazione di questi biomarcatori, dovrebbero portare ad un
> miglioramento dei sintomi propri dell’autismo.
> 
> E’ da sottolineare che questo studio rappresenta solo un risultato
> preliminare, e presenta, a nostro parere, alcuni punti deboli, tra cui
> l’aver studiato un gruppo di bambini con diagnosi di spettro autistico da
> causa non nota, e quindi presumibilmente eterogenea, e di non chiarire in
> che modo i controlli sono stati appaiati con il gruppo di autismo
> (apparentemente solo per età).
> Prima di trarre conclusioni il modello sviluppato da questi autori dovrà
> essere cross-validato, cioè deve essere valutata la performance del
> modello in campioni indipendenti
> 
> Se confermati, i risultati di Howsmon e coll sono promettenti in quanto
> hanno identificato delle vie metaboliche comuni che li differenziano dai
> controlli neurotipici. In queste vie metaboliche si dovrebbero
> identificare dei target sui quali agire farmacologicamente. Questo sará
> possibile se altri ricercatori si dedicheranno a questo tipo di ricerche
> con abbondanza di risorse umane e finanziarie.
> 
>   Daniela Mariani Cerati e Elena Maestrini
> 
> _______________________________________________
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