Ricerca   |    Topic attivi   |    Accedi all'area riservata

Logo Medikey
icona
Per accedere è necessaria l'iscrizione a Medikey

 


La gestione del riconoscimento dell'operatore della salute e la trasmissione e archiviazione delle relative chiavi d'accesso e dei dati personali del professionista della salute avviene mediante la piattaforma Medikey® nel rispetto dei requisiti richiesti da
Il Ministero della Salute (Circolare Min. San. - Dipartimento Valutazione Farmaci e Farmacovigilanza n° 800.I/15/1267 del 22 marzo 2000)
Codice della Privacy (D.Lgs 30/06/2003 n. 196) sulla tutela dei dati personali





Stile di vita e metformina riducono l’incidenza di diabete ma non delle complicanze cardiovascolari
Administrator
#1 Inviato : venerdì 3 giugno 2022 18:59:49(UTC)
Rank: Administration
Messaggi: 8.708

STILE DI VITA E METFORMINA RIDUCONO L’INCIDENZA DI DIABETE MA NON DELLE COMPLICANZE CARDIOVASCOLARI


In adulti con prediabete, un intervento sullo stile di vita o l'assunzione di metformina sono risultati efficaci nel prevenire o ritardare lo sviluppo di diabete di tipo 2 rispetto a un placebo, senza però ridurre nell'arco di 21 anni gli eventi cardiovascolari maggiori. È quanto riporta uno studio pubblicato su Circulation, in cui ricercatori hanno seguito i partecipanti a DPP (Diabetes Prevention Program), uno studio in cui 3.234 adulti di età media di 51 anni e per lo più...

Per leggere l'intero articolo cliccare qui

Tonino Grasso
#2 Inviato : venerdì 3 giugno 2022 18:59:51(UTC)
Rank: Member
Messaggi: 28

Sarebbe opportuno vagliare l'incidenza di eventi CV maggiori in un campione di entità analoga della popolazione generale della stessa età media e dello stesso sesso, anche retrospettivamente. qualora fosse possibile, per una maggior celerità. La quasi sovrapposizione degli eventi verificatisi nel gruppo placebo può già, in realtà, favorire un confronto con quanto avvenuto negli altri due gruppi e far concludere per l'importanza del fattore tempo/età.

 

giovanni colonna
#3 Inviato : venerdì 10 giugno 2022 08:27:48(UTC)
Rank: Advanced Member
Messaggi: 716

Ci sono dati recenti di ampi studi su centinaia di migliaia di pazienti che sindrome metabolica, ipertensione e diabete2 portano ad insufficienza cardiaca con frazione di eiezione preservata (HFpEF) che si aggrava molto lentamente ma irreversibilmente nel tempo. Questa patologia cardiovascolare sembra presente in oltre il 50% di questi pazienti e tutto porta a pensare che la sua origine sia esclusivamente metabolica, anche se non si conosce il meccanismo metabolico. Metformina e SGLT2i (empaglifozin) diminuiscono sensibilmente il numero di pazienti (principalmente anziani) ospedalizzato ma, a quanto sembra, non la percentuale di esiti finali. Evidentemente i due farmaci rallentano e migliorano in parte la patologia, aumentando la glicosuria e l’utilizzo del glucosio a livello muscolare, ma non interferiscono con il meccanismo molecolare che dovrebbe essere alla base della patologia stessa e che procede nel tempo, anche se lentamente.

Secondo me, l’approccio utilizzato in questi studi è inadatto a scoprire i meccanismi molecolari. Dare dei farmaci, seguire i pazienti per anni con diagnosi strumentali e le classiche analisi di laboratorio, evidenzia gli aspetti patologici e le sintomatologie, ma è un livello troppo macroscopico, quindi inadatto. Occorrono analisi molto più precise e profonde, per esempio di tipo omico. Certamente un po’ più indaginose e organizzativamente impegnative, ma certamente più dirimenti. Moltissime patologie dell'uomo moderno derivano da alterate segnalazioni metaboliche tra cellule e tessuti, in genere a carico delle citochine, dove l'inizio è quasi sempre dato con l'instaurarsi di una infiammazione difensiva che poi innesca anche altri processi metabolici. La rete metabolica è una ragnatela infinita di vie che si intersecano, dove le scorciatoie e le vie alternative sono numerose. Tutto dipende dal carico del flusso metabolico, cioè quanto è elevata la concentrazione delle citochine nel flusso che caratterizza quantitativamente la via di segnalazione tra compartimenti metabolici tissutali diversi. Possiamo visualizzarlo per analogia. Se il flusso di metaboliti è a elevata concentrazione, come un fiume in piena, aumenta la probabilità che parte di esso si instradi attraverso altre vie, portando il segnale a cellule lontane e diverse che non avrebbero dovuto recepirlo. Tutto questo significa che l'organismo non può essere visto a strati dove quello che accade negli strati superiori non tiene conto di quello che accade negli strati molecolari profondi (e che genera il comportamento degli strati superiori). Bisogna unificare la visione, si chiama medicina molecolare e ci sono anche gli strumenti, ma occorre multidisciplinarità.

 Un saluto

Tonino Grasso
#4 Inviato : venerdì 10 giugno 2022 15:39:22(UTC)
Rank: Member
Messaggi: 28

 analisi "di tipo omico" Cosa vuol dire?

Grazie 

Vorrei aggiungere che le citochine sono dosabili nel sangue, anche se non ancora nella pratica clinica.

cordiali saluti

 

giovanni colonna
#5 Inviato : sabato 11 giugno 2022 05:15:03(UTC)
Rank: Advanced Member
Messaggi: 716

Le citochine sono dosabili da anni con i sistemi a multiplexing, cioè con panel di 15 - 30 citochine (elisa) che permettono di avere un quadro completo delle attività e dei rapporti relativi tra di loro. Misurare una sola citochina non ha molto senso perchè sono pleiotropiche, cioè svolgono funzioni diverse, quindi avendo il quadro completo dell'intero "branco" si capisce dove vanno, come e perchè. Le citochine, chemochine e similari lavorano sempre a gruppi e sono le caratteristiche del gruppo che definisce molti stati patologici. In genere i costi dei multiplexes e la scarsa competenza analitica ne limita l'uso.

Le scienze omiche, nate negli anni 90, ma sviluppatesi tecnologicamente dal 2000 in poi comprendono tutte quelle tecnologie dette ad alto rendimento, cioè. che producono migliaia di dati, di cui quello più antico è il sistema degli array, sono, la genomica, la trascrittomica, la proteomica, la metabolomica, ecc., tutte tecnologie molto solide usate nella medicina di molti paesi avanzati e non solo per fare ricerca. Questi dati sono raccolti in banche dati ospedaliere e internazionali. Sono genericamente definiti Big Data biomedici e sono.il riferimento indispensabile per il 'learning' delle intelligenze artificiali ed entrambi (dati e AI) servono per fare la medicina di precisione, o anche molecolare, o anche personalizzata.

Ecco perchè in Italia siamo indietro con queste tecnologie cliniche, con l'insegnamento universitario, e con l'organizzazione sanitaria. Il FSE è un pezzo importante di questi sistemi ma solo se i documenti medici sono digitalizzati, strutturati e codificati. Il rischio che si corre è di avere queste cose scimiottate nel privato, ma prima che i pazienti se ne accorgono correranno fiumi di danaro.

Un saluto

 

Tonino Grasso
#6 Inviato : sabato 11 giugno 2022 11:09:40(UTC)
Rank: Member
Messaggi: 28

il sistema degli array, cioè?

grazie

giovanni colonna
#7 Inviato : sabato 11 giugno 2022 16:02:35(UTC)
Rank: Advanced Member
Messaggi: 716

Abbi pazienza, ma è un lunghissimo discorso che cercherò di sintetizzarti al massimo (anche se è impossibile). Chiedo scusa in anticipo per le imprecisioni dovute alla estrema sintesi.

La tecnologia degli arrays a cui mi riferisco è quella dei microarray a DNA (nota anche come gene chip, chip a DNA, biochip). Su di una superficie solida (vetro, plastica, silicio) si attaccano delle sonde molecolari, o probe, di DNA a singola catena a formare una matrice di migliaia di sonde (da cui array = matrice). Parliamo di migliaia di sonde in uno spazio di pochi cm per pochi cm. Sfruttano una particolare tecnica di ibridazione (interazione tra eliche complementari) e sono quindi capaci di estrarre da un campione di DNA tutti i geni complementari alle sonde e permette di ottenere una profilazione genica o profilo di espressione genica in grado di dirci quali geni sono spenti (non funzionanti o down-expressed) e quali sono espressi (funzionanti, o up-expressed, cioè che daranno origine a RNA e poi, alcuni, anche a proteine). Con la tecnologia dei microarray si possono avere decine di migliaia di risultati (geni) in pochissimo tempo (immagina un esperimento a tempo fatto sull’intero genoma, dove ogni ora estrai migliaia di geni, tutto x 24 ore). Per questo motivo questa tecnologia ha permesso notevoli accelerazioni in diversi campi della investigazione biochimica. Si possono avere un numero enorme di informazioni metaboliche, funzionali, patologiche, sul contesto che si è esaminato (sangue o tessuti).

Se come sonda si usano proteine si ha un proteinchip che ci permette di capire quali geni espressi hanno generato RNA (l’insieme degli RNA umani si chiama trascrittoma) che si è poi trasformato in proteine funzionali (l’insieme delle proteine umane si chiama proteoma). Oggi queste tecnologie sono estremamente sofisticate e permettono di avere informazioni di profilazione sull’intero genoma umano caratterizzando tutte le biomolecole metabolicamente presenti in cellule e tessuti di individui normali e patologici. Il cancro, per es., si studia così, come anche moltissime malattie metaboliche. Ormai i microarray si comprano perché hanno complessità simili a quelli dei chips dei computers e sono fatti da aziende ad elevatissima specializzazione (Affymetrix, Agilent Technologies, Applied Biosystems, e tante altre).

L'uso di microarray per lo studio del profilo d'espressione genetica è stato pubblicato per la prima volta nel 1995 (Science) e il primo genoma eucariotico completato con analisi di microarray fu quello del Saccharomyces cerevisiae nel 1997 (Science), poi siamo venuti anche noi (abbiamo finito del tutto questo anno).

Il punto dolente è la rappresentazione grafica di migliaia di oggetti e l’analisi statistico/matematica dei dati. Per questo si usa una vecchia teoria matematica, la teoria dei grafi (non grafici, i grafi, che sono delle reti di migliaia di nodi interagenti) che è una teoria matematica quantitativa usata nel 1700 (e poi dimenticata) ed inventata da Von Euler che se ne serviva per calcolare il cammino più breve per l’esercito germanico che si muoveva in un vasto territorio, per raggiungere (a piedi e cavallo) il campo di battaglia per primi e mettersi nella posizione più favorevole (questo segreto rendeva all'epoca l'esercito germanico quasi imbattibile). Questa teoria, totalmente dimenticata, fu riesumata negli anni 90 da Laszlo Barabasi, un matematico ungherese/americano che l’applicò per analizzare per la prima volta la rete internet (internet networking). E’ uno strumento molto potente che permette di fare molti calcoli in modo quantitativo nel caratterizzare le proprietà dei singoli nodi e della loro connettività. Dall’internet dell’informatica all’internet della rete metabolica (metabolic networking) il passo è stato breve, e, senza i grafi, gli array non sarebbero serviti a molto. Oggi si è raggiunta una complessità inimmaginabile nel descrivere il reale funzionamento metabolico di cellule, tessuti e organi studiando in modo integrato le reti genomiche, trascrittomiche, proteomiche, metabolomiche, ecc… Quando lavoriamo in modo integrato spesso parliamo di interattomica, forse lo strumento più potente capace di definire se un gruppo di geni lavorano tutti insieme per svolgere una attività funzionale integrata che è alla base, per es. di una specifica patologia. I dati di queste analisi sono quelli che formano i Big Data Biomedici in archivi internazionali accessibili a tutti.

Senza tutto questo, niente medicina di precisione. Se tutto questo non è introdotto negli studi universitari per poi riversarlo nella pratica sanitaria e clinica saremo inesorabilmente tagliati fuori.

C’è ancora una cosa. La parola Array viene anche utilizzata per una tecnologia diversa. La tecnica array-CGH (Array - Comparative Genomic Hybridization o Array-CGH o anche cariotipo molecolare) che ha lo scopo di indagare l'intero genoma per l'identificazione di perdite o acquisizioni di sequenze di DNA, anche di piccole dimensioni, che generalmente non vengono rilevate attraverso l'analisi tradizionale del cariotipo e che possono essere causa di diverse patologie. Per es. viene molto utilizzata per la diagnosi di fenotipi complessi associati a ritardo mentale o a diagnosi prenatale.  Si esegue in molti laboratori di genetica medica ospedalieri o universitari o IRCSS. Il test è basato sulla comparazione quantitativa del DNA del paziente (DNA test) e del DNA di riferimento ottenuto da un pool di soggetti sani (DNA reference). Per lo studio del genoma mediante array-CG si seguono le attuali linee guida nazionali ed europee. Per l’esecuzione del test è necessario ottenere il DNA del paziente attraverso il prelievo di materiale biologico (sangue periferico, villi coriali, liquido amniotico, altri tessuti). È un array diverso, ma pur sempre un array.

Spero di essere stato tanto chiaro da farmi capire nonostante la sintesi.

Un saluto

Tonino Grasso
#8 Inviato : domenica 12 giugno 2022 16:48:04(UTC)
Rank: Member
Messaggi: 28

Bene grazie. Argomento di recente introduzione e complesso, spiegato benissimo. Quando la tecnica array-CGH dimostra acquisizione di sequenze di DNA, queste possono essere di natura virale?

Scusa il tipo di domanda, ma sono interessato all'isolamento ed identificazione di virus, anche ancora non noti.

Ti ringrazio anticipatamente per una tua nuova risposta e ti porgo cordiali saluti

giovanni colonna
#9 Inviato : domenica 12 giugno 2022 19:58:18(UTC)
Rank: Advanced Member
Messaggi: 716

Non è proprio il mio settore (che è la biochimica computazionale) ma ti darò tutte le informazioni di base. Aggiungo anche qualcosa in più sul citochinoma per darti un'idea del suo utilizzo che è molto semplice.

Per indagini virali in genere si usa la tecnologia dei DNA-Microarray per analizzare i profili d’espressione sia dell’ospite che del patogeno. Ormai i chips sono ampiamente commercializzati. Si possono utilizzare sia campioni clinici che ambientali per individuare la presenza di sequenze batteriche e virali, ceppi mutati, resistenti, ecc.

Esistono i Virochips, cioè Microarray costituiti da un reticolo con migliaia di nucleotidi, che rappresentano tutte le sequenze di genomi virali presenti nel database GeneBank (USA). Sono progettati per rilevare contemporaneamente tutti i virus conosciuti e nuovi virus sulla base di omologia di sequenza. Con questi array si può identificare una vasta gamma di virus da RNA estratti da sistemi cellulari infetti o campioni umani. Per esempio, con i Virochips è stato identificato e caratterizzato SARS-CoV, l’agente eziologico della Sindrome Respiratoria Acuta Severa.

In batteriologia, i Virochips rappresentano una risorsa per l’identificazione di ceppi batterici e per l’individuazione di geni e/o mutazioni responsabili della resistenza agli antibiotici. Alcuni chips come i Flu-Chips, servono per la sorveglianza epidemiologia dell’influenza. Nella ricerca immunologica così come in quella oncologica viene impiegato il cosiddetto Microarray “Lymphochip”, costituito da un set di cDNA di geni rappresentativi di geni con funzioni rilevanti nel sistema immunitario. Per es., caratterizzando la risposta dei monociti/macrofagi a infezioni batteriche gram-negative, è stato ottenuto una profilazione genica che tra i geni attivati includono un enorme numero di citochine (IL-1α, IL-1β, IL-6, IL-10, TNFα), chemochine (IL-8, MIP-1α, MIP-1β), recettori di superficie e ligandi vari, solo per ricordare che le citochine lavorano in gruppo (citochinoma, in termini "omici")

Come vedi i chip sono da parecchio sul mercato è organizzati per il settore in cui si intende fare le indagini.

Allego della bibliografia esemplificativa:

(Chen EC, et al., Using a pan-viral microarray assay (Virochip) to screen clinical samples for viral pathogens. J Vis Exp. 2011 Apr 27;(50):2536. doi: 10.3791/2536. PMID: 21559002; PMCID: PMC3169278.)

(Boldrick J.C., et al.: Stereotyped and specific gene expression programs in human innate immune responses to bacteria. Proc Natl Acad Sci U S A. 2002 Jan, VOL:99(2), P:972)

(Capone F. et al., Cytokinome profile evaluation in patients with hepatitis C virus infection. World J Gastroenterol. 2014 Jul 28; 20(28): 9261-9.)

(Capone F, et al., The Cytokinome Profile in Patients with Hepatocellular Carcinoma and Type 2 Diabetes. PloS One. 2015 Jul 30; 10(7): e0134594. doi: 10.1371/journal.pone.0134594. PMID: 26226632; PMCID: PMC4520685.)

Un saluto

Forum Jump  
Tu NON puoi inviare nuovi topic in questo forum.
Tu NON puoi rispondere ai topics in this forum.
Tu NON puoi cancellare i tuoi messaggi in questo forum.
Tu NON puoi modificare i tuoi messaggi in questo forum.
Tu NON puoi creare sondaggi in questo forum.
Tu NON puoi votare nei sondaggi di questo forum.


chiudi