PROTEOMIC INVESTIGATION ON NASU-HAKOLA DISEASE: SHEDDING LIGHT ON FRONTOTEMPORAL TREM2-BASED DEMENTIA.
Tesi di Dottorato
Data di Pubblicazione:
2018
Citazione:
PROTEOMIC INVESTIGATION ON NASU-HAKOLA DISEASE: SHEDDING LIGHT ON FRONTOTEMPORAL TREM2-BASED DEMENTIA / A.m. Agresta ; tutor: C. Gelfi ; co-tutor: P.L. Mauri. DIPARTIMENTO DI SCIENZE BIOMEDICHE PER LA SALUTE, 2018 Jan 16. 30. ciclo, Anno Accademico 2017. [10.13130/a-m-agresta_phd2018-01-16].
Abstract:
La malattia di Nasu-Hakola (NHD), nota anche come osteodisplasia lipomembranosa policistica con leucoencefalopatia sclerosante (PLOSL), è una patologia sistemica ereditaria recessiva caratterizzata da demenza presenile frontotemporale e lesioni ossee. Le basi genetiche che determinano la patologia sono correlate ad un difetto strutturale di due geni, TREM2 e DAP12, che codificano per due subunità del recettore transmembrana di un complesso di segnalazione espresso dalle cellule della microglia e dagli osteoclasti. Ad oggi, studi molecolari o proteomici di questa malattia sono assenti o scarsi, infatti in letteratura sono riportati solo studi cognitivo-comportamentali e genetici di singoli pazienti. Con l’obiettivo di ottenere maggiori informazioni circa l'insorgenza e/o la progressione dell’NHD, lo scopo di questo progetto di dottorato è stato quello di caratterizzare il proteoma linfoblastoide di un'intera famiglia in cui due membri hanno manifestato un fenotipo NHD.
Il progetto è stato focalizzato sull'analisi proteomica della linea cellulare linfoblastoide (LCL) ottenuta da 7 soggetti: due omozigoti (Ho), quattro eterozigoti (He) ed un wildtype (Wt). L'approccio proteomico utilizzato è gel-free e basato sulla tecnologia MudPIT (Multidimensional Protein Identification Technology) che si avvale della combinazione di micro-cromatografia liquida bidimensionale e spettrometria di massa tandem ad alta risoluzione. L'identificazione delle sequenze peptidiche e delle relative proteine è stata ottenuta tramite un software (Bioworks) basato sull'algoritmo SEQUEST per l’interpretazione degli spettri di massa acquisiti. Le liste proteiche sono state sottoposte all'analisi bioinformatica mediante software sviluppati in laboratorio (MAProMa, Multidimensional Algorithm Protein Map) e/o disponibili in rete, allo scopo di evidenziare gli andamenti di espressione proteica e le vie metaboliche coinvolte nell'insorgenza e/o progressione dell’NHD. Lo studio ha permesso di identificare circa 3000 proteine distinte all'interno dei tre gruppi analizzati e circa 400 proteine sono state identificate come peculiari di ciascuna categoria (Ho, He, Wt). In particolare, i dati hanno evidenziato la presenza di proteine differenzialmente espresse associate a processi correlabili alla neurodegenerazione. Inoltre, le reti proteiche hanno messo in rilievo alcune via molecolari che potrebbero essere coinvolte nell'insorgenza o nella progressione di questo raro disordine frontotemporale. Pertanto, la piattaforma MudPIT, completamente automatizzata, ha dimostrato la sua efficacia nello studio dei profili di espressione proteica di pazienti affetti da NHD e si può candidare come valida piattaforma per lo studio di altre demenze frontotemporali legate a TREM2. Infatti, questo approccio ha consentito di generare, per la prima volta, il profilo proteico più completo delle cellule linfoblastoidi appartenenti a soggetti Nasu-Hakola e di caratterizzare le vie metaboliche coinvolte nelle alterazioni funzionali di questa patologia.
Tipologia IRIS:
Tesi di dottorato
Elenco autori:
A.M. Agresta
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