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Un sistema predittivo più affidabile per il diabete di tipo 1

Paul Tran sta lavorando per sviluppare un punteggio di rischio genetico altamente predittivo che dirà ai genitori se il loro bambino è a rischio significativo per il diabete di tipo 1.

Paul Tran sta lavorando per sviluppare un punteggio di rischio genetico altamente predittivo che dirà ai genitori se il loro bambino è a rischio significativo per il diabete di tipo 1.

L’obiettivo finale, afferma l’MD / Ph.D. presso il Medical College of Georgia dell’Università di Augusta, è di prevenire una condizione che tipicamente affiora nella giovinezza, distrugge il pancreas e porta a una vita di terapia insulinica o trapianto di pancreas.

Tran sta mettendo insieme migliaia di varianti genetiche associate o già considerate causali per il diabete di tipo 1 che si trovano in migliaia di individui in tutto il mondo in quasi due decenni. Utilizzerà un algoritmo che funziona in modo simile al nostro cervello, chiamato rete neurale feedforward, per trasformare l’enorme mole di dati in punteggio di rischio genetico di un singolo bambino.

Spera di dire ai genitori con almeno il 50% di probabilità – cinque volte meglio dell’attuale sistema di punteggio – se il loro bambino svilupperà il tipo 1 in modo tale che l fanciullo possa essere arruolato in un programma per prevenire la condizione che deriva da una collisione di genetica e ambiente fattori da infezioni a esposizioni alimentari precoci.

Per chiudere il cerchio, punteggio più accurato dovrebbe a sua volta migliorare gli studi di prevenzione garantendo una migliore iscrizione degli studi in modo che i risultati siano super pertinenti, identificando nel contempo varianti genetiche ancora più causali e più target terapeutici.

“Il nostro obiettivo entro la fine di questo progetto è quello di sviluppare un test che può essere utilizzato per i neonati”, afferma Tran, che ha recentemente ricevuto una borsa di ricerca di tre anni dal National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases per perseguire tale obiettivo .

“Vogliamo fermarlo prima che inizi o almeno all’inizio”, afferma il dott. Jin-Xiong She, mentore di Tran, direttore del Centro MCG per le biotecnologie e la medicina genomica e Georgia Research Alliance Eminent Scholar in Genomic Medicine.

È anche la principale ricercatrice di studi prospettici in Georgia e Florida chiamata TEDDY — The Environmental Determinants of Diabetes in the Young — un’iniziativa internazionale finanziata anche dal NIDDK a seguito di quasi 9000 bambini e le loro famiglie considerati a rischio per il tipo 1 perché sono stati trovati per avere due geni già considerati altamente causativi. Dall’inizio di TEDDY, i bambini sono stati seguiti da vicino attraverso la pubertà mentre gli scienziati cercano di determinare in che modo la genetica – che rappresenta forse il 60% del rischio, dice – e l’ambiente contribuiscono alla malattia autoimmune. Le età di picco per il diabete di tipo 1 in superficie sono 2-4 e 12-15.

Sono i dati raccolti da TEDDY assieme a quelli del consorzio internazionale sul diabete di tipo 1, ora completato, che confronta i geni degli individui con e senza diabete di tipo 1 per identificare più geni causali, che è incluso nel vasto pool genetico per Il progetto di Tran.

Utilizzerà i dati che trova nei campioni del Consorzio di genetica del diabete di tipo 1 da persone che hanno il diabete di tipo 1 per addestrare il suo modello di previsione genetica e campioni da TEDDY, un mix di giovani che hanno e non hanno sviluppato malattie ma sono già considerati a rischio, per affinare la capacità del suo modello di essere altamente predittivo.

“Vogliamo davvero usarne il maggior numero possibile di dati”, afferma Tran, quindi è il più inclusivo possibile con varianti genetiche associate di migliaia di individui che vengono sottoposti a un immunochip da due dei più grandi studi sul diabete di tipo 1 di sempre.

Utilizzando la tecnologia ad alto rendimento, Tran analizzerà le informazioni genetiche dei pazienti per vedere come il gran numero di varianti potrebbe lavorare insieme per causare il diabete di tipo 1. Per calcolare il rischio di un singolo bambino, utilizzeranno la rete neurale feedforward, un algoritmo ispirato al modo in cui i neuroni agiscono e interagiscono per aiutarci a assemblare ed elaborare pensieri complessi.

“In questo caso stiamo cercando di prevedere chi svilupperà il diabete di tipo 1 in base alla loro genetica”, afferma Tran.

“Stiamo cercando di utilizzare la tecnologia sviluppata da gruppi come Google e applicarli alle domande biomediche e al diabete di tipo 1, in particolare”, aggiunge, utilizzando la rete neurale, una forma di intelligenza artificiale, per aiutare a digerire e interpretare dati complessi e di grandi dimensioni quindi è utile.

Le fasi attuali di Tran includono l’ottimizzazione dei dati inclusi nel chip. Anche i nuovi dati sui geni associati al tipo 1 continuano a essere pubblicati, il che significa che i dati continueranno ad espandersi, aggiunge.

“Dovremmo essere in grado di costruire un modello migliore”, afferma Tran. “Usando tutti i geni disponibili oggi possiamo identificare meglio un gruppo più ampio di bambini che finiranno per sviluppare il diabete”.

“Essere in grado di identificare la vera popolazione ad alto rischio molto, molto meglio di quanto possiamo fare in TEDDY è una cosa fondamentale che deve essere fatta”, afferma. “La nostra migliore previsione è ora circa il 10% di rischio.”

Per migliorare ulteriormente la precisione, Tran vuole eventualmente aggiungere importanti fattori ambientali, come quelli identificati da TEDDY, ma inizierà con questo profilo genetico più completo fino ad oggi.

I sistemi di valutazione del rischio genetico vengono già commercializzati per problemi come il diabete di tipo 2 e le malattie cardiovascolari spesso legate allo stile di vita. Altri stanno osservando i geni associati al stare bene con l’età, in individui definiti anziani.

“Penso che molte malattie finiranno per avere punteggi di rischio genetico che tutti possono guardare e provare a misurarne il rischio in futuro”, afferma Tran. Le idee e i modelli che sta sviluppando ora sono sicuramente applicabili ad altre malattie, osserva, se si dispone di dati validi.

Il diabete di tipo 1 colpisce circa 1,25 milioni di americani, secondo l’American Diabetes Association. La malattia autoimmune affiora in genere nella giovinezza e distrugge le cellule beta che producono insulina nel pancreas. Le complicanze di tipo 1 sono simili alle complicanze di tipo 2 e comprendono malattie cardiache e dei vasi sanguigni, nonché danni a nervi, reni, occhi e piedi.

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