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La mappa dei cambiamenti metabolici dopo un attacco di cuore contiene indizi per il recupero

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I ricercatori hanno costruito una mappa dei cambiamenti metabolici che si verificano in più tessuti dopo un infarto nella speranza di trovare obiettivi per trattamenti migliori

I ricercatori hanno mappato i cambiamenti nel metabolismo che si verificano dopo un attacco di cuore, pubblicando i loro risultati oggi nella rivista eLife ad accesso aperto .

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Il loro studio sui topi rivela alcuni geni e processi metabolici che potrebbero aiutare o ostacolare il recupero e potrebbero essere buoni bersagli per i trattamenti per prevenire danni dopo un attacco di cuore.

“Sebbene alcuni studi abbiano esaminato il modo in cui i cambiamenti nei singoli tessuti del corpo sono alla base dei meccanismi della malattia, il crosstalk tra i diversi tessuti e la loro disregolazione non è stato esaminato negli attacchi di cuore o in altre complicazioni cardiovascolari”, spiega il primo autore Muhammad Arif, uno studente di dottorato. al KTH Royal Institute of Technology, Stoccolma, Svezia. “In questo studio, abbiamo eseguito un’analisi integrata del cuore e di altri tessuti metabolicamente attivi utilizzando un modello murino di infarto e abbiamo utilizzato approcci di biologia dei sistemi per ottenere un quadro sistematico dei cambiamenti metabolici che si verificano”.

La biologia dei sistemi ha aiutato la scoperta di nuovi approcci terapeutici in molteplici malattie. Piuttosto che smontare i sistemi e analizzare i componenti, si tratta di prendere misurazioni da diverse cellule e tessuti e utilizzarli per riprodurre il sistema studiato. In questa ricerca, il team ha utilizzato un approccio di biologia dei sistemi chiamato reti di co-espressione (CN) per rivelare il modo in cui le funzioni dei geni in diversi tessuti erano collegate tra loro.

In primo luogo, hanno misurato l’attività di tutti i geni in quattro tipi di tessuto: cuore, grasso, muscolo scheletrico e fegato nei topi che hanno avuto un infarto. Li hanno confrontati con l’attività genica nei topi che non hanno avuto un attacco di cuore per generare insiemi di geni espressi in modo differenziale (DEG) unici per ciascun tessuto. Successivamente, nell’analisi della rete di co-espressione, hanno esaminato il 5% superiore dei geni che erano più fortemente connessi all’interno dei quattro diversi tessuti. Hanno quindi utilizzato i risultati DEG per vedere come il 5% superiore dei geni è stato alterato 24 ore dopo un attacco di cuore.

Hanno trovato gruppi chiave di geni che sono stati alterati in diversi tessuti dopo un attacco di cuore. Nel cuore e nei muscoli, i cambiamenti genetici tendevano a essere collegati alla produzione di energia e alla contrazione muscolare. Nel fegato, i cambiamenti genetici erano correlati al trasporto e al metabolismo dei grassi e al metabolismo delle sostanze protettive delle cellule come il glutatione.

Il team ha quindi utilizzato queste informazioni per costruire un modello multi-tessuto della risposta metabolica a un infarto e ha confrontato i risultati con altri studi sul tessuto cardiaco. Hanno scoperto che quattro geni sono stati costantemente alterati in tutti gli studi. Questi geni sono noti per svolgere un ruolo nella produzione di energia, nella contrazione muscolare e nella produzione di proteine, e almeno uno di loro è stato esplorato come bersaglio farmacologico per le malattie cardiovascolari.

Nel loro insieme, i risultati rivelano una sottoregolazione delle funzioni specifiche del cuore e una sovraregolazione del metabolismo dei grassi e dell’infiammazione nel cuore, nei muscoli e nel tessuto adiposo dopo un infarto. Al contrario, il team ha visto una risposta diversa nel fegato in cui l’infiammazione è stata ridotta.

“La nostra analisi integrativa evidenzia le risposte biologiche comuni e tessuto-specifiche a un attacco di cuore in una serie di tessuti metabolicamente attivi”, conclude l’autore senior Adil Mardinoglu, Professore di Biologia dei Sistemi al KTH Royal Institute of Technology, Svezia, e King’s College di Londra, UK. “L’approccio dimostra un modo di utilizzare i dati dell’attività genica multi-tessuto per identificare i cambiamenti nei processi e nei percorsi biologici ed esplorare sistematicamente gli effetti di una malattia. Questo apre nuove opportunità per la ricerca futura sui percorsi identificati e il potenziale di utilizzare un approccio simile per comprendere altre malattie umane complesse “.

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