Un innovativo algoritmo di clustering peptidico migliora la definizione dei siti proteolitici e apre nuove possibilità per l’analisi comparativa di campioni clinici, rivelando firme proteolitiche critiche in infezioni e malattie croniche
Negli ultimi anni, la peptidomica basata sulla spettrometria di massa ha fatto passi da gigante, consentendo l’identificazione e la quantificazione di migliaia di peptidi endogeni attraverso una vasta gamma di sistemi biologici. Questi avanzamenti hanno aperto nuove prospettive per la comprensione dei processi biologici e patologici, ma hanno anche introdotto nuove sfide, specialmente nell’analisi a valle e nella comparabilità dei campioni clinici.
Uno dei principali ostacoli risiede nell’immenso panorama peptidomico generato dall’elaborazione proteolitica. Questa complessità non solo rende difficile l’interpretazione dei dati, ma limita anche la possibilità di confrontare in modo efficace i campioni provenienti da diversi contesti clinici. Per affrontare queste sfide, è stato sviluppato un algoritmo innovativo che utilizza il clustering dei peptidi, un processo che raggruppa i peptidi in cluster specifici, riducendo così la dimensionalità dei dati e migliorando la definizione dei siti di taglio della proteasi.
L’implementazione di questo algoritmo ha mostrato risultati promettenti. In uno studio condotto su larga scala, è stata eseguita un’analisi quantitativa dei peptidomi del fluido della ferita, prelevato da infezioni della ferita suina altamente definite e da ferite cliniche umane non guarite. I risultati hanno rivelato la presenza di regioni peptidiche specifiche del fenotipo e un’attività proteolitica cruciale nelle prime fasi della colonizzazione batterica.
Ma le applicazioni di questo algoritmo non si fermano qui. È stato infatti validato anche su campioni di peptidoma urinario provenienti da pazienti diabetici di tipo 1. Questo ha permesso di identificare potenziali sottogruppi all’interno della popolazione diabetica, migliorando l’accuratezza delle classificazioni diagnostiche e aprendo la strada a nuove strategie di trattamento personalizzato.
In sintesi, il clustering dei peptidi rappresenta un significativo passo avanti nella peptidomica, con potenziali applicazioni che spaziano dall’analisi delle infezioni batteriche alla gestione di malattie croniche come il diabete. Grazie a questo nuovo approccio, sarà possibile migliorare la comparabilità tra campioni clinici, rendendo le analisi su larga scala non solo più accurate, ma anche più efficaci nell’identificare le firme proteolitiche che caratterizzano diverse condizioni patologiche.
Riferimento: Nature Communications 20 agosto 2024 – Divisione di Medicina delle Infezioni, Dipartimento di Scienze Cliniche Lund, Facoltà di Medicina, Università di Lund, Svezia