Authors: Giulia Capitoli
Source: BOA (University of Milano-Bicocca) (article, 2020-01-24)
Field: Chemistry — Spectroscopy

Application of Maldi-imaging proteomics analysis on thyroid biopsies: identification of biomarkers for clinical diagnosis L’attuale gold standard diagnostico nella routine clinica utilizzato per escludere la natura maligna di noduli tiroidei, è rappresentato dalla valutazione morfologica del materiale ottenuto da biopsie. Tuttavia, non sempre è possibile arrivare ad una diagnosi citologica affidabile e circa il 20-30% dei noduli risultano “inderterminati per malignità”. I pazienti con questa diagnosi vengono quindi sottoposti a tiroidectomia totale e dopo l’analisi istologica post-operatoria l’80% circa di essi risultano essere benigni. L’impatto dell’operazione sul paziente è rilevante poiché le funzioni fisiologiche della tiroide dovranno essere sostituite cronicamente con l’utilizzo di farmaci, il cui costo, in aggiunta a quello dell’operazione, ha un peso sul bilancio sanitario. Negli ultimi anni, nel campo della ricerca biomedica, grande attenzione è stata riposta verso l’analisi proteomica e verso la sua potenziale applicazione nella ricerca di nuovi biomarcatori, determinanti nel discriminare noduli benigni da maligni in modo da minimizzare la diagnosi di malignità indeterminata. La spettrometria di massa è uno degli strumenti più importanti per ottenere informazioni riguardanti la composizione molecolare di un campione, la presenza di biomolecole e la loro abbondanza. Tra i diversi approcci proteomici in grado di identificare alterazioni molecolari di diversi tipi di lesioni, la tecnica di Imaging MALDI-MSI (Matrix Assisted Laser Desorption/Ionisation-Mass Spectrometry Imaging) ha guadagnato sempre più spazio e interesse. MALDI-MSI rappresenta una tecnologia ideale che permette di esplorare la distribuzione spaziale di biomolecole nel tessuto integrando informazioni molecolari e quelle tradizionali morfologiche. Visti i recenti risultati ottenuti tramite l’analisi MALDI-MSI di campioni di tessuto tiroideo nell’identificazione di segnali proteomici in grado di discriminare casi benigni da maligni, l’idea che è nata è stata quella di applicare per la prima volta questo tipo di analisi a campioni citologici ottenuti da biopsie di noduli tiroidei. Prima di poter applicare la tecnica MALDI allo studio clinico, il protocollo di analisi è stato ottimizzato per evitare problemi di degradazione, fenomeni di alterazioni o contaminazioni e formazione di artefatti. Due diversi problemi tecnici quali i) l’interferenza dell’emoglobina a causa dell’elevata vascolarizzazione dell’organo e ii) la stabilità del campione nel tempo prima dell’analisi da un punto di vista morfologico e proteomico, sono stati affrontati e risolti in due studi pianificati come parte del progetto di tesi. In origine lo studio clinico per l’identificazione di potenziali cluster di segnali con proprietà discriminanti prendeva in considerazione un ampio numero di campioni di noduli tiroidei ma, a causa del lento arruolamento di casi maligni per la loro natura rara, la tesi contiene solo i risultati di un analisi preliminare. 18 soggetti sono stati arruolati per il training set (9 noduli benigni e 9 maligni). Il modello di regressione logistica penalizzato (LASSO) è stato costruito su un set di dati di 81 regioni di interesse, in accordo con l’identificazione morfologica operata dal patologo per evitare false informazioni derivanti da cellule diverse dai tirociti. Il modello di classificazione è stato validato su 11 pazienti con diversi tipi di lesioni (i.e. benigna, indeterminata e maligna). I risultati sono molto promettenti e sottolineano la possibilità di introdurre MALDI-MSI come uno strumento complementare nella caratterizzazione diagnostica delle lesioni tiroidee. Sono inoltre stati esaminati gli indici di similarità più utilizzati tra i numerosi profili di spettri ed è stata proposta una nuova misura. Uno studio di simulazione di spettri di massa è stato poi implementato per identificare le migliori misure di similarità in termini di performance, da applicare per comparare profili proteomici. Proteomics ; Medicine ; Identification (biology) ; Pathology ; Chemistry ; Biology ; Biochemistry Advanced Proteomics Techniques and Applications