Serie Generale n. 13 del 17-1-2018
DECRETI E DELIBERE DI ALTRE AUTORITA'
CONFERENZA PERMANENTE PER I RAPPORTI TRA LO STATO LE REGIONI E LE PROVINCE AUTONOME DI TRENTO E BOLZANO
CONFERENZA PERMANENTE PER I RAPPORTI TRA LO STATO LE REGIONI E LE PROVINCE AUTONOME DI TRENTO E BOLZANO
INTESA 26 ottobre 2017
Intesa, ai sensi dell'articolo 8, comma 6, della legge 5 giugno 2003, n. 131, tra il Governo, le regioni e le Province autonome di Trento e di Bolzano sul documento recante «Piano per l'innovazione del sistema sanitario basata sulle scienze omiche». (Rep. Atti n. 176/CSR). (18A00323) (GU Serie Generale n.13 del 17-01-2018)

LA CONFERENZA PERMANENTE
PER I RAPPORTI TRA LO STATO, LE REGIONI
E LE PROVINCE AUTONOME DI TRENTO
E DI BOLZANO

Nella odierna seduta del 26 ottobre 2017:
Visto l'art. 8, comma 6, della legge 5 giugno 2003, n. 131, il
quale prevede che il Governo può promuovere la stipula di intese in
sede di Conferenza Stato-regioni, dirette a favorire l'armonizzazione
delle rispettive legislazioni o il raggiungimento di posizioni
unitarie o il conseguimento di obiettivi comuni;
Vista l'Intesa sancita in questa Conferenza il 29 aprile 2010
(Rep. Atti n. 63/CSR) concernente l'approvazione del Piano nazionale
della prevenzione per gli anni 2010-2012, il quale nell'allegato 2
identifica, tra le azioni da realizzare, la predisposizione di un
Protocollo di utilizzo della Public health genomics col significato
strategico di «garantire la realizzazione delle politiche fornendo
strumenti per realizzare la programmazione»;
Vista l'Intesa sancita in questa Conferenza il 10 febbraio 2011
(Rep. Atti n. 21/CSR) sul «Documento tecnico di indirizzo per ridurre
il carico di malattia del cancro per gli anni 2011-2013» e l'Intesa
del 30 ottobre 2014 (Rep. Atti n. 144/CSR) che ne proroga la
validità al triennio 2014-16;
Vista l'Intesa sancita in questa Conferenza il 13 marzo 2013
(Rep. Atti n. 62/CSR) recante «Linee di indirizzo sulla genomica in
sanità pubblica», avente lo scopo di rendere concretamente
utilizzabile la conoscenza della genomica in modo utile ai
destinatari e compatibile con il sistema sanitario;
Vista la nota del 13 luglio 2017, con la quale il Ministero della
salute ha trasmesso il documento in argomento, diramato
tempestivamente alle regioni dall'ufficio di segreteria di questa
Conferenza;
Visti gli esiti della riunione tecnica tenutasi il 13 ottobre
2017, nel corso della quale i rappresentanti regionali hanno
consegnato un documento di osservazioni condiviso dai rappresentanti
del Ministero della salute;
Vista la nota del 20 ottobre 2017, con la quale l'ufficio di
segreteria di questa Conferenza ha diramato il testo definitivo del
documento in argomento, trasmesso dal Ministero della salute con nota
del 19 ottobre 2017, alle regioni ed alle Province autonome di Trento
e Bolzano con richiesta di assenso tecnico, pervenuto con nota del 24
ottobre 2017;
Acquisito l'assenso del Governo, delle regioni e delle Province
autonome di Trento e di Bolzano;
Sancisce intesa tra il Governo, le regioni e Province autonome di
Trento e Bolzano sul documento recante «Piano per l'innovazione del
sistema sanitario basata sulle scienze omiche» che, allegato al
presente atto, all. sub A), ne costituisce parte integrante;
Premesso che:
la Convenzione per la protezione dei Diritti dell'Uomo e della
dignità dell'essere umano nei confronti dell'applicazioni della
biologia e della medicina: «Convenzione sui Diritti dell'Uomo e la
biomedicina Oviedo, 4 aprile 1997» al cap. 4, art. 11 sancisce che
ogni forma di discriminazione nei confronti di una persona in ragione
del suo patrimonio genetico è vietata e all'art. 12 che non si
potrà procedere ai test predittivi di malattie genetiche che
permettano sia di identificare il soggetto come portatore di un gene
responsabile di una malattia sia di rivelare una predisposizione o
una suscettibilità genetica a una malattia se non a fini medici o di
ricerca medica, e sotto riserva di una consulenza genetica
appropriata;
l'accordo tra il Ministero della salute, le regioni e le Province
autonome di Trento e Bolzano del 15 luglio 2004, Repertorio Atti n.
2045, recante: «Linee guida per le attività di genetica medica» ha
la funzione di razionalizzare le attività di genetica medica;
l'Accordo sancito in questa Conferenza il 26 novembre 2009
«Attuazione delle linee guida per le attività di genetica medica»
stabilisce di promuovere ed adottare percorsi
diagnostico-assistenziali aderenti a linee guida scientificamente
validate che prevedano un'adeguata consulenza genetica pre e post
test ed una comprensiva ed esaustiva informazione ai pazienti e ai
familiari e di avviare una programmazione delle attività di genetica
che definisca la distribuzione territoriale ottimale, le
caratteristiche delle strutture accreditate ed il loro adeguato
assetto organizzativo, al fine di concentrare la casistica presso
strutture e operatori che garantiscano un adeguato volume di
attività associato ad un costante aggiornamento delle conoscenze e
delle tecnologie;
Considerato che:
il Piano nazionale della prevenzione 2010-2012 ha identificato al
punto 2.4 la medicina predittiva come una delle quattro macroaree
rispetto alle quali il Ministero della salute e le regioni si sono
impegnate ad intervenire, fornendo in tal senso indicazioni cogenti
per realizzare un nuovo approccio alla prevenzione ponendo la persona
al centro del progetto di salute attraverso l'utilizzo appropriato,
etico ed efficace dei test genetici in prevenzione;
il decreto del Ministro della salute 4 agosto 2011 recante
«Adozione del documento esecutivo per l'attuazione delle linee di
supporto centrali al Piano nazionale della prevenzione 2010-2012»
definisce le azioni centrali prioritarie attuative del Piano
nazionale della prevenzione per gli anni 2010-2012 e, nel considerare
la genomica tra le azioni prioritarie, ha previsto nell'ambito delle
azioni centrali di prevenzione un «Protocollo di Public health
genomics»;
il «Documento tecnico di indirizzo per ridurre il carico di
malattia del cancro», di cui alle predette Intese, nel rilevare
l'importanza della genomica nell'ambito della prevenzione oncologica,
nell'identificare una serie di problemi ancora aperti (tra i quali:
comunicazione, trasparenza, etica, leggi; assicurazione di qualità
dei servizi ai pazienti; azioni regolatorie di implementazione), pone
l'esigenza di un Piano nazionale di Public health genomics;
le conclusioni del Consiglio della Comunità europea «Council
conclusions on personalised medicine for patients, adopted by the
Council at its 34th meeting held on 7 December 2015» invitano gli
Stati membri a:
sostenere, come opportuno e in base alle disposizioni
nazionali, l'accesso a una medicina personalizzata efficace dal punto
di vista clinico e finanziariamente sostenibile sviluppando politiche
orientate sui pazienti che contemplino anche, se del caso, la
responsabilizzazione dei pazienti e l'integrazione dei loro punti di
vista nello sviluppo dei processi di regolamentazione, in
cooperazione con le organizzazioni di pazienti ed altri soggetti
interessati;
far uso dell'informazione genomica per integrare i progressi
della genomica umana nella ricerca, nelle politiche e nei programmi
relativi alla sanità pubblica, nel rispetto delle vigenti
disposizioni nazionali sui dati personali e la genomica;
elaborare o potenziare, ove necessario, strategie di
comunicazione sulla sanità pubblica basate su dati disponibili,
obiettivi, equilibrati e non promozionali per sensibilizzare
maggiormente il pubblico riguardo ai vantaggi e ai rischi della
medicina personalizzata, così come il ruolo e i diritti dei
cittadini, sostenendo in tal modo un corretto accesso ai metodi
diagnostici innovativi e a terapie più mirate;
mettere in atto strategie di informazione e di
sensibilizzazione per i pazienti basate su dati disponibili,
obiettivi, equilibrati e non promozionali al fine di migliorare
l'alfabetizzazione sanitaria e l'accesso a informazioni affidabili,
pertinenti e comprensibili sulle opzioni terapeutiche esistenti,
compresi i benefici attesi ed i rischi, permettendo in tal modo ai
pazienti di cooperare attivamente con gli operatori sanitari nella
scelta delle strategie terapeutiche più adeguate;
offrire opportunità di istruzione, formazione e sviluppo
professionale continuo agli operatori sanitari al fine di dotarli
delle conoscenze, abilità e competenze necessarie per sfruttare al
meglio i benefici che la medicina personalizzata arreca ai pazienti
ed ai sistemi di assistenza sanitaria;
incoraggiare la cooperazione nella raccolta, condivisione,
gestione e adeguata standardizzazione dei dati necessari per una
ricerca efficace sulla medicina personalizzata e per lo sviluppo e
l'applicazione di tale medicina, in conformità con le norme relative
alla protezione dei dati;
promuovere l'interazione interdisciplinare, in particolare tra
gli esperti di genetica, nell'uso delle metodologie statistiche,
della bioinformatica, dell'informatica sanitaria e
dell'epidemiologia, e tra gli operatori sanitari, onde garantire una
migliore comprensione dei dati disponibili, una più efficiente
integrazione e interpretazione delle informazioni provenienti da
fonti multiple e decisioni appropriate sulle opzioni terapeutiche;
sviluppare le procedure volte a valutare l'impatto della
medicina personalizzata, in particolare le procedure di valutazione
delle tecnologie sanitarie (HTA), o adeguarle, ove necessario, alla
natura specifica della medicina personalizzata, tenendo conto, tra
l'altro, del valore aggiunto costituito dal punto di vista dei
pazienti, nonchè di una più ampia cooperazione e dello scambio di
migliori pratiche, nel pieno rispetto delle competenze degli Stati
membri;
riconoscere il potenziale delle biobanche basate su dati
clinici e di popolazione per accelerare la scoperta e lo sviluppo di
nuovi prodotti medicinali; sostenere la standardizzazione e la messa
in rete delle biobanche per combinare e condividere le risorse, nel
rispetto delle norme sulla protezione dei dati;
valutare l'eventuale scambio di informazioni e migliori
pratiche all'interno delle sedi esistenti, cosa che potrebbe
contribuire sia ad un accesso adeguato dei pazienti a farmaci
personalizzati, sia alla sostenibilità dei sistemi sanitari;
prendere in considerazione lo sviluppo di approcci strategici a
lungo termine e orientati sul paziente per far fronte, in un'ottica
incentrata sulla sanità pubblica, alle sfide connesse con l'accesso
alla medicina personalizzata, garantendo al tempo stesso la
sostenibilità dei sistemi sanitari nazionali e nel pieno rispetto
delle competenze degli Stati membri;
scambiare le migliori pratiche nel campo della medicina
personalizzata e facilitarne l'impiego appropriato nella pratica
sanitaria;
il decreto del Ministro della salute del 25 gennaio 2016 recante
«Adozione del documento di indirizzo per l'attuazione delle linee di
supporto centrali al Piano nazionale della prevenzione 2014-2018»,
nel considerare la genomica tra le azioni prioritarie, ha previsto
un'azione di «Pianificazione nel campo della genomica» (Azione A.1.7)
e che tale azione:
tiene in conto quanto definito dalla citata Intesa del 13 marzo
2013 al fine di incorporare la Public health genomics nel sistema
sanitario costruendo una capacità di sistema e impostando una
governance adeguata;
identifica la necessità di ulteriori necessari interventi di
«potenziamento della capacità di governo» e segnatamente: rendere
normativamente agevole il data-sharing, comprensivamente della
normazione per la privacy e regolamentare l'acquisto on-line dei test
genetici (in collaborazione con gli altri Paesi europei);
definisce di dovere affiancare alla linea strategica di cui
alla citata Intesa del 13 marzo 2013, una linea strategica per
l'innovazione del sistema stesso, mediante un atto di pianificazione
che integri: la genesi della nuova conoscenza (in particolare
mediante l'interrogazione del Big Data); la fruibilità della
conoscenza (nei suoi aspetti teorici e pratici); la definizione del
processo sanitario» (sequenza degli atti tecnico-professionali
evidence-based per raggiungere l'obiettivo di salute) per
l'adeguamento dell'organizzazione; l'erogazione del servizio; la
valutazione; la ricerca e l'utilizzo di tecnologie innovative (anche
mediante accordi pubblico-privato ed iniziative di start-up;
porti alla definizione di un «documento di pianificazione»;

Si conviene:

Art. 1

Si recepisce il documento recante «Piano per l'innovazione del
sistema sanitario basata sulle scienze omiche», che, allegato al
presente atto, ne costituisce parte integrante. Le regioni si
impegnano a recepire obiettivi, azioni e indicatori sintetizzati nel
capitolo 9 per delineare le modalità con cui l'innovazione della
genomica si debba innestare nel Servizio sanitario nazionale negli
ambiti della prevenzione, diagnosi e cura, conseguentemente ai
risultati degli interventi di responsabilità centrale.
Le azioni previste nel capitolo 9, con particolare riferimento alla
definizione di PDTA, piani di implementazione, registri e
regolamenti, andranno adottate mediante intesa da sancire in questa
Conferenza.

Art. 2

Il Centro nazionale per la prevenzione ed il controllo delle
malattie contribuisce alla realizzazione del Piano per l'innovazione
del sistema sanitario basata sulle scienze omiche prevedendo
specifiche aree di intervento all'interno dei programmi annuali di
attività, a sostegno delle attività di sviluppo previste nel
documento in allegato.

Art. 3

L'Istituto superiore di sanità concorre nell'ambito dei suoi
finanziamenti ordinari alle attività previste riconducibili al suo
ruolo istituzionale.

Art. 4

Alle attività previste dalla presente Intesa si provvede nei
limiti delle risorse umane, strumentali e finanziarie disponibili a
legislazione vigente e comunque senza nuovi o maggiori oneri a carico
della finanza pubblica.
Roma, 26 ottobre 2017

Il Presidente: Bressa

Il segretario: Naddeo

All. sub A)

TITOLO
PIANO PER L'INNOVAZIONE DEL SISTEMA SANITARIO BASATA SULLE SCIENZE
OMICHE

INDICE

PARTE PRIMA

1. Introduzione: perchè questo Piano?
a. Il contesto programmatorio
b. Vision, principi, struttura e obiettivi generali

2. Basi scientifiche e concettuali delle tecniche omiche


PARTE SECONDA

3. La genomica nella diagnosi
a. Malattie Mendeliane
b. Malattie Complesse e multifattoriali
c. Tumori
i. Mutazioni germinali
ii. Mutazioni somatiche

4. La prevenzione personalizzata
a. Test Pre-concezionali
b. Test Prenatali
1. NIPT
2. La diagnosi prenatale genomica (NGPD)
c. Screening Neonatale ed Approcci genomici
d. Test postnatali per:
1. Malattie Mendeliane
2. Malattie Complesse
i. Concetti generali
ii. Malattie cardiovascolari multifattoriali
3. Tumori
i. Mutazioni germinali per tumori ereditari
1. Tumore della mammella
2. Sindrome di Lynch
ii. Mutazioni germinali per suscettibilità a
tumori
1. Cancro alla Prostata
iii. Mutazioni somatiche

5. La genomica nella terapia
a. Risposta ai farmaci e farmaco genomica
b. Terapia personalizzata dei tumori

6. Funzione di governo centrale e azioni di supporto alla
implementazione del piano

7. Indicazioni per la ricerca e l'innovazione

8. Approfondimenti
a. Aspetti etici degli approcci genomici
b. Test genetici diretti al consumatore
c. L'omica batterica
d. Test post-natali per le malattie cardiache mendeliane
e. Valutazioni economiche

9. Obiettivi e Raccomandazioni

10. Glossario ed acronimi


PARTE PRIMA
CAPITOLO 1
Introduzione: perchè questo Piano?

- La finalità. I progressi nell'ambito della genomica hanno
implicazioni evidenti e cruciali per la salute pubblica; tali
conoscenze permettono infatti di riconoscere più facilmente le basi
genetiche delle malattie ereditarie ed offrono l'opportunità di
differenziare, all'interno delle popolazioni, individui e gruppi
maggiormente suscettibili di sviluppare determinate condizioni, e
questo con modalità nuove rispetto a quelle tradizionalmente usate
dai professionisti di sanità pubblica. Nonostante la genomica abbia
visto uno sviluppo notevole nell'ultimo decennio, ed un progresso
ancora più rapido sia atteso nel prossimo futuro, fino ad oggi il
suo impatto sulle politiche sanitarie è stato limitato. Questo atto
di pianificazione nasce quindi dalla esigenza di integrare la sempre
maggiore disponibilità di strumenti sofisticati nel settore delle
scienze genomiche con le pratiche correnti di sanità pubblica. Nello
specifico, la finalità del piano è delineare le modalità con cui
l'innovazione nel settore della genomica si debba innestare nel SSN
negli ambiti della prevenzione, diagnosi e cura, in un'ottica di
efficacia (evidence-based) e di sostenibilità (cost-effectiveness)
del SSN ai fini del miglioramento della salute dell'individuo e della
popolazione.
Il Piano si inserisce in una strutturazione di "governance" e
"capacità di sistema" che da un lato si basa su e valorizza
iniziative già in corso (es. progetti supportati dal Ministero della
Salute ed altri Enti Finanziatori), e dall'altro necessita di una
pianificazione adeguata a livello nazionale (interventi legislativi).
- Lo scenario. I sistemi sanitari di tutto il mondo stanno
affrontando una fase cruciale e delicata, caratterizzata da
un'elevata pressione finanziaria che rischia di minare la
sostenibilità di tali sistemi. Per affrontare la sfida di questo
scenario in evoluzione, i sistemi sanitari dovranno gestire tre nodi
cruciali: ridare centralità al cittadino nel contesto del sistema;
dare maggiore enfasi alle attività di prevenzione; riorganizzare
radicalmente il servizio spostando le cure dall'ospedale al
territorio. Tuttavia, nei report più recenti nè la genomica nè le
scienze della vita sono state considerate e discusse come settori
importanti per lo scioglimento di questi nodi. Si suggerisce quindi,
in linea con recenti report di esperti, che questi punti critici
vengano affrontati anche con l'ausilio delle conoscenze e dei
principi della genomica, in virtù di una consapevolezza che negli
ultimi anni sta maturando sempre di più su queste tematiche tra i
professionisti di sanità pubblica. Nello specifico, la genomica ed
altre innovazioni scientifiche possono inserirsi in un trend sociale
già in atto, cioè la sempre maggiore centralità dell'individuo,
per rendere la salute pubblica e l'assistenza sanitaria più efficaci
ed efficienti. La presente proposta quindi si focalizza su un nuovo
paradigma che guarda oltre la genomica di sanità pubblica, e che sia
indirizzato ai mutevoli bisogni sanitari delle popolazioni. Questo
nuovo paradigma dovrebbe fondarsi sui seguenti pilastri: la
personalizzazione dell'assistenza sanitaria; l'adozione di nuove
tecnologie, accanto a quelle genomiche, al fine di incrementare la
conoscenza degli individui, del loro stato di salute e di malattia -
includendo in particolare nuove tecnologie biomediche e digitali come
l'imaging ed i sensori wireless -; lo sviluppo e l'integrazione di
una prevenzione personalizzata, come approccio complementare alle
classiche pratiche esistenti in sanità pubblica; l'uso della
connettività mobile e delle crescenti capacità computazionali al
fine di generare grandi quantità di dati (big data) da utilizzare
per il progresso della sanità e di altri settori. Questo nuovo
approccio supera esplicitamente quello della genomica classica, e
unisce quelli che possono apparire campi totalmente distanti tra loro
al fine di fornire un approccio più olistico all'assistenza
sanitaria.
- La sfida. Sarà essenziale affrontare alcune sfide, man mano
che i progressi nel campo della genomica aprono nuove opportunità
per il miglioramento della salute attraverso l'uso di applicazioni
genomiche e strumenti per la valutazione della storia di salute delle
famiglie. È infatti sempre più difficile per i comitati di esperti
valutare in tempo reale e meticolosamente i benefici ed i possibili
danni derivanti delle applicazioni genomiche e degli strumenti di
valutazione del rischio, visto il loro rapido aumento. Sono quindi
necessari dati nazionali validi ed affidabili per stabilire le misure
di riferimento e per monitorare i progressi. Le classiche fonti di
dati amministrativi dei sistemi sanitari probabilmente non sono
ancora adeguate a questo scopo. Lo sviluppo di un programma sulla
stregua di Healthy People potrebbe pertanto essere ostacolato dalla
limitata disponibilità sia di raccomandazioni basate sull'evidenza
sia di dati nazionali per monitorare i progressi.

- Lo sviluppo della genomica (e delle scienze "omiche" in
generale) non comporta solo conseguenze sul piano della salute e
della medicina. Per sua stessa natura la genomica contribuisce alla
(e si alimenta della) innovazione della IT, tanto che è considerata
componente e "funzione" dei Big Data. Questo comporta delle
conseguenze almeno nelle seguenti tre dimensioni, che quindi entrano
per tale motivo in questo Piano come garanzia di governabilità per
il sistema Paese dell'innovazione basata sulle scienze omiche:

- Norme e regole: l'innovatività degli scenari generati dalla
ricerca omica, il carattere dei problemi posti, le esigenze nuove che
scaturiscono dall'impetuoso sviluppo in questo campo, impongono un
adeguamento del quadro di riferimento normativo. Ciò è evidente per
la valutazione della conoscenza fruibile (con un ruolo per l'Health
Technology Assessment) oppure per il governo della vendita direct to
consumer, oppure per il data sharing (per rendere fattibile e
governare tale cruciale fenomeno sia in Italia che nel contesto
internazionale).
- Logistica: le esigenze poste dalla "interrogazione dei Big
Data" definiscono la necessità di costruire una capacità di sistema
che riesca a integrare le capacità super-computazionali disponibili
in Italia ma anche a farle interagire con risorse di questo tipo in
altri Paesi. Il networking in questo campo assume quindi la
caratteristica di una soluzione logistica automa ma non autarchica
che, a sua volta, è conditio sine qua non per produrre nuova
conoscenza rispetto alle esigenze "di scala" peculiari delle scienze
omiche.
- Innovazione: da un lato questo Piano intende acquisire
all'interno del SSN le innovazioni culturali, scientifiche,
tecnologiche ed erogative già in qualche modo acquisite dalla
ricerca nelle scienze omiche. Intende anche promuovere le necessarie
innovazioni congeniali alle caratteristiche di questo campo (per
esempio tecnologie per rendere fruibili ai "medici di prossimita'" il
corpus delle evidenze scientifiche effettivamente utilizzabili nel
rapporto col singolo paziente). Ma bisogna anche riconoscere una
fondamentale questione che riguarda la necessità di assicurare al
nostro Paese una dimensione di "innovazione continua"; in questo
senso si deve riconoscere il legame specifico che lo sviluppo delle
scienze omiche ha con la crescita economica. Pertanto, si tratta di
attivare una capacità sistemica di "Ricerca e sviluppo" che
garantisca tale prospettiva di crescita mediante un uso sistematico
di concorsi di idee e bandi di start-up.

Considerazioni riguardo l'implementazione

- L'applicazione della genomica nell'assistenza sanitaria ha il
potenziale di ridurre l'impatto delle malattie sulla salute della
popolazione. Il successo sarà tanto maggiore quanto questa
applicazione avverrà come naturale ampliamento e complemento dei
tradizionali approcci di sanità pubblica.
- I professionisti che lavorano nel campo della salute pubblica e
coloro che hanno ruoli di responsabilità nell'organizzazione del
sistema sanitario hanno il compito di iniziare e facilitare il
processo di implementazione al fine di assicurare un giusto
equilibrio e di favorire la consapevolezza nei decisori politici.
- Per una corretta implementazione della medicina genomica è di
importanza centrale l'educazione di professionisti, cittadini,
decisori politici ed altri portatori di interesse.

1.a Il contesto programmatorio

I contenuti del presente Piano tengono conto in primo luogo e in
senso generale degli assetti specifici del SSN ed in secondo luogo
dei seguenti atti di pianificazione strategica internazionale e
nazionale:

- WHO Global action plan for the prevention and control of
non-communicable diseases 2013-2020.
L'Italia ha sottoscritto l'obiettivo di ridurre, per il 2010, del
25% il rischio di mortalità prematura per malattie cardiovascolari,
cancro, diabete e malattie respiratorie croniche. Come è evidente,
questo obiettivo solleva potenzialmente il nostro sistema paese da un
carico prevenibile di eventi morbosi e mortali, rafforzando il
contributo da parte del servizio sanitario al sistema di welfare e
rendendo questo più sostenibile, anche in relazione agli andamenti
demografici tipici del nostro Paese. Questa caratteristica è, in
modo particolare, attribuibile all'obiettivo sulla riduzione della
mortalità prematura da malattie croniche non trasmissibili, pur
essendo valorizzabili in tal senso anche gli obiettivi sulla
riduzione degli effetti dell'inquinamento, delle alterazioni
epigenetiche e delle malattie infettive.

- WHO The Human Genetic Programme.
La WHO ha definito una propria policy di indirizzo in questo campo.
Essa è basata sulla necessità di utilizzare le potenzialità della
genomica (e delle biotecnologie correlate) identificando interventi
innovativi per raggiungere gli obiettivi di salute e mezzi
costo-efficaci per la prevenzione, diagnosi e cura delle malattie.
Nello stesso tempo, è identificato come fondamentale considerare le
implicazioni etiche, legali e sociali nonchè potenziare la ricerca.

- European Union Council conclusions on personalized medicine for
patients.
Riguarda la medicina personalizzata come "modello che utilizza la
caratterizzazione del fenotipo e del genotipo degli individui per
personalizzare la strategia terapeutica per la persona giusta al
momento giusto, e/o per determinare la predisposizione alla malattia
e/o per erogare tempestivamente interventi di prevenzione mirati".
Invita gli Stati membri a sviluppare politiche centrate sul
paziente e basate sull'uso delle informazioni genomiche, integrandole
nei programmi di sanità pubblica e di ricerca e, nel contempo,
assicurando l'adeguata valutazione delle nuove conoscenze e la
sostenibilità del sistema sanitario nazionale. Le conclusioni, tra
l'altro (v.), forniscono indicazioni sull'equità di accesso ai
servizi, sull'approccio multidisciplinare, sul coinvolgimento degli
stakeholders, sulla comunicazione, sulla formazione dei
professionisti, sull'importanza dell'acquisizione di nuove conoscenze
(biobanche ecc.) per lo sviluppo di nuove tecnologie.

- Intesa Stato Regioni e PPAA del 13/3/13 recante "Linee di
indirizzo sulla genomica in sanità pubblica".
L'Intesa ha lo scopo di fornire, in modo sistematico e organico,
indirizzi generali che consentano il governo di questa tematica -
fortemente innovativa e strategica per il futuro del SSN -
nell'ambito della sanità pubblica. A tale scopo vengono identificate
le azioni finalizzate a definire una "capacità di sistema" adeguata
all'entità delle sfide che i progressi nelle scienze genomiche
offrono e pongono al sistema sanitario.

- Intesa Stato Regioni e PPAA del 30/10/14 recante "Documento
Tecnico di indirizzo per ridurre il carico di malattia del cancro"
L'intesa, nel quadro delle azioni necessarie alla lotta contro il
cancro, sottolinea l'importanza di sviluppare pienamente le
potenzialità della genomica e della proteomica come definizione
della suscettibilità individuale; ribadisce inoltre che, in
relazione alla grande crescita di conoscenze genetiche nella ricerca
di base e nell'applicazione agli individui, è emergente la
necessità di governare lo sviluppo di tale ricerca, la valutazione
della sua applicabilità nell'ambito del sistema sanitario, in
particolare della prevenzione, e la costruzione di una rete per
promuovere gli obiettivi della genomica a livello di popolazione.

- Piano Nazionale della Prevenzione 2014-18 (di cui all'intesa
Stato regioni e PPAA del 13/11/14).
Il PNP, nell'ambito della lotta alle malattie croniche non
trasmissibili, identifica uno specifico obiettivo riguardante la
prevenzione secondaria del tumore della mammella dovuto a rischio
genetico (Definizione di percorsi diagnostico-terapeutici integrati
con i programmi di screening).

- DM 13/2/16 Documento di indirizzo per l'attuazione delle linee di
supporto centrali al Piano Nazionale della Prevenzione 2014-2018.

Il DM definisce due linee strategiche:

- una pianificazione finalizzata all'innovazione
dell'erogazione dei servizi: si tratta di promuovere sistematicamente
l'adeguamento dell'erogazione dei servizi con le acquisizioni della
genomica soprattutto rispetto agli obiettivi già identificati dal
PNP 2014-18 come maggiormente sfidanti per il sistema paese
(innanzitutto, le malattie croniche non trasmissibili-macro-obiettivo
1). Tale linea strategica è sostanzialmente imperniata sul Consiglio
Superiore della Sanità e in particolare sull'obiettivo assegnato al
"Tavolo per la genomica" di proporre uno specifico atto di
pianificazione;
- la promozione di una capacità di sistema, secondo le
seguenti priorita': promuovere una autonoma ma non autarchica
capacità di analisi dei Big data; rendere normativamente agevole il
data-sharing, comprensivamente della normazione per la privacy;
regolamentare l'acquisto on-line dei test genetici (in collaborazione
con gli altri Paesi europei); definire un assetto di sistema delle
valutazioni HTA applicate a questo campo; promuovere la literacy e il
capacity building del mondo professionale e degli utilizzatori
finali.
In definitiva, oltre allo scopo di valorizzare le acquisizioni
della genomica innanzitutto a sostegno degli e in coerenza con gli
obiettivi del PNP, si definisce quello di promuovere un complessivo
innalzamento delle capacità di sistema di promuovere, governare e
gestire il previsto impetuoso sviluppo delle conoscenze genomiche.
- "Linee guida per le attività di Genetica Medica" approvate dalla
Conferenza Permanente per i Rapporti fra Stato e Regioni e le
Province Autonome di Trento e Bolzano (G.U. n. 224 del 23.09.2004),
che forniscono le indicazione per la corretta organizzazione e
sviluppo delle attività di genetica medica. Successivamente, con
proprio Decreto il Ministero della Salute (D.M. 8 Maggio 2007) ha
costituito un'apposita Commissione Nazionale con il compito di dare
attuazione alle suddette linee guida definendo i servizi di Genetica
Medica e il loro ruolo nell'ambito del Servizio Sanitario Regionale,
fissare i criteri per la certificazione e l'accreditamento
istituzionale delle strutture di Genetica Medica, pianificarne le
attività per l'utilizzo ottimale delle risorse del SSN e SSR da
destinarvi, fornire indicazioni sul corretto utilizzo dei test
genetici, determinare le forme di collegamento con la rete delle
malattie rare, definire indicatori di valutazione economica, fissare
regole sulla pubblicizzazione e sulla promozione dei test genetici e
sulla consulenza genetica, procedere alla divulgazione di
raccomandazioni basate sull'evidenza scientifica in tema di Genetica
medica.

Nel successivo Accordo sull'"Attuazione delle linee guida per le
attività di genetica medica" n. 241 del 26-11-2009, si sottolinea
come i test genetici costituiscano un importante strumento
diagnostico che prevede una valutazione clinica preliminare delle
indicazioni ed una successiva interpretazione con il coinvolgimento
non solo dell'individuo ma anche dei familiari, e si invitano le
Regioni ad impegnarsi a promuovere ed adottare percorsi
diagnostico-assistenziali aderenti alle linee guida nazionali.

1.b Vision, principi, struttura e obiettivi generali

Vision

Il presente Piano postula, all'interno dell'assetto istituzionale
attuale e relativamente alle materie trattate, un SSN che vuole:

- essere pienamente consapevole della profonda, copernicana
innovatività delle scienze 'omichè per gli effetti possibili sulla
salute degli individui e delle popolazioni, sull'innovazione
tecnologica, sulla spinta propulsiva allo sviluppo dell'intero
sistema Paese;
- esprimere una strategia di 'governo dell'innovazionè della
genomica ma anche inserirla nell'attuale contesto pianificatorio /
programmatorio;
- cogliere con prudenza e saggezza le opportunità attualmente
già offerte dalla genomica come contributo alle sfide già in atto e
al raggiungimento degli obiettivi di salute già definiti.

Principi

- Il Piano recepisce gli obiettivi sottoscritti a livello
internazionale e incorpora gli obiettivi già decisi all'interno di
Piani nazionali di settore. Nel fare ciò intende promuovere
l'armonizzazione degli obiettivi formalizzati in tali atti garantendo
un approccio complessivo di sanità pubblica.
- Il Piano fissa obiettivi supportati da strategie ed azioni
evidence based, in grado nel medio-lungo termine di produrre un
impatto sia di salute sia di sistema e quindi di essere realizzati
attraverso interventi sostenibili e "ordinari".
- Il Piano nel definire i propri obiettivi riconosce che è in
corso (e che esso stesso contribuirà a) un rapido evolversi delle
conoscenze basate sulla genomica (e su scienze affini) e quindi
incorpora elementi di sviluppo e prevede un processo continuo e per
quanto possibile tempestivo di aggiornamento.
- Il Piano riconosce l'importanza fondamentale della genesi e
fruizione della conoscenza e pertanto riconosce la genesi di
informazioni e la loro valutazione come elementi infrastrutturali
indispensabili per il raggiungimento degli obiettivi di salute.

- Le azioni previste come attuative degli obiettivi di questo
Piano tengono in conto:

- il carattere universalistico del nostro sistema sanitario e
la garanzia dell'equità
- le implicazioni etiche, legali e sociali
- un approccio Life-course
- l'empowerment degli individui e delle comunità
- l'importanza della responsabilità nella produzione,
condivisone e uso dei dati.

Struttura del piano

La struttura del piano è finalizzata a identificare obiettivi
specifici per le strutture del sistema sanitario, in riferimento
quindi alla attuale tripartizione dei macrolivelli di assistenza di
cui al DPCM 29/11/2001 (assistenza sanitaria collettiva, assistenza
distrettuale, assistenza ospedaliera).

In particolare, i contenuti saranno articolati tenendo conto
dell'apporto della genomica rispetto a: prevenzione, diagnosi e
terapia.

Nell'affrontare i contenuti, sarà applicata la seguente struttura
logica (che diventa il 'quadro logico centralè del presente Piano):

a) Genesi della conoscenza: quale è la conoscenza disponibile?
Questo primo 'aspettò nella scrittura riguarda il fatto che la
produzione e la sintesi della nuova conoscenza alla base del presente
atto di pianificazione assume alcuni caratteri innovativi. Quindi,
oltre al 'razionalè scientifico di merito sembra opportuno
evidenziare le 'innovazionì possibili e sostenibili nel SSN. Tra
questi emerge, sia sul piano epistemologico che organizzativo, il
problema di "Interrogare i Big Data".
b) Fruibilità della conoscenza: quali conoscenze sono
utilizzabili e mediante quali strumenti?
Questo aspetto definisce innanzitutto il campo delle nuove
conoscenze basate sulla genomica che hanno, secondo i criteri HTA,
sufficiente forza di evidenza da potere essere implementati (nonchè
in generale di "utilizzabilita'" secondo i principi ELSI), e le
relative modalità di erogazione degli stessi (v. anche dopo).
c) Definizione del processo sanitario: quale sequenza di atti
tecnico-professionali è evidence-based per raggiungere l'obiettivo
di salute?
Questo aspetto ambisce a identificare quali siano sul piano delle
evidenze scientifiche le 'conseguenzè operative (finalizzate ad un
radicale riorganizzazione dei servizi) per la gestione dei cittadini
e dei pazienti (mediante produzione di linee-guida ecc).
d) Erogazione dei servizi: sulla base degli aspetti trattati nei
paragrafi precedenti, quali strumenti sono necessari per innovare
l'erogazione dei servizi?
Questo aspetto riguarda gli strumenti (protocolli, percorsi
diagnostico-terapeutici, sistemi d accreditamento) che dovranno
essere messi a disposizione delle Regioni per l'organizzazione
innovativa dei propri sistemi sanitari.
e) Valutazione: quali sistemi sono utilizzabili/devono essere
progettati per valutare l'innovazione pianificata?
Questo aspetto riguarda il disegno e l'implementazione di sistemi
di valutazione di processo e di impatto (a carattere ricorsivo) e la
definizione di indicatori.

Gli obiettivi generali del Piano

Questo Piano identifica i seguenti obiettivi generali:

1) Traferire le conoscenze genomiche nella pratica dei servizi
sanitari, in un approccio che metta al centro l'individuo.
2) Aumentare l'efficacia degli interventi di prevenzione,
diagnosi e cura delle malattie a più alto burden tenendo in conto le
differenze individuali relativamente a patrimonio genetico, stili di
vita e ambiente e fornendo ai professionisti le risorse necessarie
alla personalizzazione degli interventi.
3) Promuovere l'innovazione culturale, scientifica e tecnologica
del sistema sanitario.

Bibliografia

1. Healthy People U.S. Department for Health and Human Services
Offices of Disease Prevention and Health promotion
https://www.healthypeople.gov/
2. Global Action Plan for the Prevention and Control of NCDs
2013-2020. http://www.who.int/nmh/events/ncd_action_plan/en/
3. Boccia S. Why is personalized medicine relevant to public
health? Eur J Public Health 2014;24:349-50
4. Healthcare, E.S.G.o.S., Acting Together: A roadmap for
sustainable healthcare, in White Paper. 2014
5. Beyond Public Health Genomics A Framework for Future
Personalised Healthcare
6.
http://www.healthypeople.gov/2020/topics-objectives/topic/genomics
7. Floridi L The 4th Revolution Oxford University Press 2014
8. Council conclusions on personalized medicine for patients
adopted by the Council at its 3434th meeting held on 7 December 2015;
http://data.consilium.europa.eu/doc/document/ST-15054-2015-INIT/en/pd
f

CAPITOLO 2
Basi scientifiche e concettuali delle tecniche omiche.

- Origine del suffisso -oma. Il suffisso "-oma/omica" assume
significati diversi a seconda del campo di applicazione. In biologia
cellulare e molecolare viene in genere utilizzato per caratterizzare
e quantificare insiemi di molecole biologiche rappresentative della
struttura, funzione e dinamica di uno o più organismi. Le prime
utilizzazioni di questo suffisso risalgono all'800 quando vennero
coniati i termini "rizoma" (1832; modificazione del fusto di una
pianta, di solito a decorso orizzontale, con funzioni di riserva) e
"scleroma/rinoscleroma" (1870; una malattia batterica, cronica,
granulomatosa), seguite, a distanza di diversi anni, dai termini
"mitoma" (1913; la parte più densa del protoplasma di una cellula),
"bioma" (1916; complesso delle comunità climax mantenuto dalle
condizioni ambientali di una regione e distinto dalle altre
comunita') e "genoma", un sostantivo coniato da Hans Winkler nel
1920, correntemente utilizzato per indicare la totalità aploide del
DNA contenuto nella cellula di un organismo.
I bioinformatici ed i biologi molecolari sono stati tra i primi ad
utilizzare su larga scala il suffisso "-oma", che oggi annovera oltre
1000 neologismi.
- Dalla Citogenetica alla citogenomica. L'analisi citogenetica ha
rappresentato, dal punto di vista storico, il primo esempio
traslazionale di analisi del genoma, sia pure a bassissima
risoluzione. Infatti, le tecniche citogenetiche standard, ad una
risoluzione media di 320 bande, consentono di identificare
riarrangiamenti (patologie cromosomiche) di dimensioni di poco
inferiori alle 10 megabasi (Mb), ovvero 10 milioni di basi, mentre le
tecniche molecolari hanno livelli risolutivi significativamente più
elevati, da svariate chilobasi (una kb = 1000 coppie di basi), alle
singole basi.
Negli anni '80 la citogenetica ha sviluppato alcuni protocolli in
grado di analizzare le piastre cromosomiche decondensate, allo stadio
prometafasico o profasico, permettendo di ottenere risoluzioni
crescenti del genoma e di standardizzare ideogrammi contenenti fino a
850 bande per assetto cromosomico aploide, riuscendo cioè a
raddoppiare il livello di definizione, rispetto ai preparati
metafasici standard (cosiddette tecniche ad alta risoluzione).
Una parte del significativo divario esistente tra l'analisi del
cromosoma visibile al microscopio ottico ed il gene è stato colmato
dalle tecniche di citogenetica molecolare. La prima applicazione di
questo tipo sui vetrini dei preparati cromosomici, l'ibridazione in
situ, permetteva di riconoscere sulle cellule o sui cromosomi
specifiche sequenze di acidi nucleici. Questa tecnica si basava sulla
ibridizzazione, sui cromosomi acrocentrici, dell'RNA ribosomiale
marcato con isotopi radioattivi e forniva una nuova dimensione allo
studio dei cromosomi, in quando facilitava la visualizzazione, sui
preparati, di sequenze complementari di DNA o di RNA. L'uso di
molecole fluorescenti degli anni '80 ha consentito di sviluppare e
standardizzare l'ibridazione in situ fluorescente (FISH), basata sul
legame diretto (combinato con un fluorocromo) o indiretto (attraverso
una molecola intermedia incorporata nella sonda) con le basi del DNA.
In questo modo è stato possibile elevare significativamente la
risoluzione dell'analisi ed identificare riarrangiamenti cromosomici
submicroscopici, creando una vera e propria rivoluzione citogenetica
(la seconda dopo l'introduzione delle tecniche di bandeggiamento).
Negli anni sono state messe a punto varie tecniche di crescente
sensibilità, basate sulla FISH, e sono stati sviluppati strumenti
sempre più sofisticati per l'acquisizione digitale, il
pre-processamento e l'analisi digitale delle immagini. Queste
tecniche hanno consentito di utilizzare simultaneamente una o più
sonde di DNA.
L'ibridizzazione genomica comparativa (CGH) è una tecnica che, con
un singolo esperimento, analizza sui cromosomi le variazioni del
numero delle copie (CNV), in termini di guadagno/duplicazione o
perdita/delezione. Sviluppata all'inizio degli anni '90, si basa su
una FISH quantitativa a due colori, che analizza direttamente il DNA.
Sebbene questa tecnica abbia segnato un sostanziale progresso nella
risoluzione degli sbilanciamenti genomici, il guadagno di
informazione risultava ancora relativamente limitato (&lt;3Mb) rispetto
a quella dei preparati cromosomici bandeggiati. In questo contesto ha
rappresentato un significativo progresso, alla fine degli anni '90,
lo sviluppo di strumenti di CGH basati sugli array (array-CGH), nei
quali i cromosomi metafasici sono stati sostituiti da sequenze di DNA
adese ad un vetrino di supporto. L'array-CGH ha perciò sostituito in
larga misura l'analisi citogenetica nella pratica clinica. Il suo
principio è sostanzialmente quello della CGH e si basa su
un'ibridizzazione genomica comparativa che utilizza come substrato un
array anzichè le metafasi.
Con gli SNP-array, basati sui polimorfismi dei singoli nucleotidi,
è stata ottenuta una risoluzione fino a 5-10 kb. In questi casi non
è necessaria la co-ibridizzazione del DNA di riferimento e del
campione in esame, in quanto quest'ultimo può essere ibridizzato
direttamente sull'array. Oltre a fornire informazioni sulle
variazioni nel numero delle copie (CNV), queste piattaforme
consentono di identificare le regioni di omozigosi e perciò i geni
potenzialmente correlati alle malattie recessive, le aneuploidie in
mosaico e le disomie uniparentali. La capacità diagnostica di queste
tecniche può essere ulteriormente ottimizzata dalla associazione,
sulla stessa piattaforma, dell'array-CGH e dello SNP-array.
La risoluzione degli array viene definita dal numero, dalle
dimensioni e dalla distribuzione dei frammenti di DNA sul vetrino e
correla con il numero dei frammenti fissati. Il loro limite resta
l'impossibilità di identificare i riarrangiamenti cromosomici
bilanciati.
In conclusione, le analisi citogenetiche e le tecniche di
citogenetica molecolare offrono la possibilità di indagare il genoma
umano a diversi livelli di risoluzione, per finalità diagnostiche e
di ricerca. Sebbene le tecniche di citogenetica standard e
molecolare, basate sulla FISH, siano state progressivamente
sostituite dagli array, l'analisi dei cromosomi bandeggiati resta
ancora la tecnica maggiormente utilizzata a livello mondiale per
l'analisi genomica.
In parallelo con il progressivo aumento del numero delle malattie
genomiche e cromosomiche diagnosticate con le analisi citogenetiche e
citogenomiche, è diventato sempre più difficile riconoscere, in
base al solo fenotipo clinico, la specifica condizione presente in un
paziente. Anche se l'array-CGH è diventato uno strumento consolidato
di diagnosi e da tempo sono disponibili algoritmi in grado di
definire il numero delle copie, la risoluzione delle piattaforme è
in continuo sviluppo. I dati clinici e citogenetici raccolti nei
database a libero accesso contribuiscono a conoscere le combinazioni
delle varianti ad effetto patogenetico, ma al momento resta ancora
spesso problematico differenziare le perdite e le acquisizioni di
significato patogenetico. Per questo, nella pratica corrente, le CNV
vengono ancora classificate come "benigne" o varianti genomiche
normali, "patogenetiche" o di potenziale rilevanza clinica, e di
"incerto" significato clinico (o VUS - Variant of Unknown
Significance). Il numero delle tecnologie applicate allo studio del
genoma umano è in continua trasformazione. L'uso di piattaforme per
il sequenziamento di seconda generazione si è progressivamente
trasferito dalla ricerca nella pratica clinica. Si tratta di tecniche
per molti aspetti alternative ai microarray, anche se, analogamente
ad essi, al momento non risolvono tutti i problemi di tipo
interpretativo.
- Dal sequenziamento di un gene a quello dell'intero genoma. Le
prime metodologie di sequenziamento del DNA risalgono agli anni '70.
Tra queste, la strategia sviluppata da Sanger, basata sul metodo
enzimatico dei terminatori di catena e sulla migrazione
elettroforetica dei prodotti della reazione di sequenziamento, è
ancora oggi ampiamente utilizzata per il sequenziamento di singoli
frammenti di DNA, Questo metodo, che consente di ottenere prodotti di
sequenziamento lunghi fino a 800-1000 basi, è stato automatizzato
per aumentarne la processività. Tuttavia, le limitazioni intrinseche
alla metodologia (alto costo di esecuzione e bassa efficienza) non
permettono la sua applicazione nel sequenziamento su larga scala.
Più recentemente, sono state sviluppate nuove metodologie, riunite
sotto il nome di sequenziamento ad elevato parallelismo o
sequenziamento di seconda generazione (cosiddetto Next Generation
Sequencing - NGS), che hanno la capacità di sequenziare molti
frammenti di DNA contemporaneamente, anche se con efficienza minore
in termini di numero di basi sequenziate per frammento. Queste nuove
tecnologie possono fornire, a prezzo contenuto, milioni di sequenze
di DNA per singolo esperimento e, grazie alla loro alta
processività, consentono di acquisire un'enorme quantità di
informazioni sul patrimonio genetico individuale. Il loro uso rende
possibile, ad esempio, il sequenziamento di un intero genoma in pochi
giorni, un'analisi che richiederebbe anni per essere completata con
le tecniche tradizionali di sequenziamento. Queste tecnologie, anche
grazie allo sviluppo degli strumenti bioinformatici richiesti per la
gestione e l'analisi dei dati di sequenziamento, consentono di
raggiungere obiettivi impensabili fino a pochi anni fa, sia sul piano
della ricerca, rendendo più facile l'individuazione di nuovi geni
implicati nelle malattie rare e ultra-rare, sia sul piano clinico,
favorendo lo sviluppo di test diagnostici più rapidi ed efficienti.
La maggior parte delle malattie geniche sono eterogenee, cioè
possono essere causate dalle mutazioni di geni diversi. La loro
diagnosi molecolare ha utilizzato in prevalenza, per alcuni lustri,
il sequenziamento secondo un approccio gene per gene. Tuttavia, nelle
malattie causate dalla mutazione di molti geni, potenzialmente
diversi nei singoli pazienti, questo approccio è costoso e richiede
molto tempo, addirittura mesi o anni. Le tecniche di sequenziamento
di seconda generazione consentono di superare tali limiti e molti
laboratori le utilizzano oggi correntemente per caratterizzare il
difetto molecolare delle malattie rare. Queste tecniche consentono di
arricchire specifiche regioni genomiche (geni-malattia), sequenziare
massivamente e in parallelo ampi tratti di DNA delle regioni
selezionate ed analizzare diversi pazienti contemporaneamente.
Utilizzando le tecniche NGS è possibile analizzare fino a 96
campioni contemporaneamente, ciascuno per il pannello dei
geni-malattia responsabili della condizione sospettata a livello
clinico, ed ottenere dati analizzabili in circa 10-15 giorni. Le NGS
hanno perciò rivoluzionato i protocolli dei test genetici, in quanto
consentono di ottenere diagnosi molecolari in tempi brevi, ad un
costo ridotto, mantenendo elevata la qualità dei risultati. Inoltre,
hanno portato notevoli vantaggi a livello clinico, sia nel caso delle
malattie ad elevata eterogeneità, sia in quelle associate ad un
fenotipo sfumato, in cui può risultare maggiormente problematico
ipotizzare il gene causativo coinvolto. Infatti, l'analisi simultanea
di tutti i geni potenzialmente associati alla malattia in esame,
riduce i tempi necessari ad identificare il difetto molecolare,
migliorando la presa in carico e la consulenza genetica.
L'elevata potenzialità delle tecniche NGS ne ha determinato l'uso
routinario nella diagnostica molecolare, in particolare nello studio
delle malattie che condividono segni clinici, come ad esempio le
Rasopatie (malattie collegate alle mutazioni dei geni della cascata
di RAS). È stato dimostrato che, in questi pazienti, l'uso di un
pannello NGS contenente i geni-malattia noti riduce di circa otto
volte i tempi necessari ad identificare il difetto molecolare e di
circa sei volte i costi dell'analisi, rispetto al tradizionale
sequenziamento Sanger. Inoltre permette, nei casi dubbi, di
identificare il difetto molecolare prima dell'inquadramento clinico.
L'applicazione delle tecniche NGS, oltre ad essere utile nello
studio delle malattie ad elevata eterogeneità, è importante anche
nella diagnosi molecolare delle patologie causate dalla mutazione di
geni di grosse dimensioni e delle malattie spesso causate da
mutazioni in mosaico, ad esempio la sclerosi tuberosa, una malattia
rara caratterizzata dallo sviluppo di tumori benigni, in particolare
sulla pelle, nel cervello e nei reni.
L'analisi basata sulle tecniche NGS ha prodotto una significativa
accelerazione nello studio delle malattie genetiche e spesso è
risolutiva nell'inquadramento dei pazienti. Tuttavia, considerato
l'elevato numero di regioni genomiche analizzate nel singolo
paziente, identifica varianti di incerto significato, che possono
creare problemi interpretativi, con ricadute negative sulla gestione
clinica del paziente e sulla strutturazione della consulenza
genetica. È perciò indispensabile che i pazienti analizzati
mediante NGS siano correttamente informati attraverso una consulenza
genetica pre-test delle potenzialità e dei limiti della tecnica e
che i risultati del test siano spiegati e commentati attraverso una
consulenza successiva all'analisi.
- Analisi esomica. Sebbene il sequenziamento dell'intero genoma
sia la strategia d'eccellenza per lo studio della variabilità
genetica interindividuale, esso presenta ancora alcune problematiche
che ne limitano l'applicazione su larga scala, in particolare le
capacità computazionali richieste per l'analisi e l'archiviazione
dell'enorme massa di dati prodotta. Per queste ragioni, le tecniche
di sequenziamento di seconda generazione vengono oggi spesso
utilizzate per sequenziare l'esoma, cioè la porzione codificante del
genoma. Con questo approccio, basato sull'arricchimento dei frammenti
genomici che si riferiscono alle sequenze geniche codificanti per
proteine e per sottoclassi selezionate di RNA che hanno una funzione
regolatoria (cioè microRNA), è possibile esaminare solo una piccola
porzione del genoma (1-2%). Questa analisi non prende in
considerazione le regioni non codificanti del genoma, che peraltro
possono avere un impatto sull'espressione genica. Tuttavia, in base
alle attuali conoscenze sulle cause genetiche delle malattie
mendeliane, è largamente accettato che la maggior parte delle
mutazioni responsabili delle malattie mendeliane causi cambiamenti
nella sequenza codificante di un gene o determini un processamento
aberrante del trascritto. Per questo motivo, l'esoma rappresenta un
sottoinsieme particolarmente arricchito del genoma nel quale è utile
cercare eventuali mutazioni di potenziale impatto funzionale. In
accordo con questa nozione, il sequenziamento mirato della porzione
codificante del genoma si è dimostrato un approccio particolarmente
efficiente per comprendere le basi molecolari delle malattie
mendeliane, al punto che negli ultimi anni ha consentito di
identificare oltre 500 geni-malattia.
Nonostante che i dati prodotti dal sequenziamento di un esoma siano
maggiormente maneggevoli rispetto a quelli ottenuti dal
sequenziamento dell'intero genoma, la fase di analisi e di
interpretazione delle varianti rappresenta una sfida piuttosto
complessa. Negli ultimi anni, sono stati sviluppati numerosi
strumenti bioinformatici per il processamento, l'analisi e
l'annotazione dell'informazione contenuta in un esoma. In generale,
le piattaforme di sequenziamento generano un'enorme quantità di dati
grezzi, che vengono convertiti in sequenze nucleotidiche mediante
strumenti computazionali. I file così generati di solito si trovano
in un formato che contiene, oltre alla lettura delle sequenze
nucleotidiche, score di qualità associati ad ogni base letta. La
risoluzione a singola base di un esoma richiede l'analisi di questi
file mediante l'uso di un complesso flusso di lavoro bioinformatico
che permette, in una prima fase, di allineare le sequenze prodotte al
genoma di riferimento e, successivamente, di identificare e annotare
funzionalmente le varianti che lo caratterizzano. La fase di
allineamento viene eseguita con sistemi computazionali che
confrontano ciascuna delle sequenze prodotte con il genoma di
riferimento, permettendone il loro corretto posizionamento. Per
garantire l'affidabilità di questi sistemi ed ottenere una
valutazione globale dell'efficienza di sequenziamento, si applicano
di solito diversi parametri di qualità. Tra essi, particolarmente
rilevanti sono la copertura (coverage), cioè la percentuale di
sequenze genomiche bersaglio coperte dal sequenziamento, e la
profondità (depth), ossia il numero di letture riferite ad una
specifica base della sequenza genomica d'interesse. La fase
successiva dell'approccio bioinformatico è la "chiamata delle
varianti ", che identifica i siti varianti in cui le sequenze
allineate differiscono dalle sequenze note nella posizione di
riferimento. Le varianti così ottenute, possono essere processate
con metodi euristici di prioritizzazione e filtraggio, al fine di
ridurre l'alto numero di varianti annotate e selezionare quelle con
significato funzionale. Generalmente, nella prima fase di questo
approccio vengono eliminate le varianti polimorfiche che si suppone
non abbiano un impatto patologico su un fenotipo assunto come "raro".
A tale scopo, si utilizzano di solito banche-dati pubbliche come
dbSNP (http://www.ncbi.nlm.nih.gov/SNP/) e ExAC
(http://exac.broadinstitute.org/), che permettono di identificare le
varianti di bassa frequenza nella popolazione o non annotate. In una
seconda fase, si raccolgono e valutano le informazioni disponibili su
ciascuna variante e sul relativo gene, in modo da ordinare, per
priorità, le prime in base al loro effetto predetto, ed i geni in
base alla loro rilevanza biologica (ad es. espressione, funzione),
rispetto al fenotipo d'interesse. Per l'annotazione e la predizione
funzionale delle varianti si utilizzano diversi strumenti, ognuno dei
quali ha punti di forza e debolezza. Per questa ragione, in genere si
consiglia di attuare una strategia di prioritizzazione in grado di
sfruttare più strumenti di predizione. Ad esempio, in questo
contesto, un metodo recente, dbNSFPv.2.0 (database for Nonsynonymous
SNPs' Functional Predictions), facilita questo processo perchè
integra gli score di previsione e di conservazione derivati da alcuni
dei più comuni algoritmi in uso. Data la sua potenzialità, questo
strumento bioinformatico è facilmente applicabile al filtraggio ed
alla prioritizzazione delle varianti ottenute per lo studio delle
malattie mendeliane. Analogamente, sono stati sviluppati diversi
strumenti per integrare l'informazione disponibile nelle banche-dati
e facilitare approcci di prioritizzazione basati su criteri
oggettivi.
Il sequenziamento dell'esoma si è dimostrato particolarmente
efficiente in ambito diagnostico. Recenti studi concordano per una
detection rate del 40% circa per le patologie senza nome o con
diagnosi non accertata. Occorre tuttavia precisare che il successo
nel raggiungere una diagnosi su base molecolare attraverso il
sequenziamento dell'esoma può variare considerevolmente in base al
tipo di patologia in esame ed alla strategia di sequenziamento
utilizzata (analisi del solo probando vs analisi del nucleo
familiare). L'uso del sequenziamento dell'esoma nella pratica clinica
ha confermato le grandi potenzialità, ma anche la difficoltà di
interpretazione dei dati ottenuti, particolarmente nel caso delle
varianti in precedenza non annotate. Si deve anche considerare
l'aspetto relativo all'identificazione delle variazioni di sequenza
nei geni implicati in malattie non correlate con il quadro clinico
che ha motivato l'accertamento molecolare. Questo problema è
particolarmente rilevante per il maggior potere risolutivo
dell'analisi esomica e per l'attuale scarsa conoscenza sulla ricaduta
fenotipica della maggior parte delle varianti genetiche.
Occorre infine sottolineare che i dati attualmente disponibili
indicano che il tasso di errore del sequenziamento di seconda
generazione è basso, ma non trascurabile, ed è strettamente
dipendente dal tipo di variazione (singolo cambiamento nucleotidico
vs inserzione/delezione di più basi) e dal suo contesto di sequenza.
Di conseguenza, è sempre necessario validare la variante selezionata
con il sequenziamento Sanger che rappresenta, ancora oggi, il metodo
di sequenziamento di riferimento.

- Sequenziamento dell'intero genoma. Le tecniche di
sequenziamento di seconda generazione hanno reso possibile l'analisi
dell'intero genoma a costi e tempi stimati oggi oltre 100mila volte
più bassi rispetto a quelli necessari nel 2000, quando è stata
prodotta la prima mappa del genoma umano. In pratica si è passati
dagli oltre 100 milioni di dollari e dai tempi allora necessari, che
venivano misurati in anni, ad un migliaio di dollari e a pochi giorni
per il completamento di questi studi. Di conseguenza, oggi sono
diventati in proporzione significativamente più elevati i costi
dell'analisi bioinformatica, necessaria ad interpretare i milioni di
dati prodotti, rispetto a quelli della genotipizzazione.
Le analisi genome wide hanno avuto un grande impatto nella
comprensione delle differenze e perciò della variabilità
interindividuale e hanno dato un senso ad una celebre affermazione di
Sir William Osler, risalente al 1892, che asseriva "se non esistesse
la variabilità tra le persone la medicina sarebbe una scienza e non
un'arte", a sottolineare che "esistono i malati, non le malattie".
Per lungo tempo il senso di questa variabilità non è apparso
chiaro, anche se, proprio in quel periodo, una scuola di pensiero,
quella del determinismo, tendeva a ricondurla alle caratteristiche
ereditate al momento del concepimento, in un momento in cui si era
ancora ben lontani dal comprenderne le basi biologiche. Nel secolo
scorso, di pari passo con la scoperta della struttura e della
funzione del DNA, si è affermato il concetto che lo stato di salute
e di malattia sono il risultato dell'interazione tra le
caratteristiche genetiche e l'ambiente. È diventato contestualmente
chiaro che, mentre alcune malattie sono prioritariamente
riconducibili ai fattori genetici (patologie cromosomiche, genomiche,
mendeliane, mitocondriali) ed altre all'ambiente (traumi, ustioni,
ecc.), altre ancora, in particolare molte malattie comuni
(cardiovascolari, diabete, ipertensione, osteoporosi, ecc.) e diversi
difetti congeniti (cardiopatie congenite, difetti del tubo neurale,
labio-platoschisi, ecc.), originano dall'effetto additivo tra la
suscettibilità geneticamente determinata e l'ambiente. La componente
genetica di questo sistema complesso è definita "ereditabilita'"
(h2) ed è perciò riconducibile alle caratteristiche del genoma,
mentre la componente ambientale, intesa come alimentazione, farmaci,
microbioma, stili di vita, è sintetizzabile nell' "esposoma",
letteralmente tutto ciò a cui siamo esposti e con cui veniamo a
contatto nel corso della nostra esistenza.
La rivoluzione genetica è stata trainata dalla rivoluzione
tecnologica, che ha permesso di indagare per la prima volta i
meccanismi biologici della variabilità interindividuale, nonchè
dell'ereditabilità. È stato così scoperto che le persone
differiscono tra loro di circa 4 milioni di basi, che circa una base
ogni 200 basi è diversa e che ogni persona possiede oltre 1500
variazioni che la rendono diversa rispetto alle mappe di riferimento.
L'unicità dell'individuo è ulteriormente definita dalle variazioni
funzionali dei geni (il trascrittoma) e dei loro prodotti (proteoma e
metaboloma), che variano nel tempo a livello tessutale e cellulare.
Questo aspetto è bene illustrato dallo studio dei gemelli identici
che, pur condividendo lo stesso patrimonio genetico, negli anni
tendono a divergere sempre più a livello del loro fenotipo clinico,
in particolare per l'effetto modulante dell'esposoma sul genoma,
nonchè delle mutazioni somatiche.
A partire dal 2005, sono stati eseguiti oltre 2000 studi genome
wide che hanno reclutato individualmente migliaia o diverse decine di
migliaia di pazienti affetti da oltre 250 malattie complesse ed un
numero analogo di soggetti non affetti, con lo scopo di identificare
eventuali variazioni (mutazioni comuni o polimorfismi)
differentemente rappresentati nei due gruppi. Le differenze osservate
tra gli affetti ed i controlli sono riuscite a definire geni e
regioni genomiche potenzialmente associate alla malattia in esame,
che concorrono perciò alla sua ereditabilità. Complessivamente sono
state identificate oltre 12.000 variazioni. Tuttavia, il potere
predittivo dei singoli polimorfismi è basso, con un rischio
aggiuntivo medio di 1,1-1,5; inoltre al momento, fatto salve alcune
eccezioni, questi studi hanno definito solo il 15% o meno
dell'ereditabilità delle singole malattie; infine, l'impatto
traslazionale di queste ricerche rimane molto limitato, anche perchè
la frequenza di molti polimorfismi varia in maniera spesso molto
significativa nelle diverse popolazioni e gli studi effettuati in una
determinata area geografica necessitano di essere verificati e
validati sulle altre popolazioni, prima di essere utilizzati a
livello clinico. Pur con queste cautele, che rendono problematico il
trasferimento delle ricerche nella consulenza genetica, non va
ignorato che questo limitato potere predittivo non è in certi casi
inferiore a quello in base al quale oggi viene calcolato il rischio
mediante test non-genetici, utilizzati nella clinica, come ad esempio
quelli relativi ai livelli del colesterolo LDL o agli antigeni
prostata-specifici.
Non vi è dubbio che le analisi genomiche stiano comunque
contribuendo alla comprensione delle basi biologiche delle malattie e
dei caratteri poligenici. Così, ad esempio, alcuni studi hanno
riscoperto una serie di geni indiziati da tempo per essere implicati
in queste condizioni, oppure che erano già noti per essere mutati in
alcune malattie mendeliane correlate; inoltre hanno evidenziato
l'importanza di certi geni che codificano per i siti di azione di
alcuni farmaci, come la sulfonilurea (negli studi del diabete tipo
2), le statine (negli studi che indagano i meccanismi di controllo
dei livelli lipidici), gli estrogeni (negli studi sulla densitometria
dell'osso), suggerendo potenziali strategie per la terapia delle
malattie comuni. Infine, alcuni studi hanno messo in correlazione
certe malattie complesse con nuove vie metaboliche. Ad esempio, le
variazioni geniche associate alla degenerazione maculare senile hanno
dimostrato la criticità di alcune componenti del sistema del
complemento, mentre gli studi sulle malattie infiammatorie croniche
dell'intestino, in particolare la malattia di Crohn, hanno
evidenziato l'importanza dell'autofagia e dell'interleukina-23, e
quelli sulla statura il ruolo dei geni che codificano proteine della
cromatina e della via di hedgehog (una famiglia di geni che
codificano segnali induttivi durante l'embriogenesi), in particolare
una proteina secreta che stabilisce il destino delle cellule durante
lo sviluppo.

L'eventuale uso clinico di queste analisi dovrebbe tuttavia tenere
conto di una serie di cautele:

1. le persone non dovrebbero sottoporsi a questi test senza
conoscere a priori come utilizzare i risultati;
2. almeno un test ogni 20, tra quelli con una dichiarata
specificità del 95%, fornisce un risultato falso positivo e quindi
il sequenziamento completo del genoma di una persona produce un
risultato che contiene non meno di 6000 errori;
3. all'interno dei dati ottenuti, alcuni non hanno un chiaro
significato clinico (i cosiddetti VUS - Variations of Unknown
Significance), il che limita ulteriormente il potere predittivo di
queste analisi;
4. il valore clinico di queste indagini dipende dalla
possibilità di collegare specifiche varianti ad un miglioramento
dell'esito clinico

Sebbene le indagini sulla suscettibilità appaiano al momento
premature per quasi tutte le malattie complesse, questo scenario
potrebbe cambiare nei prossimi anni. Ad oggi, comunque, le analisi
sull'ereditabilità dei caratteri complessi restano essenzialmente
oggetto di studio e di ricerca.

Quanto sopra raccomanda interventi di formazione e di informazione
sulle potenzialità ed i limiti della cosiddetta medicina predittiva
rivolta alle malattie complesse, basata sulle analisi genomiche,
nonchè di contrasto alla pubblicità ingannevole, al fine di
limitare l'uso dei test rivolti direttamente ai consumatori che una
commercializzazione spesso spregiudicata reclamizza con il miraggio
di acquisire informazioni utili a cambiare il destino delle persone.
Uno studio, che ha intervistato un campione rappresentativo di
persone che si sono sottoposte alle analisi genome wide con finalità
predittive, ha indicato che, dopo il test, il 34% ha cambiato la
dieta, il 14% ha aumentato l'attività fisica, il 43% si è informato
sulla patologia per la quale era stato ipotizzato un aumento della
suscettibilità, il 28% ha condiviso i risultati con il medico di
famiglia, il 9% ha effettuato ulteriori approfondimenti di
laboratorio. Un risultato che complessivamente non giustifica i costi
di un test così sofisticato!

Al momento stenta a decollare la promessa di Francis Collins
formulta in occasione della conferenza di presentazione della prima
bozza della mappa del genoma umano, il 26 giugno 2000: "La medicina
personalizzata sarà disponibile dall'anno 2010: avremo test in grado
di identificare il rischio individuale di sviluppare malattie comuni
e subito dopo disporremo di protocolli individualizzati di
prevenzione e terapia". Tuttavia il divario, tra quanto anticipato e
lo stato dell'arte, può costituire il volano per aiutare la ricerca
a completare il processo di integrazione delle analisi -omiche nella
pratica clinica.

Bibliografia

1. Monia Baker. Nature 2013; 494:416-419
2. ISCN 2013: An International System for Human Chromosome
Nomeclature, Karger, Basel
3. Lepri et al. BMC Med Genet. 2014; 23;15:14
4. Kaufman et al. J Genet Couns, 2012; 21:413-22

PARTE SECONDA
CAPITOLO 3
La genomica nella diagnosi.

3.a Malattie mendeliane: impatto clinico del sequenziamento di
seconda generazione
Dal sequenziamento Sanger al sequenziamento di seconda generazione.

Fino alla recente introduzione nella pratica clinica del
sequenziamento di seconda generazione, l'analisi molecolare
utilizzata per confermare la diagnosi clinica di una malattia
potenzialmente genica, era il sequenziamento del gene o di un gruppo
di geni d'interesse, utilizzando la tecnica sviluppata da Sanger.
Questa metodologia, basata sull'analisi di frammenti di DNA della
lunghezza di 200-500 basi, ottenuti per amplificazione in vitro con
la reazione a catena della polimerasi (PCR), costituisce ancora oggi
la strategia analitica elettiva per le malattie caratterizzate da
bassa eterogeneità genetica, cioè causate da mutazioni in un
ristretto numero di geni, o dovute alla mutazione di geni di piccole
dimensioni. Nonostante le recenti implementazioni che ne hanno
aumentato la processività, un limite principale di questa tecnologia
risiede nella necessità di analizzare singolarmente i frammenti
genomici d'interesse. Ciò diventa particolarmente problematico per
le malattie causate dalle mutazioni di geni di grosse dimensioni e/o
contenenti numerosi esoni, oppure per le malattie geneticamente
eterogenee, cioè causate dalle mutazioni di geni diversi. Inoltre,
l'elevato costo di esecuzione non consente di applicare questa
tecnologia al sequenziamento su larga scala. Questi limiti sono stati
oggi superati dall'uso, sempre più esteso, anche in ambito clinico,
delle tecnologie di sequenziamento di seconda generazione. Grazie al
loro basso costo, queste tecnologie consentono di analizzare un
elevato numero di frammenti di DNA in parallelo e di sequenziare
contemporaneamente molti geni, l'intera porzione del genoma che
codifica per proteine (esoma), o addirittura l'intero genoma di una
persona in pochi giorni. Queste tecniche permettono anche, in linea
di principio, di identificare le varianti strutturali, ad esempio, le
duplicazioni e le delezioni delle regioni genomiche. Per queste
caratteristiche, il sequenziamento di seconda generazione e i diversi
approcci diagnostici basati su questa tecnologia, rappresentano uno
strumento diagnostico innovativo, di elevato interesse clinico, in
quanto consentendo di effettuare indagini in precedenza tecnicamente
impraticabili oppure economicamente onerose, nonchè di abbattere
sensibilmente i tempi e i costi della diagnosi molecolare.

Attualmente l'applicazione del sequenziamento di seconda
generazione in ambito clinico si basa su tre principali strategie
diagnostiche: il sequenziamento mirato di pannelli di geni-malattia
(targeted resequencing), il sequenziamento dell'esoma e il
sequenziamento dell'insieme dei geni noti per essere implicati nelle
malattie. Una quarta strategia consiste nel sequenziamento
dell'intero genoma, che consente, tra l'altro, una più estesa e
omogenea copertura rispetto all'esoma. Tuttavia le criticità
relative all'analisi, compresa l'interpretazione di tutte le
variazioni identificate, l'archiviazione della massa dei dati
prodotti ed i costi ancora troppo elevati, ne limitano il suo impiego
in campo clinico-diagnostico. L'uso appropriato di queste strategie
di sequenziamento e l'ulteriore evoluzione tecnologica, consentirà
di ridurre i costi e i tempi della diagnosi e di ottenere la conferma
molecolare di un'ipotesi diagnostica formulata attraverso una
valutazione puramente clinica.

- Targeted resequencing. Il sequenziamento selettivo di un
pannello di geni-malattia scelti sulla base della loro associazione
con la malattia in esame costituisce la strategia d'eccellenza per la
diagnosi molecolare delle malattie causate dalle mutazioni in geni di
grandi dimensioni o di malattie geneticamente eterogenee. In
quest'ultimo caso, l'analisi è indicata quando le mutazioni nei
genimalattia inseriti nel pannello spiegano una percentuale
significativa dei casi o quando si sospetti la presenza di un
mosaicismo. Considerato l'elevato beneficio in termini di costi,
sensibilità e velocità dell'analisi, questa strategia di
sequenziamento è già ampiamente utilizzata nella pratica clinica,
ed è destinata a diventare l'approccio di prima scelta nell'analisi
delle malattie geneticamente eterogenee (ad esempio le
cardiomiopatie, le distrofie muscolari, le malattie metaboliche, la
retinite pigmentosa, ecc.); delle malattie dovute a mutazioni di
famiglie di geni (condizioni nosologicamente distinte che condividono
una serie di segni clinici, ad esempio le RASopatie, le ciliopatie,
ecc.); dello screening di geni di grandi dimensioni (e.g., DMD, ATM,
FBN1, MLL2, NF1, ecc.).
Il sequenziamento di pannelli di geni consente anche di analizzare
contemporaneamente decine di campioni. Questa maggiore efficienza è
essenzialmente legata alla elevata profondità di lettura dei geni
sequenziati, nettamente superiore a quella mediamente ottenuta con il
sequenziamento dell'esoma. Tuttavia questo test non rileva le
varianti strutturali e, ovviamente, non può rilevare varianti che
interessano le regioni non codificanti dei geni esaminati. Lo
svantaggio del sequenziamento mirato di pannelli di geni-malattia è
legato essenzialmente alla necessità di un loro continuo
aggiornamento, man mano che nuovi geni vengono associati alla
malattia d'interesse e alla necessità, nel caso di esito negativo
dello screening, di analizzare i pazienti attraverso sequenziamento
dell'esoma.
- Sequenziamento dell'esoma. Il sequenziamento dell'esoma
rappresenta, in linea di principio, la migliore strategia per
arrivare alla diagnosi molecolare nel caso di una condizione per la
quale i dati disponibili suggeriscono una base genetica non associata
ad anomalie strutturali del genoma (ipotesi verificabile attraverso
l'uso di approcci complementari quali l'ibridazione genomica
comparativa e la genotipizzazione ad alta risoluzione), e quando il
quadro clinico non è riconducibile ad una malattia nota, oppure sono
stati in precedenza esclusi i geni associati ad una malattia nota.
L'analisi dell'esoma può essere utilizzata anche come valida
alternativa al targeted resequencing nel caso in cui la malattia
presenti elevata eterogeneità genetica.
Numerosi studi finalizzati a stimare l'efficienza diagnostica
dell'analisi dell'esoma convergono nell'indicare un tasso di successo
superiore al 25% per le condizioni prive di un inquadramento
diagnostico. Tale percentuale varia tuttavia in rapporto al tipo di
malattia, alla selezione clinica, alla strategia di sequenziamento
utilizzata. In particolare, il sequenziamento del nucleo familiare,
anche se maggiormente costoso, è di solito più informativo.
Tuttavia, il sequenziamento dell'esoma non è sempre in grado di
rilevare le varianti strutturali e, come anticipato, neppure le
varianti presenti nelle regioni non codificanti del genoma (il 98-99%
del genoma non viene analizzato).
L'uso del sequenziamento dell'esoma nella pratica clinica ha
confermato le grandi potenzialità, ma anche la difficoltà di
interpretazione dei dati ottenuti, particolarmente nel caso di
varianti in precedenza non annotate. La variabilità genetica inter-
e intra-popolazione può rendere maggiormente difficile l'analisi di
filtraggio e priorizzazione delle varianti identificate e rende
necessaria la creazione di banche-dati popolazione-specifiche per una
più precisa valutazione della ricorrenza delle varianti rare.
Nonostante il sostanziale miglioramento delle metodologie di cattura
e/o arricchimento delle regioni genomiche codificanti, e la sempre
più dettagliata caratterizzazione della topologia funzionale del
genoma, ancora oggi non sono disponibili kit in grado di coprire
omogeneamente il 100% dell'esoma, incluse le regioni particolarmente
ricche in GC, come il primo esone codificante di numerosi geni.
- Esoma clinico. Il cosidetto "esoma clinico" si pone tra
l'analisi di pannelli di geni-malattia e l'analisi dell'intero esoma.
Si basa sul sequenziamento dell'intera porzione codificante di tutti
i geni noti per la loro rilevanza clinica, cioè in precedenza
associati alle malattie. Questa strategia, a differenza del
sequenziamento dell'esoma, per definizione non consente di
identificare nuovi geni-malattia, ma è utile nel caso in cui la
malattia presenti un'elevata eterogeneità genetica e i singoli
geni-malattia siano mutati solo in una bassa percentuale dei casi;
oppure, nel caso di malattie che, per la loro rarità, non sono state
sufficientemente caratterizzate dal punto di vista clinico.
Analogamente all'analisi dell'esoma, l'esoma clinico permette in
linea di principio di identificare la coesistenza in un paziente di
mutazioni responsabili di malattie genetiche distinte. Questa
situazione non deve essere sottovalutata, in quanto questo tipo di
associazione è stato documentato nel 5% dei casi in coorti non
selezionate di pazienti analizzati utilizzando il sequenziamento
dell'esoma per finalità diagnostiche.
La mole di dati acquisita con il sequenziamento dell'esoma può
eventualmente essere analizzata considerando esclusivamente
sottogruppi di geni di interesse. Questo approccio, noto come
targeted data analysis, consente di focalizzare l'analisi sui dati
genomici riguardanti pannelli selezionati "in silico" di
geni-malattia precedentemente implicati nella patologia in esame.
Questo approccio rende il sequenziamento dell'esoma particolarmente
vantaggioso, in quanto consente di acquisire il più elevato livello
di informazione in un singolo esame di laboratorio, e permette di
analizzare successivamente i dati prodotti, tenendo conto delle
conoscenze acquisite negli anni, o di formulare una diversa ipotesi
diagnostica dopo la rivalutazione clinica del paziente.

Impatto clinico delle tecnologie di sequenziamento di seconda
generazione

Le tecnologie di sequenziamento di seconda generazione trovano
applicazione in diversi ambiti della medicina. Accanto alla diagnosi
di malattie mendeliane, il loro uso trova impiego crescente in campo
oncologico, nella caratterizzazione molecolare dei tumori,
nell'identificazione di potenziali bersagli molecolari di terapia o
di varianti di predisposizione all'insorgenza di tumori. Un'altra
importante applicazione riguarda lo screening prenatale non invasivo
sul sangue materno (Non Invasive Prenatal Testing - NIPT). Nonostante
le difficoltà interpretative dovute all'alta densità dei dati
prodotti, le informazioni generate dall'applicazione delle tecnologie
di sequenziamento di seconda generazione, in particolare dall'analisi
dell'esoma, offrono importanti opportunità per diagnosi più rapide
e corrette, con enormi ricadute a livello clinico, consentendo una
più rapida ed efficace presa in carico del paziente affetto da
malattia genetica.

Anche se il tasso di errore del sequenziamento di seconda
generazione è basso, esso non è trascurabile ed è strettamente
dipendente dal tipo di variazione (singolo cambiamento nucleotidico
vs inserzione/delezione di più basi) e dal suo contesto di sequenza.
Di conseguenza, è sempre necessario validare le varianti
identificate con il sequenziamento Sanger, che rappresenta ancora
oggi il metodo di sequenziamento di riferimento, e, con la stessa
metodica, verificarne la co-segregazione con la malattia nel nucleo
familiare.

Un aspetto non marginale riguarda la gestione dei cosiddetti
"risultati inattesi" (incidental findings), cioè l'identificazione
di varianti di potenziale significato patogenetico all'interno di
geni-malattia, ma non correlati con il quadro clinico che ha
determinato l'indicazione all'accertamento molecolare. Alcuni di
questi risultati potrebbero essere clinicamente rilevanti, come ad
esempio le varianti d'interesse farmacogenetico, di predisposizione
alle neoplasie o relativi alle malattie per le quali sono disponibili
approcci terapeutici o di prevenzione. Questo problema è
particolarmente rilevante stante l'elevato potere risolutivo
dell'analisi esomica, ma anche per l'attuale scarsa conoscenza del
significato funzionale e della rilevanza clinica della maggior parte
delle varianti genetiche. Le conseguenti implicazioni sanitarie ed
etiche devono essere gestite nel corso della consulenza genetica.

Obiettivi e Raccomandazioni

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 1):

- Programmazione dell'Implementazione delle tecniche di
sequenziamento di seconda generazione. È necessaria un'accorta
programmazione, che parta dal censimento delle piattaforme già
implementate e delle competenze già disponibili. Tale indagine è di
interesse nazionale e può essere condotta utilizzando il
questionario prodotto, ai sensi dell'Intesa 13/3/13 con il relativo
progetto CCM (Definizione e promozione di programmi per il sostegno
all'attuazione del Piano d'Intesa del13/3/13 recante Linee di
indirizzo su "La Genomica in Sanità Pubblica). Il successivo piano
di potenziamento, anche in relazione ai costi connessi, dovrà essere
oggetto di uno specifico accordo Stato - Regioni.
- Produrre, a partire dai documenti delle società scientifiche
già disponibili e dalle indicazioni internazionali, linee-guida per
l'utilizzo del sequenziamento. L'implementazione di una capacità di
sequenziamento evidentemente postula anche un suo appropriato
utilizzo. Il Sistema Nazionale Linee Guida (SNLG) elabora
raccomandazioni di comportamento clinico basate sugli studi
scientifici più aggiornati, secondo il proprio metodo; è
riconducibile a tale processo anche la collaborazione con società
scientifiche ed esperti di settore. In tale framework di livello
nazionale potrà essere prodotta una linea-guida per l'uso
appropriato del sequenziamento; la successiva fase di implementazione
è riconducibile alle responsabilità e metodi della programmazione e
management dei servizi sanitari regionali e richiede un processo
esplicito di recepimento e applicazione.

Raccomandazioni.

In accordo con le linee guida che la Società Italiana di Genetica
Umana (SIGU) ha prodotto per dare elementi di indirizzo circa
l'utilizzo dei test di sequenziamento di nuova generazione
nell'ambito della Genetica Medica, si forniscono le seguenti
raccomandazioni:

- La caratterizzazione fenotipica è fondamentale per la scelta
della tecnica di diagnosi molecolare (sequenziamento Sanger, Targeted
resequencing, WES) e per la successiva analisi delle varianti
identificate.
- Nel caso di fenotipi specifici, caratterizzati da bassa
eterogeneità genetica e coinvolgenti geni di piccole dimensioni,
può essere opportuno ricorrere ad analisi con metodiche molecolari
convenzionali (ad esempio: sequenziamento Sanger, PCR mirata per
mutazioni dinamiche). Anche la lunghezza del gene può influenzare la
scelta della tecnica analitica da utilizzare. In generale, è
auspicabile che l'analisi molecolare di geni molto grandi (numerosi
esoni; per esempio NF1, CFTR, etc.) sia trasferita su piattaforme NGS
per l'abbattimento dei costi e dei tempi di refertazione.
- Nel caso di condizioni con elevata eterogeneità genetica nelle
quali mutazioni in un numero ridotto di geni sono responsabili della
maggioranza dei casi è auspicabile l'uso di un targeted resequencing
(pannelli di geni noti). Tale strategia è indicata anche in caso di
sospetto mosaicismo.
- Nel caso di condizioni con eterogeneità genetica
particolarmente marcata dove è coinvolto un numero sempre crescente
di geni, ognuno dei quali è responsabile di una bassa percentuale di
casi (per esempio paraparesi spastiche ereditarie, retiniti
pigmentose, etc.) è indicata l'esecuzione di un WES con un filtro
limitato all'analisi di un pannello di geni noti (pannello "in
silico"). In caso di negatività dell'analisi di un pannello di geni,
i dati esomici restano quindi a disposizione per le eventuali
indagini successive indirizzate alla ricerca di nuovi geni candidati
o per l'analisi di geni causativi identificati in un secondo tempo.
- Infine in tutti i casi in cui non può essere formulata
un'ipotesi diagnostica su base clinica è preferibile l'analisi
dell'intero esoma per l'individuazione del difetto genetico
responsabile, che può riguardare mutazioni/geni già noti (ambito
diagnostico) o nuovi geni candidati (ambito di ricerca) che
necessitano di ulteriori conferme. È auspicabile che tali indagini
siano eseguite in centri con comprovata esperienza nell'ambito
dell'analisi di dati esomici per garantire la più alta probabilità
di successo, che al momento, secondo la letteratura medica, si
attesta attorno al 25%.
- È utile confermare sempre la mutazione identificata tramite
metodica NGS con sequenziamento Sanger e stabilirne la segregazione
nella famiglia quando possibile.

Tabella 1. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

3.b Genomica nella diagnosi delle Malattie Complesse e
Multifattoriali

Lo studio della variabilità interindividuale è definito
dall'analisi della distribuzione e della frequenza dei geni nelle
popolazioni. Lo sviluppo di questi studi ha fornito risposte a
numerosi quesiti circa l'origine della nostra specie, le grandi
migrazioni che hanno caratterizzato l'evoluzione dell'uomo moderno,
il ruolo della selezione naturale nel mantenere le frequenze geniche
nelle popolazioni e, sul piano applicativo, la comprensione di parte
delle basi biologiche di molte malattie complesse e multifattoriali.

La variabilità genica della nostra specie è talmente elevata da
definire mappe geografiche basate sulla frequenza di particolari
alleli, ed è misurata attraverso il polimorfismo, cioè la
percentuale di loci per i quali è presente più di un allele, e
l'eterozigosità, cioè la percentuale di individui in una
popolazione che porta alleli diversi nello stesso gene. Il valore
medio di polimorfismo nei mammiferi è circa 15%, mentre
l'eterozigosità è circa 4% se riferita alle proteine, ma è molto
più elevata (&gt;90%), se l'analisi è basata sul DNA. L'esistenza di
questa straordinaria variabilità ha permesso di dimostrare che nella
popolazione umana non esistono le razze. I polimorfismi sono
indicatori della variabilità e perciò sono dei marcatori genetici.
Le categorie più importanti di questi marcatori sono i gruppi
sanguigni, le proteine del siero o dei globuli rossi, gli antigeni
linfocitari, i polimorfismi del DNA. La disponibilità di questi
sistemi consente di ottenere informazioni sull'evoluzione delle
frequenze geniche, che cambiano nel tempo in rapporto all'effetto
delle mutazioni, della migrazioni, della selezione naturale e della
deriva genetica casuale.

La mutazione è un elemento chiave dell'evoluzione e la sua assenza
determinerebbe l'arresto evolutivo di una specie. A meno che la quota
di radiazioni a cui siamo esposti non aumenti considerevolmente o che
un nuovo potente mutageno sia introdotto nella nostra dieta, è
probabile che il tasso di mutazione per qualsiasi gene rimanga
abbastanza costante (tasso di mutazione medio: 10-5 - 10-9). Oggi si
stima che il tasso reale di mutazioni nell'uomo, stimato mediante il
sequenziamento completo dei genitori e dei figli, sia di circa 75
nuove mutazioni per generazione. Analogamente, la deriva genetica non
ha conseguenze in popolazioni estese, ma può invece, avere un
effetto notevole sulle frequenze geniche, nelle piccole popolazioni.

Nel secolo scorso, di pari passo con la scoperta della struttura e
della funzione del DNA, si è affermato il concetto che lo stato di
salute e di malattia sono il risultato dell'interazione tra le
caratteristiche genetiche e l'ambiente. Le tecniche di sequenziamento
di seconda generazione stanno contribuendo a decodificare
l'ereditabilità delle malattie complesse, anche se dopo una decina
di anni di ricerche hanno definito mediamente, fatte salve alcune
eccezioni, meno del 15% della loro componente genetica. Una possibile
spiegazione di questa "ereditabilità mancante" è da attribuire
certamente a valutazioni sovrastimate dell'ereditabilità calcolata
su base empirica in quanto gli effetti ambientali intra-familiari non
sono stati inclusi nel modello di calcolo o perchè essi non potevano
essere stimati. Inoltre, la variabilità della frequenza di molti
polimorfismi nelle popolazioni hanno contribuito a "diluire" il peso
dei singoli marcatori nel calcolo delle loro associazioni e, di
conseguenza, la loro utilizzazione clinica. È stato chiarito da uno
studio effettuato sulla popolazione Islandese che una parte
sostanziale dell'ereditabilità mancante è dovuta a variazioni
polimorfiche rare, che non sono incluse nei pannelli di
genotipizzazione utilizzati.

Per queste ed analoghe considerazioni è necessario utilizzare con
cautela i polimorfismi genetici associati alle malattie complesse,
valutare con attenzione la sensibilità e la specificità dei test
genetici e perciò l'accuratezza di predizione del rischio
utilizzando curve ROC (Receiver-Operating Characteristic) e definendo
le conseguenti aree AUC (Area Under the Curve), che costituiscono la
misura del potere discriminante del test. È però importante
osservare che anche la predizione AUC può avere una scarsa utilità
clinica se la malattia è rara nella popolazione. Ad esempio,
l'allele HLAB27 è fortemente associato al rischio di spondilite
anchilosante, una rara forma di artrite cronica che colpisce
mediamente 1-5% della popolazione. Nonostante il potere predittivo
del biomarcatore in termini di specificità e sensibilità (99%), con
una OR di circa 70, il rischio di sviluppare la malattia dopo un test
HLAB27 positivo, è molto basso. Pur con queste limitazioni, non va
ignorato che questo limitato potere predittivo è spesso assimilabile
a quello con il quale oggi si calcola un rischio utilizzando nella
clinica test non-genetici.

Sebbene le analisi della suscettibilità alla maggior parte dei
fenotipi complessi appaiano al momento poco utilizzabili ai fini
clinici, molti polimorfismi associati a malattie complesse, trovano
interesse come biomarcatori genomici per definire la patogenesi delle
malattie complesse (ad esempio malattie infiammatorie intestinali) e
quali indicatori della risposta terapeutica. Ad esempio, l'allele C
del polimorfismo rs8192675 del gene SLC2A2, che codifica per un
trasportatore del glucosio, presenta una correlazione positiva con
l'efficacia della metformina nel ridurre i livelli di emoglobina
glicosilata, influenzando direttamente l'espressione del gene SLC2A
nel fegato. Per questo viene considerato un potenziale marcatore di
medicina personalizzata. Questo esempio illustra come, nel breve
periodo, le analisi genome wide (GWA), integrate con quelle di
espressione genica estesa (Genome-Wide Expression - GWE) e di
epigenomica (Epigenome-Wide Association Studies, EWAS) potrebbero
diventare uno strumento privilegiato per l'identificazione di una
serie di biomarcatori genomici fondamentali per la medicina
personalizzata o di precisione. Questi approcci integrativi e
convergenti consentono infatti di definire network biologici di geni
e proteine, che, attraverso l'analisi bioinformatica di banche-dati
disponibili, potrebbero modificare lo scenario diagnostico e
terapeutico delle patologie multifattoriali.

Obiettivi e Raccomandazioni

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 2):

- Garantire l'uso appropriato dei polimorfismi nella pratica
clinica. Poichè bisogna utilizzare con cautela i polimorfismi
genetici associati a malattie complesse, e considerando, d'altra
parte, il grande potenziale di nuove conoscenze che caratterizza la
ricerca in questo campo, è necessario che l'uso clinico delle
analisi genomiche applicato alle malattie complesse sia sostenuto da
chiare indicazioni basate sull'evidenza. È quindi necessario
prevedere sia un'accurata valutazione del loro uso nella clinica, sia
un loro continuo aggiornamento in base alle evidenze scientifiche
prodotte; ciò è conseguibile mediante la produzione di linee-guida
con una funzione di quick-review periodica della letteratura sia
primaria che secondaria; tale funzione dovrebbe essere assicurata dal
network HTA previsto nel Cap. 6.

Tabella 2. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

3.c Tumori
3.c.i Mutazioni germinali

I tumori ereditari rappresentano solo una piccola frazione di tutti
i tumori (1-10%). La ricerca di mutazioni germinali è funzionale
all'identificazione di un aumentato rischio familiare, è un percorso
da sviluppare correttamente tramite la Consulenza Genetica Oncologica
(CGO) ed è strettamente focalizzato alla prevenzione e all'analisi
precoce della malattia. La sua applicabilità è quindi
nell'individuazione preventiva di pazienti sani con un aumentato
rischio per patologie oncologiche quali ad esempio il carcinoma della
mammella e dell'ovaio, il carcinoma del colon, la sindrome di Lynch.

Il numero di geni responsabili di forme di predisposizione
ereditaria al cancro è in continua crescita e attualmente se ne
conoscono quasi un centinaio, implicati in una cinquantina di diverse
sindromi, ciascuna delle quali presenta le sue specificità, legate
alla sede e tipologia dei tumori.

Nella maggior parte dei pazienti la predisposizione viene ereditata
con modalità autosomica dominante con penetranza incompleta e
interessa un gene oncosoppressore. In questi casi la cancerogenesi
segue il modello two-hits, per cui la prima mutazione è ereditata
mentre la seconda, somatica, disattiva l'altro allele. Viceversa
nelle forme tumorali sporadiche entrambe le mutazioni devono avvenire
a livello somatico. Noto anche come "ipotesi di Knudson", questo
modello è stato formulato la prima volta più di 40 anni fa per
spiegare l'origine del Retinoblastoma, un raro tumore infantile della
retina, ma viene oggi esteso a moltissime altre forme tumorali
ereditarie (ad esempio geni APC, PTEN, p53, VHL, NF1, NF2).

Anche alcuni geni della riparazione del DNA trasmettono la
predisposizione con analogo meccanismo autosomico dominante, in
accordo con il suddetto modello (ad esempio geni Mismatch Repair-MMR,
BRCA1, BRCA2). Meno frequentemente l'ereditarietà imputabile ad essi
è autosomica recessiva (ad esempio gene MUTYH del sistema Base
Excision Repair-BER).

Numerose sono inoltre le sindromi da instabilità genetica, spesso
associate allo sviluppo di tumori, con ereditarietà di tipo
autosomico recessivo legate a mutazioni in geni appartenenti a
diversi sistemi di riparazione e/o di controllo dell'integrità del
DNA (ad esempio geni FANC, BLM,ATM, geni XP del sistema Nucleotide
Excision Repair-NER). Le rare forme di predisposizione dovute a
oncogeni sono invece sempre dominanti (ad esempio geni RET, KIT,
MET).

Nella Tabella 3 sono riportati alcuni esempi relativi ad alcune tra
le sindromi di predisposizione al cancro più note, le principali
manifestazioni cliniche (tumorali e non), le modalità di
trasmissione (AD, autosomico dominante; AR, autosomico recessivo) e i
geni coinvolti.

Tabella 3. Esempi relativi ad alcune sindromi di predisposizione al
cancro

Parte di provvedimento in formato grafico

Nel caso specifico di ricerca di una mutazione in pazienti già
affetti da patologia oncologica il test per le mutazioni germinali
oggi è uno strumento utile per stimare il rischio di secondi tumori
e per screenare i consanguinei al fine di attuare strategie
preventive. Inoltre il test genetico può oggi consentire una terapia
personalizzata, come ad esempio nel caso dei nuovi farmaci quali i
PARP inibitori che hanno mostrato efficacia nelle pazienti con
carcinoma ovarico BRCA mutato.

3.c.ii Mutazioni somatiche

La maggior parte dei tumori sono sporadici e contraddistinti
esclusivamente da mutazioni acquisite nel corso della vita, a carico
di oncogeni, oncosoppressori e geni della riparazione del DNA.

Gli oncogeni sono geni cellulari dotati di proprietà oncogene
trasformanti; si tratta spesso di sequenze di DNA omologhe, cioè
molto simili, a sequenze "v-onc " presenti in alcuni Retrovirus,
ossia in virus a RNA capaci di causare tumori in animali. Gli
oncogeni vengono classificati in base a localizzazione cellulare e
funzione del loro prodotto proteico in:

- fattori di crescita
- recettori per fattori di crescita
- trasduttori intracellulari
- fattori di trascrizione nucleare e inibitori dell'apoptosi
(morte cellulare).

I geni oncosoppressori hanno la funzione di "sopprimere" una
proliferazione cellulare inappropriata o, più in generale, la
trasformazione neoplastica. Hanno quindi funzioni opposte a quelle
degli oncogeni. In condizioni normali, i processi di proliferazione,
differenziamento e morte cellulare sono il risultato di un delicato
equilibrio che deriva dall'azione bilanciata di entrambe le categorie
di geni, oncogeni e oncosoppressori. La mutazione di una singola
copia dell'oncosoppressore consente ancora il funzionamento del gene
a livelli sufficienti e quindi non è associato allo sviluppo del
tumore, mentre il danneggiamento o la perdita di entrambe le copie
determina invece la "loss of function", ossia l'inattivazione
completa della sua funzione che induce perciò la comparsa del
tumore.

I geni della riparazione del DNA sono in grado di determinare,
quando alterati, un aumento del tasso di mutazione e/o
un'instabilità genetica che facilita l'acquisizione progressiva di
mutazioni in oncogeni e oncosoppressori che portano allo sviluppo di
un tumore. A differenza dei geni precedenti, essi hanno quindi un
ruolo indiretto nella genesi del cancro: la mutazione di un gene
mutatore determina infatti una perdita della sua funzione riparativa
e quindi del meccanismo di controllo sulla stabilità del materiale
genetico che è essenziale per uno sviluppo normale delle cellule.

L'identificazione nei tumori di alcune anomalie genetiche,
soprattutto quelle a carico degli oncogeni, è importante in termini
di diagnosi, prognosi e terapia. Ad esempio la traslocazione 9;22 che
attiva l'oncogene abl e che comporta la formazione di un cromosoma 22
anomalo (detto cromosoma Philadelphia) è specifica della leucemia
mieloide cronica ed è fondamentale per fare correttamente questa
diagnosi. Inoltre, il monitoraggio del midollo osseo mediante
citogenetica o analisi molecolare può documentare il raggiungimento
e la persistenza della guarigione o, alternativamente, può
diagnosticare precocemente la ripresa della malattia.
L'amplificazione di alcuni oncogeni, quali ad esempio N-MYC (nel
neuroblastoma) e HER-2 (nel carcinoma della mammella e dello
stomaco), è riscontrata spesso in fasi avanzate di malattia ed ha
significato prognostico negativo. Infine, molti sforzi vengono oggi
rivolti alla target therapy per lo sviluppo di farmaci mirati che
agiscono in maniera specifica sulle proteine alterate o iperespresse
prodotte da un oncogene attivato, quali ad esempio Imatinib
(inibitore di abl) nella leucemia mieloide cronica e Trastuzumab e
Pertuzumab (anticorpi anti-HER2) nel carcinoma mammario, Cetuximab e
Panitumumab nel carcinoma del colon RAS wild type, Gefitinib e altri
TKI nell'adenocarcinoma del polmone con mutazione di EGFR.

Obiettivi e Raccomandazioni

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 4):

- Test per le mutazioni germinali. La ricerca di mutazioni
germinali è funzionale all'identificazione di un aumentato rischio
familiare, è un percorso da sviluppare correttamente tramite la
Consulenza Genetica Oncologica ed è strettamente focalizzato alla
prevenzione e all'analisi precoce della malattia. Quindi, la
somministrazione di test per le mutazioni germinali oggi è uno
strumento utile per stimare il rischio di secondi tumori e per
screenare i consanguinei al fine di attuare strategie preventive. A
questo riguardo v.4.3.i. Inoltre il test genetico può oggi
consentire una terapia personalizzata, come ad esempio nel caso dei
nuovi farmaci quali i PARP inibitori che hanno mostrato efficacia
nelle pazienti con carcinoma ovarico BRCA mutato. A questo riguardo v
5.b.
- Test per le mutazioni somatiche. L'identificazione nei tumori
di alcune anomalie genetiche, soprattutto quelle a carico degli
oncogeni, è importante in termini di diagnosi, prognosi e terapia.
Poichè bisogna utilizzare appropriatamente tali test, e
considerando, d'altra parte, il grande potenziale di nuove conoscenze
che caratterizza la ricerca in questo campo, è necessario che l'uso
clinico di tali test sia sostenuto da chiare indicazioni
evidence-based. È quindi necessario prevedere sia un'accurata
valutazione di utilizzabilità clinica sia un suo tempestivo
aggiornamento in base alle evidenze scientifiche prodotte. Il SNLG
elabora raccomandazioni di comportamento clinico basate sugli studi
scientifici più aggiornati, secondo il proprio metodo; è
riconducibile a tale processo anche la collaborazione con società
scientifiche ed esperti di settore. In tale framework di livello
nazionale potrà essere prodotta una linea-guida per l'uso
appropriato dei test per le mutazioni somatiche nonchè una
quick-review periodica della letteratura sia primaria che secondaria;
tale funzione dovrebbe essere assicurata dal network HTA previsto nel
Cap. 6.

Tabella 4. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

Bibliografia.

1. Società Italiana di Genetica Umana (SIGU). Il sequenziamento
del DNA di nuova generazione: indicazioni per l'impiego clinico.
Disponibile su: http://www.sigu.net/show/documenti/5/1/linee%20guida
2. Yang Y et al. Clinical whole-exome sequencing for the diagnosis
of mendelian disorders. N Engl J Med. 2013 Oct 17;369(16):1502-11.
3. Lee H et al. Clinical exome sequencing for genetic
identification of rare Mendelian disorders. JAMA. 2014 Nov
12;312(18):1880-7.
4. Yang Y et al. Molecular findings among patients referred for
clinical whole-exome sequencing. JAMA. 2014 Nov 12;312(18):1870-9.
5. Zaitlen N et al. Using extended genealogy to estimate components
of heritability for 23 quantitative and dichotomous traits. PLoS
Genet. 2013 May;9(5):e1003520
6. Zhou K et al. Variation in the glucose transporter gene SLC2A2
is associated with glycemic response to metformin. Nat Genet. 2016
Sep;48(9):1055-9.

CAPITOLO 4
La prevenzione personalizzata.

4.a. Test preconcezionali

La prevenzione delle malattie mendeliane da tempo utilizza lo
screening dei "portatori sani" per intercettare le coppie a rischio
di malattie recessive comuni o per le quali esiste nella famiglia uno
specifico rischio (cosiddetto screening a cascata). Un esempio
illustrativo è la prevenzione della beta talassemia omozigote, la
cui incidenza è stata drasticamente abbattuta in varie aree del
mondo, combinando lo screening degli eterozigoti con la consulenza
genetica e la diagnosi prenatale. Negli ultimi anni si è proposto di
allargare la ricerca dei portatori anche per altre malattie recessive
comuni, come la fibrosi cistica (FC), causata dalle mutazioni del
gene CFTR. L'offerta attiva dello screening a cascata tra i fratelli
e le sorelle di una persona affetta da una malattia recessiva appare
giustificato solo per le condizioni che hanno una frequenza non
inferiore a 1:10.000 nella popolazione, il che corrisponde ad una
frequenza di eterozigoti di almeno 1:50. Di regola tale screening non
è giustificato per i consanguinei più remoti, se la frequenza della
malattia non è elevata nella popolazione.

Negli Stati Uniti, l'American College of Obstetrics and Gynecology
(ACOG) e l'American College of Medical Genetics (ACMG) hanno
raccomandato di offrire questo screening alle coppie che intendono
affrontare una gravidanza. Il test, inoltre, viene offerto dalla
sanità pubblica in Israele nell'ambito di un pannello di diagnosi
genetiche. Esistono comunque diverse altre esperienze di screening
genetico limitate a piccoli gruppi, per la ricerca degli eterozigoti
per la FC ed altre malattie genetiche. Gli obiettivi di queste
raccomandazioni sono il miglioramento della consapevolezza
procreativa e/o la riduzione dell'incidenza delle malattie sottoposte
allo screening.

Oggi è in forte espansione l'offerta dei test genetici diretti ai
consumatori, favorita dalla disseminazione di informazioni attraverso
internet. In alcune aree geografiche il test del portatore della FC
è relativamente diffuso, per l'adesione spontanea all'offerta che
proviene da laboratori pubblici e privati, anche se non viene
raccomandato dalle società scientifiche e neppure promosso dalle
autorità sanitarie. Per quanto riguarda l'Italia, si stima che negli
ultimi 20 anni siano stati eseguiti nel Veneto oltre 130.000 test per
lo screening dei portatori della FC, una campagna a cui ha fatto
seguito una significativa diminuzione dell'incidenza della malattia.
Analogamente, negli Stati Uniti, dopo le raccomandazioni della
ACOG-ACMG a favore dello screening della mutazione più comune
(F508del), si è registrata una significativa riduzione
dell'incidenza della malattia. Ovviamente si tratta di un approccio
mirato all'analisi di specifici geni-malattia, che non incide sulla
frequenza delle altre malattie recessive.

L'introduzione delle tecnologie NGS consente, in teoria, di
verificare, nelle coppie che vogliono avviare una gravidanza, la
condizione di portatore per una specifica malattia mendeliana, oppure
escludere la presenza di mutazioni in geni responsabili di malattie
dominanti a penetranza incompleta o espressività variabile, non
diagnosticate clinicamente.

Il primo scenario è esemplificato dall'analisi delle mutazioni del
gene CFTR, (www.genet.sickkids.on.ca). Molte variazioni nella
sequenza di questo gene non hanno significato patogenetico; per altre
non è chiaro il rapporto con la malattia. Nessun metodo commerciale
permette oggi di identificare tutte le mutazioni del gene malattia la
cui frequenza varia significativamente a livello geografico.. Questo
problema sta diventando rilevante in alcune regioni italiane per la
costante crescita della multietnicità. Sono invece disponibili test
commerciali di primo livello per la ricerca delle mutazioni più
frequenti di CFTR che garantiscono in Italia una detection rate del
70-90%. Alcuni laboratori utilizzano metodi sviluppati in casa, in
grado di ridurre i costi. Un risultato negativo di questi test non
esclude la presenza di mutazioni non ricercate. Il rischio residuo
può essere quantificato in base alla frequenza delle mutazioni nella
popolazione in esame e alla detection rate del test. Questo limite ha
rappresentato finora una delle principali obiezioni alla
raccomandazione dello screening del portatore nella popolazione
generale, data la particolare difficoltà di spiegare adeguatamente
il significato di un test negativo.

Le tecniche NGS hanno migliorato la sensibilità e già oggi hanno
costi minori e potrebbero in futuro essere utili per lo screening di
popolazione per diverse malattie a maggiore incidenza. La loro
evoluzione tecnologica è rapida, ma il loro limite sta nella loro
capacità di evidenziare variazioni di sequenza al momento di
significato clinico non noto. Ciò comporta da un lato il ricorso ad
un grande numero di consulenze genetiche complesse, e dall'altro lato
il rischio di una mancata comprensione da parte dei probandi e/o dei
medici curanti dei risultati del test, un aumento del numero dei test
nei partner, l'esecuzione di indagini prenatali non interpretabili e
l'ansia dei futuri genitori che si troverebbero a prendere decisioni
riproduttive in assenza di informazioni certe o affidabili. A tutto
ciò si deve aggiungere che persino nel caso delle mutazioni delle
quali è nota l'associazione con la malattia non è sempre possibile
predire, a livello individuale, la gravità del quadro clinico, in
quanto l'effetto modulante di altri geni e dell'ambiente può dare
origine a fenotipi variabili.

Per altre malattie recessive ad elevata frequenza sono disponibili
evidenze che giustificherebbero l'introduzione delle tecniche NGS
nella pratica clinica, come dimostra il caso dell'atrofia muscolare
spinale o della distrofia muscolare di Duchenne/Becker. Le tecnologie
NGS hanno maggiore sensibilità rispetto alle tecniche tradizionali e
abbattono i tempi ed i costi dei test di screening dei portatori di
mutazioni associate a malattie mendeliane eterogenee, come la
sindrome di Alport.

Gli altri scenari, ovvero la ricerca simultanea di mutazioni in
diversi geni responsabili di malattie recessive, oppure la ricerca di
mutazioni ipomorfe in malattie dominanti, non trovano ancora
sufficiente supporto dai dati della letteratura. Se è vero che le
tecniche NGS consentono in linea teorica di intercettare i portatori
sani per le malattie recessive di cui sono note le basi molecolari,
di fatto l'estensione dello screening preconcezionale alla maggior
parte dei geni delle malattie gravi è considerato finora
impraticabile, anche se esistono prove di concetto che indicano, in
prospettiva, la possibilità di introdurlo nella pratica sanitaria.

In conclusione i test che hanno come oggetto lo screening dei
portatori di mutazioni genetiche responsabili di malattie recessive
comuni, come la fibrosi cistica, sono altamente attendibili e sono
facilmente eseguibili con le tecniche tradizionali. Esistono quindi
le condizioni per la loro implementazione, una volta che sia
garantita la qualità e la disponibilità della consulenza genetica e
siano avviate campagne di informazione a livello di popolazione. La
prevedibile evoluzione delle tecnologie NGS amplierà le possibilità
di screening dei portatori di geni associati a molte malattie
genetiche. Tuttavia, l'eventuale implementazione di programmi di
screening di questo tipo dovrà essere testata su programmi pilota.

Obiettivi e Raccomandazioni

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 5):

- Programmazione dell'Implementazione delle piattaforme NGS (tale
priorità è già definita nel Cap. 3.a)
- Promuovere programmi evidence-based di screening dei portatori
di mutazioni genetiche responsabili di malattie recessive comuni. La
disponibilità di sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema
Sanitario in condizione di inserire tale screening in modo
sistematico nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di
riferimento (come definita dalle Linee-guida: v. dopo). Si identifica
quindi un intervento di sanità pubblica con le seguenti
caratteristiche: basato su valutazioni di efficacia sperimentale;
organizzato per profili di assistenza e quindi non soltanto delegato
alla competenza /sensibilita'/ iniziativa tecnico-professionale;
mirato all'equità e quindi basato sul coinvolgimento attivo della
popolazione destinataria; dotato di un esplicito sistema informativo
e di valutazione.

Il processo di trasferimento delle nuove conoscenze scientifiche
nella pratica, impone la sua articolazione nelle seguenti fasi:

- Produzione di linee guida per screening dei portatori di
mutazioni genetiche responsabili di malattie recessive comuni. Il
Sistema nazionale linee guida (SNLG) elabora raccomandazioni di
comportamento clinico basate sugli studi scientifici più aggiornati,
secondo il proprio metodo; è riconducibile a tale processo anche la
collaborazione con società scientifiche ed esperti di settore. In
tale framework di livello nazionale potrà essere prodotta una
linea-guida per l'uso appropriato dello screening.
- La successiva fase di implementazione è riconducibile alle
responsabilità e metodi della programmazione e management dei
servizi sanitari regionali e richiede un processo esplicito di
recepimento e applicazione.
- Organizzazione di un percorso. Assunto che la linea-guida
riguarda per definizione la dimensione tecnico-professionale, le
raccomandazioni derivate dalla LG devono portare alla implementazione
di un'organizzazione in grado di accogliere la popolazione target in
un percorso esplicito, basato su 'nodi organizzativì chiaramente
definiti e procedure di 'ingaggiò precise ed esplicite. Si tratta
quindi di definire un percorso diagnostico- terapeuticoassistenziale
(PDTA: sequenza predefinita, articolata e coordinata di prestazioni,
ambulatoriali e/o di ricovero, che prevede la partecipazione
integrata di diversi specialisti e professionisti, al fine di
realizzare la diagnosi e la terapia più adeguate per una specifica
patologia. Questo contesto comprende l'identificazione nel territorio
regionale delle strutture/risorse responsabili dei vari step del
percorso) che prenda in carico gli individui destinatari dello
screening.

- Progetti pilota di screening dei portatori di geni associati a
(molte) malattie genetiche (con tecnologia NGS). La forza delle
evidenze scientifiche relative allo screening dei portatori di geni
associati a molte malattie genetiche è ritenuta sufficiente per
proporre un intervento sulla popolazione target. Tuttavia le
modalità organizzative e, complessivamente la sua fattibilità
devono ancora essere definite e valutate; inoltre, le patologie
'bersagliò di tale intervento devono essere accuratamente definite.
Per tali motivi è richiesta la definizione di una linea-guida
(nell'ambito già sopra ricordato del SNLG) e relativamente a questa
è opportuno, per la sua implementazione, organizzare progetti pilota
accuratamente disegnati e valutati.

- Campagne di informazione. Come espresso nel Capitolo 7, nella
attuale fase di sviluppo dell'uso delle scienze omiche, si tratta
prioritariamente di sviluppare una vera e propria literacy sia del
personale non specializzato del SSN sia della popolazione piuttosto
che programmare direttamente l'uso dei media di massa. Pertanto le
esigenze divulgative ed informative sull'uso appropriato dei test
preconcezionali di carattere genomico vanno perseguite con le
strategie e metodologie previste nel cap 7.

Tabella 5. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

4.b Test Prenatali

Le tecniche di diagnosi prenatale comprendono indagini strumentali
e di laboratorio sviluppate negli ultimi 50 anni, con l'obiettivo di
monitorare il concepito, a partire dalle prime fasi dello sviluppo
embrionale fino ai momenti che precedono il parto.

L'ecografia prenatale è la tecnica non invasiva di diagnosi
prenatale più importante e diffusa. Viene impiegata per
monitorizzare lo sviluppo dell'embrione e del feto, verificarne il
benessere, seguire l'evoluzione della gravidanza e come supporto alle
indagini invasive che prevedono l'acquisizione dei tessuti fetali. La
sua non invasività e l'elevato grado di risoluzione ottenuta con le
apparecchiature di ultima generazione ne giustificano la
straordinaria diffusione ed il suo impiego sistematico, nei paesi
industrializzati, pressochè in tutte le gravidanze. Le sue
potenzialità correlano con l'epoca gestazionale in cui viene
utilizzata, la risoluzione dell'apparecchiatura e l'esperienza
dell'operatore.

L'amniocentesi è la tecnica invasiva di diagnosi prenatale
maggiormente utilizzata ed è finalizzata all'acquisizione, mediante
puntura transaddominale, sotto controllo ecografico, del liquido
amniotico, idealmente attorno alla XV-XVI settimana di amenorrea. Il
rischio di aborto, collegato all'invasività della tecnica è
calcolato in circa 1:200, ma varia in rapporto all'esperienza
dell'operatore. Il liquido amniotico contiene una parte non
corpuscolata, cioè priva di cellule, che viene isolata, per
centrifugazione del campione, ed una parte corpuscolata, formata
dagli amniociti, le cellule che derivano dalla cute, dalle mucose,
dalle vie genito-urinarie, dall'apparato gastrointestinale del feto e
dalle membrane amniotiche. Sulla porzione non corpuscolata è
possibile dosare l'alfafetoproteina (AFP) ed, eventualmente, altri
marcatori biochimici, mentre gli amniociti si utilizzano, in primo
luogo, per le analisi citogenetiche, ed eventualmente quelle
molecolari e biochimiche, sia direttamente che sulle cellule
coltivate.

La villocentesi è una tecnica invasiva, utilizzata per il prelievo
del trofoblasto mediante puntura transaddominale, sotto controllo
ecografico, idealmente attorno alla X-XII settimana di amenorrea. Il
rischio di aborto, collegato all'invasività della tecnica, è circa
2-3%, ma varia significativamente in rapporto all'esperienza
dell'operatore. Il tessuto acquisito può essere utilizzato per
l'analisi citogenetica, direttamente sulle cellule del
citotrofoblasto o sulle colture (cellule mesenchimali del villo).
L'uso combinato delle due tecniche fornisce informazioni su
popolazioni cellulari che hanno un'origine embrionale diversa,
consentendo, nella maggior parte dei casi, di risolvere il potenziale
problema delle discrepanze tra il cariotipo placentare ed il
cariotipo fetale (riscontrabile in circa il 2% dei campioni), che è
riconducibile ad una condizione di mosaicismo postzigotico. La
villocentesi permette di acquisire materiale biologico in quantità
relativamente abbondanti ed è perciò la tecnica di elezione per la
diagnosi molecolare dei geni-malattia e per le analisi biochimiche.
La precocità della tecnica, rispetto all'amniocentesi, è
controbilanciata dalla sua maggiore invasività e dall'acquisizione
di tessuto placentare e non fetale.

La cordocentesi è la tecnica di acquisizione del sangue fetale,
per puntura transaddominale, attorno alla XVIII settimana di
amenorrea. Il rischio di aborto, collegato all'invasività della
tecnica, è circa 2%, ma varia significativamente in base
all'esperienza dell'operatore. La tecnica è fortemente in disuso,
essendo utilizzata soprattutto per monitorizzare alcune patologie
infettive ed eventualmente per tentare di chiarire dubbi emersi
dall'analisi citogenetica sugli amniociti.

Gli screening prenatali non invasivi, sviluppati negli ultimi 40
anni, si basano essenzialmente sull'analisi di marcatori biochimici
sul sangue materno, combinati con le indagini ecografiche. Il
prototipo di queste analisi è il dosaggio dell'AFP, inizialmente
utilizzato come marcatore dei difetti del tubo neurale (valore
aumentato) e, successivamente, della sindrome di Down (SD; valore
ridotto). Con il tempo questi screening, basati sull'associazione di
marcatori diversi, hanno ottenuto un crescente sviluppo nel calcolo
della probabilità delle aneuploidie fetali, soprattutto nelle madri
che rientravano nella fascia di età a bassa probabilità di
patologia cromosomica nel feto, e perciò non candidate al
monitoraggio invasivo della gravidanza. Il triplo-test (o tri-test)
basato sul dosaggio, nel secondo trimestre, dell'AFP, della
gonadotropina corionica e dell'estriolo non coniugato, combinato con
l'età materna e con l'età gestazionale misurata ecograficamente,
consentiva di predire circa il 65% delle SD, con una percentuale di
falsi positivi (FPR) compresa tra il 5 ed il 10%. A questo protocollo
ne sono stati affiancati nel tempo numerosi altri, basati su vari
marcatori, in diverse combinazioni, e sull'anticipazione dello
screening dal secondo al primo trimestre. Parallelamente, i marcatori
biochimici sono stati integrati con quelli ecografici, in particolare
l'analisi dello spessore della cute nucale (translucenza nucale -
TN), che, sebbene non patognomonico della SD, tra l'XI e la XIV
settimana di amenorrea, diagnostica circa il 75% dei casi, con una
FPR del 5%. Successivamente, si è affermato il bi-test, che utilizza
il sangue materno acquisito attorno alla X-XI settimana, sul quale
viene dosata la frazione libera della beta gonadotropina corionica ed
una glicoproteina ad elevato peso molecolare, la Pregnancy Associated
Plasma Protein A (PAPP-A). Questa analisi, integrata con la
misurazione della TN e l'età materna, predice circa l'80% delle SD,
con una percentuale di falsi positivi pari a circa il 6%. In questo
contesto va considerato anche il test contingente (TN + marker
biochimici a 11-13 settimane; marker ecografici a 12-13 settimane o
biochimici a 14- 16 settimane nei gruppi a probabilità intermedia),
che consente di migliorare la specificità del test.

4.b.1 Diagnosi prenatale non invasiva sul DNA fetale presente nel
circolo materno: il Non Invasive Prenatal Testing (NIPT)

È stato dimostrato che, a partire dal I trimestre di gravidanza,
è presente nel circolo ematico materno DNA libero (cell free fetal
DNA, cfDNA), parte del quale è di origine fetale (cell free fetal
DNA, cffDNA), che può essere recuperato in maniera non-invasiva ed
utilizzato per lo screening di alcune patologie fetali. Il cfDNA
origina dalla lisi delle cellule materne e placentari. I frammenti di
DNA fetale degradato contengono mediamente 180 paia di basi (bp) e
sono sospesi nel plasma arterioso. Il cffDNA può essere isolato a
partire dalla X settimana, quando raggiunge quantità sufficienti per
un potenziale impiego clinico. La sua percentuale può variare tra
&lt;4%, una quantità non utile per lo screening, a circa il 40%, con
una media del 10%, alla XII settimana, quando il 90% circa dei
frammenti di DNA libero circolante nel plasma originano dall'apoptosi
degli epiteli materni, creando una commistione di cfDNA materno e
cffDNA. Il cffDNA scompare dal circolo materno poche ore dopo il
parto, probabilmente per escrezione renale.

Il cffDNA viene utilizzato nei protocolli di Non Invasive Prenatal
Testing (NIPT), soprattutto per lo screening delle aneuploidie
cromosomiche. Indipendentemente dalla tecnica utilizzata, l'analisi
si basa su comparazioni. Ad esempio, nel caso del cromosoma 21
(CR21), la tecnica confronta il numero dei frammenti del CR21 nella
gravidanza in esame, con il numero dei frammenti di un altro
cromosoma dello stesso campione atteso in una condizione di disomia,
oppure con quelli di un pool di gravidanze disomiche (due CR21) di
riferimento. Se il campione ottenuto dalla gravidanza in esame
contiene due coppie di CR21 (due della madre e due del feto), il
rapporto tra i conteggi (numero dei frammenti del CR21 nel
test/numero dei frammenti nei campioni di riferimento disomici) è
all'incirca uguale a 1. Se nella gravidanza in esame è presente un
feto con trisomia 21 (T21), aumenta la frazione fetale (FF) per la
presenza di frammenti circolanti aggiuntivi rilasciati dal CR21
soprannumerario del feto. L'entità dell'aumento dipende dalla
percentuale della FF totale e dal numero delle bp del CR21, in
rapporto alle bp del genoma complessivo del feto.

In circa il 2% dei diversi campioni analizzati attorno alla XII
settimana la FF non supera la soglia del 4% e pertanto non sono
idonei per lo screening. È possibile che in questi campioni la
percentuale delle patologie cromosomiche sia significativamente più
elevata, rispetto a quella dei campioni con FF =4%.

Il NIPT non differenzia il DNA feto-placentare da quello materno.
Pertanto non è un test diagnostico, ma di screening, che, mediante
algoritmi dedicati, definisce la probabilità che il feto sia affetto
da una delle principali trisomie autosomiche (trisomia 21 [T21],
trisomia 18 [T18], trisomia 13 [T13]) o da un'aneuploidia dei
cromosomi sessuali (X, XXX, XXY, XYY), analizzando selettivamente,
nel cffDNA, il numero dei frammenti contribuiti da ciascuno dei
cromosomi oggetto del test.

Una recente metanalisi ha riportato, per le tre principali
aneuploidie autosomiche, nelle gravidanze singole, le seguenti
percentuali di sensibilità (detection rate - DR) e di specificità
(FPR) del NIPT:

- T21 - DR 99,2% (95% CI, 98,5-99,6%); FPR 0,09% (95% CI,
0,05-0,14%)
- T18 - DR 96,3% (95% CI, 94,3-97,9%); FPR 0,13% (95% CI,
0,07-0,20%)
- T13 - DR 91,0% (95% CI, 85,0-95,6%); FPR 0,13% (95% CI,
0,05-0,26%).

Vari fattori spiegano queste discrepanze, in particolare i
mosaicismi feto-placentari, la presenza di un vanishing twin, le
malattie tumorali materne, i mosaicismi cromosomici materni,
l'assenza/insufficienza della FF.

L'analisi del cffDNA può essere effettuata anche sulle gravidanze
bigemine, limitatamente allo screening delle principali trisomie
autosomiche; il risultato esprime una probabilità distribuita tra i
due feti. Il gemello più piccolo, che fornisce una quantità minore
di DNA, produce una FF statisticamente inferiore alla media della FF
presente nelle gravidanze singole, suggerendo che il contributo al
cffDNA della FF da parte delle due placente sia disomogeneo e sia
addirittura possibile che una di esse non sia sufficientemente
rappresentata (FF &lt;4%), con il rischio di una percentuale di falsi
negativi (FNR). I dati disponibili suggeriscono per la T21, una
sensibilità del 95%; per la T18, dell'86%; per la T13, del 100% (i
dati numerici delle T13 e T18 sono comunque troppo limitati per
raggiungere un valore verosimile di sensibilita'), in assenza di FPR
per nessuna delle tre trisomie. In presenza di un risultato positivo,
il test non indica quale feto sia affetto.

La specificità del NIPT nello screening delle aneuploidie dei
cromosomi sessuali è inferiore rispetto a quella degli autosomi. Una
metanalisi ha indicato per la monosomia X una sensibilità (DR) del
90,3% (95% CI, 85,7-94,2%) ed una specificità (FPR) dello 0,23% (95%
CI, 0,14-0,34%). Per tutte le altre aneuploidie dei 39 cromosomi
sessuali, la sensibilità è risultata del 93,0% (95% CI, 85,8-97,8%)
e la specificità dello 0,14% (95% CI, 0,06-0,24%).

Nella prospettiva di sviluppare tecniche in grado di analizzare
l'intero genoma, sono stati messi a punto pannelli che analizzano
singole microdelezioni associate ad alcune sindromi clinicamente
riconoscibili, ma questi test necessitano tutti di essere validati.
Analogamente, si stanno mettendo a punto test per lo screening
molecolare di malattie mendeliane. I primi screening hanno riguardato
la determinazione del sesso del feto, basata sulla ricerca nel plasma
materno di sequenze di SRY e DYS14 del cromosoma Y, una tecnica
attualmente utilizzata in alcuni Paesi per monitorizzare le
gravidanze a rischio per alcune malattie legate al cromosoma X. Altri
protocolli riguardano lo screening del fenotipo Rh del feto concepito
da madri RhDnegative, dell'acondroplasia originata de novo al
concepimento o segregata da un padre affetto, del nanismo tanatoforo,
della sindrome di Apert. Analogamente possono essere sottoposte a
screening le malattie autosomiche recessive, nelle quali i genitori
sono eterozigoti per mutazioni diverse. In questi casi, l'esclusione
o la presenza dell'allele paterno possono essere utilizzate per
precisare la probabilità che il feto sia affetto, come nel caso
della talassemia o della fibrosi cistica. La maggior parte di questi
protocolli sono ancora sperimentali.

Le linee-guida del Ministero della Salute hanno formulato una serie
di raccomandazioni:

- Il cfDNA/NIPT è il test di screening prenatale dotato al
momento di maggiore sensibilità e specificità per lo screening
della trisomia 21.
- Il cfDNA/NIPT riduce il ricorso alle indagini diagnostiche
invasive, che hanno costi più elevati, e, di conseguenza, riduce il
rischio di aborto collegato a quelle tecniche.
- Il cfDNA/NIPT non fornisce un risultato in circa il 2% dei
casi, per l'inadeguatezza del campione correlata alla bassa
concentrazione del cfDNA nel plasma materno; al momento non sono
disponibili studi in grado di chiarire se questi fallimenti si
associno alla presenza, nel feto, di altre anomalie cromosomiche al
di fuori delle trisomie 13 e 18.

L'utilizzo del cfDNA/NIPT come screening contingente dopo il Test
Combinato (eseguito da operatori certificati) appare il modello
migliore per la sua implementazione a livello nazionale, in quanto
avrebbe un limitato impatto complessivo sulla spesa sanitaria, a
differenza dello screening universale, ed appare in grado di superare
il problema dei casi senza risultato.

L'estensione del cfDNA/NIPT alle trisomie 18 e 13, utilizzandolo
come screening contingente, non aumenterebbe il ricorso alle tecniche
invasive, qualora i casi senza risultato fossero gestiti con il Test
Combinato.

Il cfDNA/NIPT deve essere offerto nell'ambito di una consulenza con
specialisti di genetica medica/medicina fetale, integrata da un
esaustivo consenso informato, nel quale deve essere fatto specifico
riferimento alla volontà di essere o di non essere informati su
eventuali risultati incidentali, clinicamente rilevanti, emersi
dall'analisi.

Il cfDNA/NIPT non è sostitutivo e perciò non evita di effettuare
le altre indagini cliniche, laboratoristiche e strumentali che fanno
parte integrante del monitoraggio della gravidanza.

I Centri che erogano il test devono avere competenze nella diagnosi
ecografica e nella diagnosi prenatale; essere in grado di offrire la
consulenza prima e dopo il test; devono essere collegati con
laboratori certificati, che partecipano a programmi di controllo
della qualità, nazionali ed internazionali e sono dotati di
personale con competenza specifica nelle tecniche NGS.

Le caratteristiche del test raccomandano che esso venga eseguito
presso un numero ristretto di laboratori a livello nazionale; per
questo è auspicabile una pianificazione ed un accordo
interregionale.

Devono essere predisposte campagne di informazione alla popolazione
e di formazione dei professionisti, per garantire equità
nell'accesso al test.

4.b.2 La diagnosi prenatale genomica (NGPD - Next Generation Prenatal
Diagnosis)

Il DNA estratto dalle cellule fetali acquisite mediante
amniocentesi o villocentesi, viene di solito esaminato per singoli
geni le cui mutazioni sono causa di malattie mendeliane per le quali
la coppia è a rischio. I dati raccolti dalla SIGU hanno stimato che
il 5-10% di tutte le indagini molecolari effettuate in Italia
riguardino la diagnosi prenatale di malattie mendeliane. I test
molecolari nel loro complesso sono aumentati negli anni. L'ultima
rilevazione, del 2011 ne aveva censiti più di 260.000 (con un
incremento del 6% rispetto alla precedente rilevazione del 2007).
Queste analisi fanno ovviamente riferimento al gene-malattia indagato
(al momento sono note le basi molecolari di circa 4500 malattie
mendeliane per le quali sono disponibili specifici test). Il
sequenziamento tradizionale (secondo la metodica di Sanger) è
attualmente il gold standard per la diagnosi molecolare prenatale
delle malattie genetiche a difetto molecolare noto. Le tecnologie NGS
hanno rivoluzionato i protocolli diagnostici, rendendo in teoria
possibile l'analisi di tutte le malattie mendeliane. Nelle sue
applicazioni allo studio del DNA fetale, questa procedura viene
definita amniocentesi genomica o diagnosi prenatale con
sequenziamento di seconda generazione o NGPD (Next Generation
Prenatal Diagnosis), impropriamente "super-amniocentesi ". Questa
analisi consente di effettuare lo screening di circa il 50% delle
malattie mendeliane (di molte malattie genetiche non è ancora noto
il difetto molecolare; inoltre dallo screening sono escluse le
malattie estremamente rare e quelle per le quali non viene ritenuta
etica la diagnosi prenatale). La NGPD non analizza i polimorfismi di
suscettibilità (SNP), cioè le varianti che predispongono allo
sviluppo delle malattie complesse, e neppure le malattie ad esordio
tardivo, nè le malattie del comportamento nè quelle psichiatriche.

Si possono considerare tre principali scenari all'interno dei quali
effettuare la diagnosi prenatale molecolare, con tecniche
tradizionali e/o NGS.

Il primo, riguarda la diagnosi di una specifica malattia mendeliana
per la quale la gravidanza è a rischio; il secondo, l'esclusione di
una malattia mendeliana in un feto affetto da difetti
eco-evidenziati, in una gravidanza che non presentava un rischio a
priori aumentato, in base alla storia familiare; il terzo, lo
screening allargato delle mutazioni correlate a molte malattie
mendeliane, in una gravidanza che non presenta a priori uno specifico
aumento del rischio.

Nel primo caso, è indispensabile identificare nella famiglia o in
un probando la mutazione responsabile della malattia per la quale la
gravidanza è a rischio. L'approccio più efficace è quello di
definire, prima della gravidanza, il difetto molecolare responsabile
della malattia. In questo caso, la NGS può eventualmente essere
utilizzata per ricercare nella famiglia la mutazione patogenetica,
mentre la successiva diagnosi prenatale viene effettuata con un test
molecolare tradizionale.

Nel secondo caso, la NGPD può intercettare una malattia mendeliana
non sospettata in base alla storia familiare, qualora il feto
presenti dei difetti, non interpretabili con le tecniche strumentali
e di laboratorio tradizionali. Tuttavia, la detection rate in questi
casi è molto bassa: in una piccola coorte di feti e neonati con
anomalie ecografiche prenatali e cariotipo normale, la NGPD ha
identificato varianti patogenetiche nel 10% dei casi. Sono inoltre
noti singoli casi di malattie mendeliane sospettate nel corso della
gravidanza, poi risolte con la NGS.

Nel terzo caso, al fine di escludere la presenza di una malattia
mendeliana nel feto, la NGPD può trovare applicazione nello
screening delle gravidanze senza rischi specifici, utilizzando le
cellule fetali acquisite con le tecniche invasive routinarie.

Questo test è oggi disponibile presso alcune strutture private, ma
presenta una serie di criticità, ad esempio, l'incapacità di
individuare tutte le mutazioni presenti nei geni analizzati, cioè un
limite nella sensibilità del test, che dipende essenzialmente dal
numero delle volte in cui la stessa sequenza di DNA viene
decodificata (cosiddetto coverage). Di fatto, non è chiaro in quale
misura i geni in esame siano "coperti ", il che comporta una
percentuale non piccola di risultati falsi negativi. Inoltre, la
capacità di questi test di individuare le malattie genetiche nel
feto è di solito sovrastimata. Infatti, il test individua le
mutazioni presenti in un numero limitato di geni-malattia, di solito
quelli responsabili delle malattie più comuni, mentre le malattie
genetiche a difetto molecolare noto sono ben più numerose. Inoltre,
il test non riconosce alcuni tipi di errore presenti nel DNA (ad
esempio le mutazioni da espansione del DNA, le inserzioni e le
delezioni). A tutto ciò va aggiunto che le analisi genomiche
identificano migliaia di variazioni nella sequenza del DNA, molte
delle quali prive di significato patologico e molte di
interpretazione non univoca. Perciò, questo test necessita di essere
preceduto e seguito da una complessa consulenza genetica.

In conclusione, l'uso di questi test non ha al momento sufficienti
supporti scientifici per giustificarne l'applicazione nella diagnosi
prenatale. A fronte della strabordante pubblicità ingannevole del
settore, è indispensabile che le donne che intendono sottoporsi a
questo test ricevano informazioni complete e veritiere da un
genetista medico.

Obiettivi e Raccomandazioni

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 6):

- Promuovere la diffusione della diagnosi prenatale non invasiva
sul DNA fetale presente nel circolo materno. Relativamente all'uso
del test cfDNA/NIPT per lo screening della trisomia 21, il CSS ha
già prodotto la relativa LG. È tuttavia da garantire l'accesso a
tutta la popolazione target; pertanto permane l'esigenza di
promuovere/monitorare la diffusione dei Percorsi di presa in carico
(PDTA) e la consapevolezza nella popolazione in tutto il personale
sanitario teoricamente coinvolto (Literacy).
- Organizzazione di un percorso. Assunto che la linea-guida
riguarda per definizione la dimensione tecnico-professionale; le
raccomandazioni derivate dalla LG devono portare alla implementazione
di un'organizzazione in grado di accogliere la popolazione target in
un percorso esplicito, basato su 'nodi organizzativì chiaramente
definiti e procedure di 'ingaggiò precise ed esplicite. Si tratta
quindi di definire un PDTA che prenda in carico gli individui
destinatari dello screening.
- Campagne di informazione: Come espresso nel Capitolo 7, nella
attuale fase di sviluppo dell'uso delle scienze omiche, si tratta
prioritariamente di sviluppare una vera e propria literacy sia del
personale non specializzato del servizio sanitario nazionale sia
della popolazione piuttosto che programmare direttamente l'uso dei
media. Pertanto le esigenze divulgative ed informative sull'uso
appropriato dei test prenatali di carattere genomico vanno perseguite
con le strategie e metodologie previste nel cap 7.
- Definire percorsi per diagnosi prenatale genomica (NGPD - Next
Generation Prenatal Diagnosis). La disponibilità di sufficienti
evidenze scientifiche mette il Sistema Sanitario in condizione di
inserire tale valutazione in modo sistematico nell'ambito dei servizi
offerti alla popolazione di riferimento (secondo le modalità
identificate dalle Linee-guida: v. dopo). Si identifica quindi un
intervento di sanità pubblica con le seguenti caratteristiche:
basato su valutazioni di efficacia sperimentale; organizzato per
profili di assistenza e quindi non soltanto delegato alla competenza
/sensibilita'/ iniziativa tecnico-professionale; mirato all'equità e
quindi basato sul coinvolgimento attivo della popolazione
destinataria; dotato di un esplicito sistema informativo e di
valutazione. Il processo di trasferimento delle nuove conoscenze
scientifiche nella pratica, impone la sua articolazione nei seguenti
step:
- Produrre line-guida per la definizione di percorsi per diagnosi
prenatale genomica (NGPD - Next Generation Prenatal Diagnosis). Tale
obiettivo può essere conseguito in armonia con il Sistema nazionale
linee guida (SNLG) che è impostato per elaborare raccomandazioni di
comportamento clinico basate sugli studi scientifici più aggiornati,
secondo il proprio metodo; è riconducibile a tale processo anche la
collaborazione con società scientifiche ed esperti di settore. In
tale framework di livello nazionale potrà essere prodotta una
linea-guida per l'uso appropriato della diagnosi prenatale genomica
(NGPD - Next Generation Prenatal Diagnosis). La successiva fase di
implementazione è riconducibile alle responsabilità e metodi della
programmazione e management dei servizi sanitari regionali e richiede
un processo esplicito di recepimento e applicazione.
- Organizzazione di un percorso. Assunto che la linea-guida
riguarda per definizione la dimensione tecnico-professionale; le
raccomandazioni derivate dalla LG devono portare alla implementazione
di un'organizzazione in grado di accogliere la popolazione target in
un percorso esplicito, basato su 'nodi organizzativì chiaramente
definiti e procedure di 'ingaggiò precise ed esplicite. Si tratta
quindi di definire un PDTA che prenda in carico gli individui
destinatari dello screening.
- Campagne di informazione: Come espresso nel Capitolo 7, nella
attuale fase di sviluppo dell'uso delle scienze omiche, si tratta
prioritariamente di sviluppare una vera e propria literacy sia del
personale non specializzato del servizio sanitario nazionale sia
della popolazione piuttosto che programmare direttamente l'uso dei
media. Pertanto le esigenze divulgative ed informative sull'uso
appropriato dei test prenatali di carattere genomico vanno perseguite
con le strategie e metodologie previste nel cap 7.

Tabella 6. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

4.c Screening neonatale ed approcci genomici

- Introduzione. Lo screening neonatale ha lo scopo di individuare
i neonati affetti da malattie congenite genetiche del metabolismo ed
avviare il più precocemente possibile un trattamento in grado di
impedire lo sviluppo e la progressione della malattia. In Italia dal
1999 tutti i neonati sono sottoposti a screening neonatale per
ipotiroidismo congenito, fibrosi cistica, fenilchetonuria. Ulteriori
malattie oggetto di screening introdotte successivamente sono il
deficit di biotinidasi, la galattosemia, l'iperplasia surrenale
congenita. Alcune Regioni hanno promosso uno screening allargato a
più di 40 malattie metaboliche, indicazione recepita anche dalle
recenti proposte dei LEA.
Attualmente la "Spettrometria di massa tandem" (MS/MS)
spettrometria di massa è la tecnica utilizzata per l'analisi di
screening delle malattie metaboliche ereditarie e si basa sul
dosaggio dell'attività enzimatica e/o l'identificazione di
metaboliti su spot di sangue essiccato. Come tutti i test di
screening, l'analisi biochimica ha un elevata sensibilità che riduce
al minimo i "falsi negativi", a scapito di una specificità più
bassa con un numero relativamente elevato di "falsi positivi".
L'analisi genetica nello screening neonatale è al momento
considerata un esame di II livello, riservato a quei campioni
risultati positivi al test biochimico (I livello), al fine di ridurre
il numero di "falsi positivi". Il suo ruolo è determinato dalle
caratteristiche intrinseche delle tecnologie utilizzate, quali la
quantità di DNA necessaria, il costo elevato, i tempi di
refertazione e i limiti tecnici di analisi.
- Introduzione di approcci genomici nello Screening neonatale. Le
tecnologie NGS consentono di rivalutare l'uso dell'analisi genetica
nell'ambito dello screening neonatale, come potenziale test di I
livello in sostituzione dell'analisi biochimica. I vantaggi che ne
deriverebbero comprendono la possibilità di aumentare lo spettro
delle mutazioni indagabile e l'estensione dell'analisi anche ai geni
responsabili di patologie non metaboliche, comunque trattabili.
Alcuni aspetti renderebbero però problematico l'uso delle tecniche
NGS nello screening neonatale. Tra essi, i limiti tecnici
dell'analisi (coverage, riproducibilità, quantità di DNA necessaria
e tipo di campione), l'interpretazione delle varianti di significato
incerto e la loro rivalutazione a distanza di tempo, la refertazione
di dati non propriamente relativi a malattie metaboliche soggette a
screening (ad es quelli relativi alle malattie ad insorgenza
nell'età adulta, la suscettibilità allo sviluppo di neoplasie, i
dati di farmacogenetica, ecc).
Per tentare di valutare l'efficacia e la riproducibilità delle
tecniche NGS nello screening neonatale, sono stati condotti alcuni
studi,che hanno utilizzato piccole quantità di DNA estratto da spot
di sangue essiccato su cartine di Guthrie mediante targeted
resequencing, whole genome sequencing (WGS) e whole exome sequencing
(WES), con risultati pressochè sovrapponibili a dimostrazione di una
elevata concordanza e riproducibilità dei risultati.
Altri studi hanno effettuato in parallelo lo screening neonatale
biochimico e l'analisi con tecniche NGS per confrontarne i risultati.
In uno studio di Bodian et al. sono stati analizzati i campioni di
1696 neonati di diversa origine geografica, sia sani che affetti o
prematuri, ed è stata ottenuta una buona concordanza tra i risultati
biochimici e quelli genetici in 1183 campioni, con una discordanza in
513 casi, comprendenti tra l'altro varianti di significato incerto
(80%), falsi positivi all'analisi biochimica (16%), falsi positivi
all'analisi genetica (3%), falsi negativi all'analisi genomica (1%).
- Aspetti etici e legali. Lo screening neonatale biochimico viene
attualmente eseguito senza richiesta del consenso dei genitori
nell'ambito degli screening obbligatori. L'introduzione dell'NGS
nello screening neonatale comporterebbe l'acquisizione del consenso
dopo aver adeguatamente informato le famiglie riguardo al tipo di
analisi, ai possibili risultati, soprattutto per l'analisi di genoma
o esoma. I genitori avrebbero la possibilità di scegliere se fare
sottoporre i propri figli al test, con la conseguenza che non tutti i
neonati potrebbero essere sottoposti a screening. I genitori
dovrebbero inoltre decidere se ricevere i risultati relativi alle
patologie metaboliche dello screening e sugli eventuali "incidental
findings" riguardanti malattie ad insorgenza in età adulta. Su
questo punto le attuali linee guida sconsigliano l'analisi di WGS e
WES in soggetti sani, soprattutto in minorenni: questa
raccomandazione si basa sulla tutela del diritto di scelta del
singolo individuo di essere informato riguardo ai propri dati
genetici e il consenso può essere espresso solo al raggiungimento
della maggiore età in caso di dati relativi a patologie di
"rilevanza non immediata".
- La propensione dei genitori. Alcuni studi si sono proposti di
indagare l'interesse dei genitori in relazione alla possibilità di
sottoporre i propri figli al sequenziamento del genoma. Waisbren et
al. hanno sottoposto un questionario a 663 genitori, subito dopo la
nascita del loro figlio e qualche mese dopo. Dai risultati è emerso
che la scelta dei genitori è influenzata in parte dallo stress del
periodo neonatale, e ci sono stati più genitori favorevoli
all'analisi WGS tra i casi in cui lo screening biochimico aveva
fornito un risultato patologico. Questi dati sono stati confermati da
un altro studio di Frankel et al., in cui è stato anche osservato
che il riscontro di mutazioni o varianti comporta un senso di colpa
nei genitori tale da incrementare lo stress e l'ansia del periodo
neonatale. Secondo Waisbren et al, la proposta dell'analisi WGS dopo
qualche mese dal parto ha avuto meno consensi rispetto alla proposta
alla nascita, per cui è stato concluso che le tempistiche del test
influenzano il parere delle famiglie, probabilmente in relazione allo
stress del periodo neonatale. Joseph e al. hanno proposto di
estendere l'analisi WGS ai genitori di bambini affetti da deficit
immunitario congenito, dopo l'acquisizione del consenso informato ed
un colloquio con le famiglie. Nonostante la differenza dei livelli
culturali e socioeconomici, tutti i genitori erano favorevoli a
ricevere i risultati dell'analisi WGS relativi allo screening
neonatale, ma non tutti concordavano sulle informazioni riguardanti
le malattie a esordio nella vita adulta e sui dati di
farmacogenetica.

Obiettivi e Raccomandazioni

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 7):

- Definire i percorsi di presa in carico. Considerata
l'evoluzione della conoscenza scientifica e del quadro legislativo,
emerge la priorità di garantire l'organizzazione della presa in
carico per assicurare qualità ed equità di accesso.

Raccomandazioni.

Finora è stata dimostrata l'efficacia e la riproducibilità
dell'analisi NGS, anche su campioni utilizzati di routine nello
screening neonatale, caratteristiche tecniche che consentono la
potenziale introduzione di approcci genomici come indagini per lo
screening neonatale. Tuttavia, l'interpretazione delle varianti di
significato incerto e le tempistiche di refertazione delle analisi di
migliaia di campioni, lo stoccaggio dei numerosi dati, rendono poco
realistico al momento il loro impiego come analisi di I livello.

Pertanto attualmente si raccomanda che tecniche di analisi NGS
siano eseguite solo in seconda istanza, successivamente allo
screening biochimico positivo, per ridurre il numero di falsi
positivi, risolvere diagnosi dubbie, distinguere mutazioni causative
di condizioni non identificabili con lo screening biochimico.

A questo proposito la Società Europea di Genetica Umana (ESHG
https://www.eshg.org/home.0.html) consiglia di ricorrere al target
sequencing in ambito di screening neonatale, per focalizzare
l'analisi solo alle condizioni genetiche di patologie metaboliche per
le quali è possibile un trattamento efficace.

Infine, l'introduzione dell'analisi genetica nello screening
implica una riflessione su alcune tematiche, principalmente etiche,
sulla possibilità di sottoporre un neonato apparentemente sano, che
non ha manifestato ancora sintomi o segni di alcuna patologia, ad
analisi WGS e WES, con conseguente consenso dei genitori
all'informazione dei dati genetici.

Tabella 7. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

4.d Test post-natali

4.d.1 Malattie Mendeliane

La possibilità di analizzare l'intera sequenza del genoma con le
nuove tecniche di sequenziamento di seconda generazione ha trovato
un'estesa applicazione nel riconoscimento delle mutazioni
responsabili di malattie ereditarie. L'approccio genomico ha
rivoluzionato lo studio di queste malattie, supera spesso l'analisi
del singolo gene (o di una sua porzione) considerato responsabile,
quando mutato, della malattia, ma utilizza l'analisi dell'intera
sequenza del DNA genomico, o della porzione codificante (esoma), o di
un pannello allargato di geni potenzialmente coinvolti nella malattia
(targeting resequencing). Il capitolo 3a ha già discusso l'approccio
genomico nella diagnosi delle malattie Mendeliane. In questa sezione
del documento vengono sviluppati alcuni concetti in relazione
all'impiego dell'indagine genomica nella prevenzione personalizzata
di queste malattie.

I test genetici

La ricerca genetica applicata all'uomo ha prodotto negli ultimi 30
anni un risultato traslazionale principale, ovvero il trasferimento
delle conoscenze nella pratica clinica, con lo sviluppo dei test
genetici. Secondo una definizione accreditata, "i test genetici
consistono nell'analisi di un gene, del suo prodotto o della sua
funzione, dei cromosomi o di altro DNA, per identificare o escludere
una modificazione che può associarsi ad una malattia genetica"
(Harper, 1997).

Tuttavia, dato che i test genetici non analizzano necessariamente
solo le condizioni patologiche, l'autorevole Human Genetic Commission
britannica (2009) ha ridefinito i test genetici indicandoli come "le
analisi rivolte ad individuare la presenza, l'assenza o la mutazione
di un particolare gene, di un cromosoma, di un prodotto di un gene o
di un metabolita, che sono indicative di una specifica modificazione
genetica".

Questa definizione viene correntemente utilizzata come il
contenitore di alcune indagini di largo impatto, soprattutto, ma non
esclusivamente, nella professione medica. Esse comprendono, secondo
la modalità ricercata: i test diagnostici, i test presintomatici, i
test per l'identificazione dei portatori sani, i test di farmaco
genetica, i test predittivi o di suscettibilità, i test
comportamentali e di orientamento sugli stili di vita, i test di
nutri genetica, i test fenotipici, i test rivolti a definire i
rapporti di parentela, i test ancestrali, i test di compatibilità
genetica.

I test diagnostici si applicano alle persone affette da qualche
patologia, spesso trasmessa con il modello dell'eredità semplice o
mendeliana (ad es. distrofia muscolare di Duchenne, da mutazione del
gene DMD), oppure a dismorfismi causati da una patologia cromosomica
(ad es. sindrome di Down da trisomia 21) o genomica (ad es. sindrome
di Williams, da microdelezione 7q11.23), e vengono utilizzati per
confermare un sospetto clinico o per aiutare il clinico in una
diagnosi, per sottoclassificare una malattia, per stabilire
correlazioni genotipo-fenotipo (cioè tra la costituzione genetica e
l'insieme delle caratteristiche morfologiche e funzionali), e perciò
definire la storia naturale della malattia. In generale, per
migliorare la consulenza genetica e, occasionalmente, per orientare
la terapia.

I test presintomatici si eseguono sulle persone non affette, che
appartengono alle famiglie nelle quali una malattia, ad esordio
tardivo, si trasmette in maniera autosomica dominante (ad es. corea
di Huntington, rene policistico tipo adulto, atassie
spino-cerebellari, distrofia miotonica, ecc.). L'identificazione di
una mutazione nel gene-malattia stabilisce che quella persona, se
vivrà sufficientemente a lungo, svilupperà la malattia.

I test per l'identificazione dei portatori sani riguardano in
teoria tutta la popolazione, in quanto, per definizione, ogni persona
è eterozigote (portatore sano) per un piccolo numero di geni che, se
mutati, possono causare delle malattie e che possono essere trasmessi
da una generazione all'altra. Nel caso di pazienti affetti da
malattie recessive (sia autosomiche sia legate all'X), il test
genetico è indicato per i familiari in età riproduttiva, per
definire il rischio di ricorrenza collegato alla condizione di
portatore sano. Nel caso specifico delle malattie autosomiche
recessive, può essere orientativamente indicata la frequenza di
1:10.000 nella popolazione degli omozigoti affetti da tale
condizione, per indicare la soglia, al di sotto della quale i
familiari potenzialmente a rischio di essere portatori dovrebbero
essere testati. Di fatto, per una frequenza di 1:10.000 omozigoti
affetti è attesa una frequenza di eterozigoti di 1:50. In questo
caso un fratello/sorella di un affetto ha 2/3 di probabilità di
essere eterozigote e, considerata la frequenza di 1:50 eterozigoti
attesa nella popolazione, il loro rischio riproduttivo sale da
1:10.000 (frequenza di quella malattia nella popolazione) a 1:300.

I test di farmacogenetica predicono la risposta individuale ai
farmaci, in termini di efficacia e di rischio relativo di eventi
avversi (ad es. il gene della tiopurina metiltransferasi definisce la
risposta alla 6-mercaptopurina, un farmaco utilizzato nel trattamento
delle leucemie).

I test predittivi o di suscettibilità valutano, nella persona che
si sottopone al test, la presenza di una suscettibilità o di una
resistenza nei confronti di una malattia complessa e comune
(cosiddette "malattie multifattoriali" che originano dall'interazione
tra i geni e l'ambiente), diversa da quella media della popolazione
(ad es. suscettibilità alla celiachia, al diabete tipo 2; alla
malattia di Crohn).

I test comportamentali e di orientamento sugli stili di vita
forniscono informazioni sulle tendenze comportamentali individuali,
sulle capacità fisiche e cognitive, sulla risposta a certe
condizioni ambientali. Hanno lo scopo di aiutare la persona a
modificarne le conseguenze potenzialmente negative di tali
comportamenti, attraverso cambiamenti elettivi (ad es. analisi
dell'HLA per definire la sensibilità al berillio, un metallo
utilizzato in vari tipi di lavorazione industriale).

I test di nutrigenetica forniscono informazioni sulle modalità con
le quali una persona metabolizza i cibi (ad es. geni coinvolti nel
metabolismo dei lipidi, degli acidi grassi, degli zuccheri, degli
aminoacidi).

I test fenotipici identificano le modalità con le quali il
genotipo condiziona il fenotipo (ad es. correlazione tra certe
mutazioni alleliche del gene LAMNA/C e quadri clinici nosologicamente
distinti).

I test per la definizione dei rapporti di parentela definiscono la
percentuale di geni condivisi dalle persone potenzialmente correlate
a livello genetico (ad es. paternità e maternità biologica).

I test ancestrali stabiliscono i rapporti di una persona nei
confronti di un antenato o di una determinata popolazione e quanto
del suo genoma sia stato ereditato dagli antenati appartenenti ad una
particolare area geografica o gruppo etnico.

I test di identificazione genetica determinano la probabilità con
la quale un campione o una traccia di DNA recuperato da un oggetto o
da altro materiale appartenga ad una determinata persona.

L'approccio finora utilizzato prevede l'analisi di singoli sequenze
di DNA, in relazione al problema che si intende indagare. È evidente
che con uno studio genomico si raccolgono tutte le informazioni
relative al genotipo di una persona, che di fatto comprendono tutte
le tipologie dei test genetici sopra riportati. Perciò in teoria
fornisce informazioni sulle mutazioni responsabili di malattie
mendeliane, permette di riconoscere i genimalattia per i quali
l'individuo è portatore sano, fornisce informazioni sulle reazioni
ai farmaci, sulle abitudini alimentari, sui tratti somatici e
comportamentali, sulle malattie complesse per le quali è a rischio o
nei confronti delle quali è protetto, e può predire le condizioni
di rischio nei confronti di malattie monogeniche ad insorgenza
nell'età adulta e/o a penetranza incompleta. Ad esempio, la
mutazione del gene BRCA1 ha una probabilità di circa il 70 ed il 40%
rispettivamente di esprimersi come tumore della mammella o come
carcinoma dell'ovaio nell'arco della vita di una donna eterozigote.
Questa caratteristica fa assimilare questo test alla categoria dei
predittivi, in quanto è in grado di identificare una suscettibilità
diversa da quella media della popolazione. Tuttavia si tende ad
utilizzare la definizione di predittivo solo per i test che
identificano la componente genetica delle malattie multifattoriali,
quelle dovute all'interazione tra l'effetto additivo di più geni e
l'ambiente. Analogamente, i test comportamentali e di orientamento
sugli stili di vita e i test di nutrigenetica sono, di fatto, test
predittivi o di suscettibilità (in quanto si applicano a caratteri
complessi), mentre quelli fenotipici possono essere considerati test
diagnostici (in quanto si applicano a caratteri semplici).

Il sequenziamento del genoma umano e l'impressionante sviluppo
tecnologico, consentono dunque di analizzare in tempi rapidi e a
costi relativamente contenuti l'intero genoma, promettono di rendere
disponibile su larga scala la decodificazione del profilo genomico
individuale e, in teoria, di identificare le variazioni
costituzionali che ci rendono suscettibili alle malattie e che
influenzano i nostri stili di vita.

I test di suscettibilità e predittivi nel mercato della salute: la
categoria dei "non-pazienti"

Il bioeticista George Annas (2000) aveva immaginato che la
decodificazione del genoma umano avrebbe identificato nella molecola
del DNA una sorta di cartella clinica. Aveva anche anticipato che,
prima di raggiungere quell'obiettivo, sarebbe stato necessario
rispondere ad alcune domande fondamentali, fra le quali: chi è
autorizzato a creare il 'CD' che contiene l'informazione genetica?
Chi lo conserva? Chi ne controlla l'uso? In che maniera il 'CD'
potrebbe essere trattato come un'informazione medica sensibile? A
distanza di oltre tre lustri da quella previsione, lo scenario
anticipato sembra a portata di mano. Non solo l'obiettivo di
abbattere i costi del sequenziamento del genoma umano e perciò di
renderlo disponibile è stato raggiunto ma, soprattutto, le tecniche
in grado di processare su larga scala i campioni biologici sono
disponibili presso molti laboratori e i cittadini sono oggetto di
crescenti pressioni da parte del mercato della salute, che enfatizza
le presunte potenzialità predittive e preventive di queste analisi.

Il sequenziamento del genoma di alcune persone celebri, come i
genetisti James Watson (uno degli scopritori della doppia elica del
DNA) e Craig Venter (uno dei due coordinatori dei progetti che hanno
sequenziato il genoma umano), ha dato il via all'era della "medicina
personalizzata " e ha creato nell'opinione pubblica enormi
aspettative. Una piccola frazione della sequenza di Watson non è
stata resa pubblica, mentre quella di Venter è stata pubblicata
nella sua interezza, per quanto riguarda i suoi 23.224 geni e le
regioni variabili, compresi alcuni polimorfismi che lo renderebbero
potenzialmente suscettibile al comportamento antisociale,
all'alcolismo, alla coronaropatia, all'ipertensione, all'obesità,
all'insulino-resistenza, all'ipertrofia del cuore sinistro,
all'infarto acuto del miocardio, al deficit di lipasi lipoproteica,
all'ipertrigliceridemia, all'ictus, alla malattia di Alzheimer.

Craig Venter non è tuttavia una persona particolarmente
sfortunata. La sua sequenza genomica esemplifica, di fatto, il
"genoma imperfetto " condiviso da ogni persona, per la sola ragione
di appartenere alla specie umana. È infatti noto che ogni persona,
presa a caso, è eterozigote per un numero significativo di mutazioni
(il 44% dei geni di Venter era eterozigote per una o più varianti).
Un piccolo numero di queste mutazioni riguarda i geni responsabili di
malattie rare (per lo più trasmesse in maniera mendeliana), mentre
alcune migliaia di varianti interessano geni correlati alle malattie
complesse, sul cui fenotipo agiscono con un piccolo effetto additivo,
che si somma alla componente ambientale (eredità multifattoriale).

Il concetto di eredità multifattoriale è anche suffragato dal
sequenziamento del primo uomo di provenienza Asiatica, nel quale è
stata dimostrata la presenza di oltre il 56% dei polimorfismi noti
che conferiscono suscettibilità alla malattia di Alzheimer, del 15%
di quelli per il diabete, del 10% di quelli per l'ipertensione, del
9% di quelli per la malattia di Parkinson e del 63% di quelli della
dipendenza dal tabacco.

Lo scenario evidenziato dal sequenziamento di questi primi genomi e
confermato dal sequenziamento successivo di centinaia di migliaia di
genomi e il potenziale impatto della "predizione genetica ", basata
sul sequenziamento del genoma delle persone, sulla concezione della
salute era stato delineato una decina di anni prima da Jonsen et al.
(1996), che avevano anticipato l'incombente presenza, sulla scena
della medicina, dei "non-pazienti ". Già allora era apparso chiaro
che l'imminente possibilità di analizzare la suscettibilità alle
malattie comuni avrebbe avvicinato al mondo della medicina milioni di
persone asintomatiche. Secondo gli autori dell'articolo, gli
unpatients sono una nuova classe di persone all'interno della
medicina: non sono "pazienti" nel senso classico, in quanto non
presentano sintomi; sono persone che condividono predisposizioni
genetiche, che potrebbero vivere nell'attesa dell'ipotetica comparsa
di qualche segno di malattia, organizzano la loro vita in funzione
delle visite mediche o delle analisi di laboratorio, finiscono per
sentirsi ammalati o addirittura sviluppano sintomi psicosomatici.

Senza negare l'importanza del profilo genomico e le sue capacità
di condizionare in prospettiva la qualità della vita, non si può
non ripetere che il nostro stato di salute/malattia non viene
definito solo dal DNA ma anche dalla sua interazione con l'ambiente.
È esemplificativo il caso dei gemelli identici (monozigoti) che, pur
condividendo lo stesso DNA, nel corso della vita amplificano le loro
divergenze fenotipiche, in quanto la complessa regolazione del
genoma, che è fortemente condizionata dall'ambiente, crea, di fatto,
differenze a livello della funzione dei rispettivi genomi.

Proprio sulla base di queste considerazioni, l'epigenetica ha
assunto negli ultimi anni un crescente sviluppo, avendo l'obiettivo
di analizzare gli aspetti funzionali del genoma, in particolare i
processi biochimici che non modificano la sequenza del DNA, ma che
possano modificare il fenotipo attraverso modificazioni funzionali.

Il Catalogo delle Malattie Mendeliane

Il numero complessivo dei fenotipi con accertata o sospetta base
mendeliana superava gli 8000 nel mese di novembre del 2016. Erano
note le basi genetiche di circa i 2/3 dei tali fenotipi
(http://www.omim.org/statistics/entry). Questo gap conoscitivo potrà
essere colmata dalle tecniche di sequenziamento di seconda
generazione. In parallelo sta aumentando il numero dei fenotipi
nosologicamente distinti, come conseguenza del miglioramento delle
capacità di caratterizzare i fenotipi, alla condivisione delle
terminologie cliniche e delle infrastrutture sulle quali mettere in
comune le casistiche delle malattie rare (Centers for Mendelian
Genomics supportati da NHGRI e NHLBI negli USA, FORGE Canada, e WTDDD
nel Regno Unito). L'aumento del numero dei fenotipi non è peraltro
inatteso, se si considera che il genoma umano contiene oltre 20.000
geni codificanti proteine, la maggior parte dei quali si è altamente
conservata nell'evoluzione. È perciò verosimile che anche la
maggior parte delle mutazioni in questi geni comportino conseguenze
fenotipiche. Si deve inoltre considerare che le alleliche (mutazioni
diverse dello stesso gene) possono associarsi a fenotipi diversi.

La maggior parte delle malattie sono al momento riconducibili alla
parte codificante del genoma, ma sta emergendo un nuovo paradigma. Un
gene è un tratto di DNA che viene trascritto, anche se non viene
tradotto; è probabile che quest'altro catalogo di geni (non
codificanti ma utilizzati comunque dal nostro organismo) siano almeno
numerosi quanto quelli codificanti. Stanno di fatto emergendo
malattie monogeniche dovute a mutazioni di sequenze non codificanti
per proteine, ma che codificano per RNA. Il catalogo dei geni è
quindi destinato ad aumentare, così come il catalogo delle malattie
dovute a mutazioni di sequenze del DNA.

La prevenzione delle malattie mendeliane

I risultati della ricerca e le crescenti potenzialità diagnostiche
conseguenti all'introduzione nella pratica clinica delle tecniche di
sequenziamento di seconda generazione hanno avuto ripercussioni anche
sul fronte della prevenzione delle patologie mendeliane ad esordio
nella vita post-natale (ad esempio diverse patologie neoplastiche,
miocardiopatie e cardiopatie aritmogene, diabete mellito tipo MODY).
La maggior parte di queste condizioni mostra un elevato grado di
eterogeneità genetica e pertanto l'approccio NGS è particolarmente
indicato nella individuazione delle varianti genetiche causative.
Queste tecniche, in particolare l'analisi di pannelli di geni
candidati mediante targeted resequencing, vengono sempre più
utilizzate nella prevenzione oncologica e cardiologica. In questo
modo è stato possibile ottenere un miglioramento della resa
diagnostica, con l'identificazione mediante WES di nuovi
geni-malattia, anche se sono aumentati contestualmente i risultati di
difficile interpretazione, in particolare i cosiddetti VOUS e gli
incidental findings.

Trattandosi di condizioni non frequenti (nel caso di malattie
comuni, come i tumori, le forme su base mendeliana, rappresentano
circa il 5-10% del totale dei casi), l'approccio standard alla
prevenzione delle malattie mendeliane in epoca post-natale prevede
l'individuazione dei soggetti a rischio attraverso l'analisi
dell'albero genealogico ed il fenotipo clinico (ad es. aggregazione
familiare di specifiche patologie, insorgenza in età precoce
rispetto alla media della popolazione generale, e/o altre
caratteristiche cliniche specifiche). Un risultato negativo di un
test di predisposizione, eseguito con metodiche tradizionali o
analizzando un pannello di geni, non consente di escludere la
presenza di una variante genetica causativa non rilevata; ciò può
essere dovuto al fatto che non sono stati analizzati tutti i geni
noti già correlati con il fenotipo di interesse, oppure al
coinvolgimento di altri meccanismi genetici non ancora individuati.
Inoltre, è noto che l'approccio clinico basato sull'analisi del
fenotipo e sull'impiego dei test convenzionali comporta ritardi ed
errori diagnostici, anche di fronte a patologie per le quali i test
sono ampiamente disponibili e validati, come la fibrosi cistica e la
sindrome dell'X fragile. Un approccio su scala più larga (WES o WGS)
dovrebbe quindi consentire di ridurre il numero di risultati non
informativi. In effetti, gli approcci genomici hanno consentito di
individuare nuovi geni responsabili di patologie mendeliane
potenzialmente prevenibili mediante implementazione di specifiche
misure cliniche.

Il sequenziamento genomico preventivo

Il miglioramento delle conoscenze sulle basi genomiche di diverse
patologie, insieme alla riduzione dei costi delle tecnologie di
sequenziamento di seconda generazione, ha dato origine al concetto di
sequenziamento genomico preventivo (Preventive Genomic Sequencing;
PGS), un termine con il quale si indica l'obiettivo di identificare i
portatori silenti di varianti che determinano un'elevata
predisposizione allo sviluppo di malattie mendeliane, in particolare
quelle per le quali sono disponibili approcci preventivi validati. A
differenza dei programmi di screening genetico tradizionali, il PGS
non sarebbe quindi limitato alle persone/famiglie riconosciute ad
alto rischio, ma sarebbe applicabile all'intera popolazione per
individuare casi latenti o non ancora individuati di patologie
genetiche.

La possibile implementazione del PGS comporta diverse
problematiche, di natura etica, legale e clinica. Limitandosi a
considerare quest'ultimo aspetto, il problema centrale è
rappresentato dalla scelta delle patologie che si vorrebbero testare.
In ambito diagnostico e di ricerca è stato già proposto di limitare
la comunicazione dei risultati incidentali alle varianti genetiche
responsabili di patologie per le quali siano disponibili interventi
clinici di provata efficacia (medically actionable genes; MAGs),
lasciando ai pazienti la scelta se essere informati e, in caso
affermativo, in maniera completa o parziale, dei risultati emersi
dall'indagine.

Al momento è stato proposto che gli eventuali programmi di PGS,
essendo di natura pilota, siano focalizzati sui MAGs. Un aspetto
importante da chiarire riguarda il grado di informazioni da
comunicare preliminarmente alle persone che richiedono il test e la
possibilità di decidere se ricevere o meno i risultati inerenti a
specifici geni o malattie. Se la finalità del PGS fosse la riduzione
della frequenza globale delle patologie causate dalle varianti nei
geni indagati, il programma dovrebbe essere applicato a tutta la
popolazione. Ammesso che tutti i soggetti potenzialmente interessati
potessero accedere al test, l'impatto, in termini di salute pubblica,
non sarebbe tuttavia molto significativo. Si stima infatti un tasso
di risultati positivi dello 0,5-1%. Per alcune patologie, ciò
comporterebbe la possibilità di implementare programmi di
prevenzione, ma l'incidenza globale della malattia non sarebbe
sostanzialmente ridotta. Ad esempio, i geni BRCA1 e BRCA2 causano
circa il 5- 10% dei tumori del seno e il 15% dei carcinomi ovarici, e
i geni del mismatch repair, associati alla sindrome di Lynch, sono
implicati nell'1-3% dei carcinomi colorettali e nell'1% circa dei
carcinomi dell'endometrio. La maggior parte di questi tumori non
sarebbe quindi prevenibile attraverso l'implementazione di programmi
PGS, e il beneficio, a livello della popolazione generale, sarebbe
limitato. Inoltre, il rischio conferito da una variante patogenetica
riscontrata in un soggetto che non ha storia familiare o personale
della malattia alla quale la variante è associata potrebbe essere
sostanzialmente diverso da quello che ha una persona affetta e/o con
storia familiare positiva per la malattia, a causa dell'intervento di
fattori modificatori ancora largamente sconosciuti. I database
genetici contenenti i risultati delle analisi WES effettuate con
finalità di ricerca (ExAC, Exome Aggregation Consortium;
http://exac.broadinstitute.org/) hanno messo in evidenza una
frequenza relativamente elevata di varianti associate a patologie
mendeliane considerate patogenetiche, sollevando dubbi sul loro
effettivo significato clinico.

In conclusione, i test genomici post-natali per la prevenzione
delle malattie mendeliane trovano oggi indicazione per l'analisi di
pannelli di geni mediante targeted resequencing o in silico dopo
sequenziamento dell'intero esoma. Può essere preso in considerazione
l'esoma quando la causa genetica di un fenotipo con caratteristiche
che suggeriscono una base mendeliana non è stata identificata in
base all'analisi dei geni candidati noti. L'offerta e
l'implementazione di programmi di PGS richiede invece ulteriori
discussioni ed eventuali studi pilota per verificarne l'utilità
clinica e chiarirne le problematiche etiche connesse.

A titolo di esempio, negli approfondimenti viene riportato
l'approccio genomico alla prevenzione delle malattie cardiovascolari
mendeliane (v. Capitolo 8 d).

4 d.2 Test post-natali per malattie complesse.

4.d 2.i Concetti generali

Le analisi genome-wide hanno avuto un grande impatto nella
comprensione delle differenze e perciò della variabilità
interindividuale e hanno permesso di mappare un migliaio di
loci-malattia associabili a fenotipi di suscettibilità alle malattie
più comuni nell'uomo. La suscettibilità a sviluppare una
determinata malattia è dovuta alla componente genetica della
malattia, ovvero la sua "ereditabilità " riconducibile alle
caratteristiche del genoma individuale, distinguendola dalla
componente ambientale, intesa come alimentazione, farmaci,
microbioma, stili di vita, (esposoma).

L'analisi genetica della suscettibilità alle malattie complesse ha
permesso di indagare per la prima volta i meccanismi biologici della
variabilità interindividuale, nonchè dell'ereditabilità. È stato
così scoperto che le persone differiscono tra loro in media da 4,1 a
5 milioni di varianti di singolo nucleotide (SNVs), almeno 459.000 -
565.000 delle quali si sovrappongono con le regioni regolatorie, che
circa una ogni 200 basi è diversa e ogni persona possiede oltre 1500
variazioni che la rendono diversa rispetto alle mappe di riferimento.
Delle varianti trascritte, più del 85% sono rare con frequenze
alleliche minori (MAFS) al di sotto dello 0,5%. Inoltre se
considerassimo solo le varianti putativamente funzionali, il loro
numero aumenterebbe di oltre il 95%, a sottolineare l'importanza
dell'analisi delle varianti rare, al fine di stabilire con maggiore
precisione la suscettibilità ad una malattia o una risposta ad un
farmaco.

La suscettibilità genetica è appunto la risultante della
variazione di un gene che altera la funzione biologica espressa dal
gene all'origine, modificando il rischio di un soggetto di sviluppare
una determinata patologia. Si definisce gene di suscettibilità, una
variante genetica che conferisce un rischio modificato di contrarre
una specifica malattia ma non è di per se sufficiente a causare la
malattia. Le variazioni di questi geni sono note come polimorfismi e
possono variare quantitativamente e qualitativamente. Ad esempio, è
stato riconosciuto che vi sono almeno 300 polimorfismi che
influenzano lo sviluppo delle patologie cardiovascolari. Tuttavia,
nessuno di questi, valutato singolarmente può essere utilizzato per
una stima del rischio predittivo nè tantomeno come target di
terapia. Il potere predittivo dei singoli polimorfismi è limitato
proprio dalla loro variabilità a livello di popolazione, dal
contesto del genoma nella quale si trovano, dall'architettura
genomica (posizione nel gene, presenza di mutazioni aggiuntive,
controllo epigenetico, interazione con altri polimorfismi). Soltanto
un'analisi complessiva delle varianti di rischio (mediante precisi
algoritmi) di un determinato numero di polimorfismi, permette di
prevedere statisticamente il rischio di sviluppare una malattia o di
rispondere a un intervento terapeutico sulla base della
determinazione del genotipo per una o più mutazioni geniche. Un
algoritmo (RACE) sviluppato dalle Università di Roma Tor Vergata e
Vita e Salute di Milano ha permesso di valutare il rischio
individuale di ogni persona basandosi sull'analisi di 11 geni di
suscettibilità alle malattie cardiovascolari congiuntamente alla
presenza di tutti gli altri fattori di rischio (fumo, stili di vita,
patologie concomitanti, dati di laboratorio clinico, attività
culturale). Combinati insieme in un modello a quattro dimensioni, è
stato possibile stimare il rischio individuale prospettico in oltre
200 casi con accuratezza e precisione. Questo è un esempio
applicativo di medicina personalizzata basato sulla variazione
genomica individuale di un set di 11 loci integrato con i fattori di
rischio ambientali riferiti al soggetto in esame e non alla
popolazione generale.

Questi studi nei prossimi anni si moltiplicheranno in conseguenza
della grande quantità di dati clinici appartenenti ai singoli
soggetti (cartelle cliniche elettroniche), che saranno collegate a
informazioni genotipiche (SNPs) e renderanno possibile Phenome-Wide
association studies (PheWASs) ovvero, analisi comparative delle
varianti genetiche associate a fenotipi multipli utilizzando solo i
dati raccolti nelle banche dati. Il metodo PheWAS ha contribuito a
definire diversi sottotipi di una malattia ed è determinante negli
studi di riposizionamento dei farmaci e nella medicina di precisione.
L'approccio PheWASs ha permesso di identificare e mappare con
precisione 160 loci-malattie diverse nella regione HLA sul braccio
corto del cromosoma 6 in una regione di DNA di circa 4 Mb, tra cui
geni di suscettibilità alla schizofrenia, al diabete, alla psoriasi,
al lupus e ad altre malattie autoimmuni. Altri ricercatori hanno
utilizzato il metodo PheWAS per identificare l'origine di alcune
malattie neurologiche, psichiatriche e dermatologiche in segmenti di
DNA di origine Neandertaliana. PheWASs può essere utilizzato anche
per scoprire condizioni di co-morbidità, come ad esempio la
suscettibilità alla paradontite che è co-localizzata con loci di
suscettibilità al diabete, all'ipertensione e
all'ipercolesterolemia, o anche di individuare sottotipi di pazienti
con patologie complesse, come nel diabete di tipo 2, distinguendo su
base genetica i soggetti suscettibili ad alcune complicanze, come la
nefropatia o la retinopatia. Analogamente, la neuropatia diabetica è
stata associata ai polimorfismi di alcuni geni codificanti miRNAs
aprendo la strada a nuovi alleli di suscettibilità in geni mai
identificati fino ad oggi su base polimorfica. Gli stessi autori
hanno identificato polimorfismi "a monte" del gene MIR1279 che
risultano associati con lo sviluppo della pericardite nei pazienti
affetti da Lupus Eritematoso Sistemico, indipendentemente dagli altri
loci di suscettibilità alla malattia. Questi esempi dimostrano la
straordinaria potenza dell'approccio genomico per dissezionare le
malattie complesse. Ad esempio hanno identificato come loci di
suscettibilità alle malattie autoimmuni, i geni STAT4, IL10,
PSORS1C1, PTPN2, ERAP1, TRAF3IP2 e MIR146A, che influenzano la
sintomatologia dell'artrite reumatoide in modo pleiotropico e
additivo.

Attualmente le ricerche sulle basi biologiche dei caratteri
complessi restano essenzialmente oggetto di studio; in questo
contesto si va sempre più configurando l'idea che le malattie comuni
siano determinate dall'effetto cumulativo di molte variazioni che
individualmente conferiscono un rischio di malattia molto modesto o
addirittura trascurabile, se non in associazione con molte/moltissime
altre variazioni.

L'utilizzo clinico dei polimorfismi di suscettibilità dovrebbe
tenere conto di alcune cautele principali. In primo luogo, le persone
non dovrebbero sottoporsi a questi test senza conoscere a priori come
utilizzare i risultati. In secondo luogo, deve essere chiaro che
almeno un test ogni 20, tra quelli con una dichiarata specificità
del 95%, fornisce un risultato falso positivo; ne consegue che il
sequenziamento completo del genoma di una persona fornisce un
risultato contenente almeno 6000 errori. Inoltre, va ricordato che,
all'interno dei dati ottenuti, ne vengono evidenziati alcuni di non
chiaro significato clinico (i cosiddetti VUS - Variations of Unknown
Significance), oppure la specificità allelica (posizione in
cis/trans degli alleli in condizione di eterozigosi) che limitano
ulteriormente il potere predittivo di queste analisi. Non ultimo, il
valore clinico di un'indagine di questo tipo dipende dalla
possibilità di collegare specifiche varianti ad un miglioramento
dell'esito clinico, il che di solito non è affatto scontato. La
diversità genetica individuale si presenta come un continuum che va
da polimorfismi neutri, attraverso polimorfismi funzionali e
suscettibilità alla malattia con varianti di vero significato
patologico. È evidente pertanto che diverse combinazioni di
polimorfismi a minore o elevato rischio costituiscono una rete
complessa e funzionale con diverse conseguenze cliniche. Infatti, è
proprio la combinazione di alleli comuni a bassa penetranza con
alleli rari ad elevata penetranza che influenzano l'età di
insorgenza e / o la gravità clinica di una malattia complessa. La
definizione del rischio per un singolo soggetto non dipende quindi
solo dal numero e dalla posizione delle varianti di suscettibilità
individuate, ma anche dalla composizione unica del proprio genoma a
livello di carico mutazionale. A questo si aggiunge l'impatto fornito
dai fattori epigenetici e ambientali che in modo sinergico e a volte
antagonista, può contribuire alla definizione del fenotipo (in modo
deleterio o protettivo) perturbando l'equilibrio di vie metaboliche
specifiche innescando o inibendo il processo patogenetico. Per questa
ragione è necessario sviluppare nuovi algoritmi in grado non solo di
identificare quelle varianti funzionali di elevato significato
clinico ma capaci di elaborare rischi personalizzati interattivi con
singoli fattori ambientali e migliorare in tal modo la nostra
comprensione della natura della malattia complessa.

4.d 2.ii L'esempio delle malattie cardiovascolari multifattoriali

La cardiopatia ischemica è la prima causa di morte nel mondo
occidentale. L'aterosclerosi coronarica è il substrato
anatomopatologico che sottende quasi tutte le manifestazioni cliniche
(angina cronica stabile, sindromi coronariche acute, morte improvvisa
coronarica) della cardiopatia ischemica.

La malattia aterosclerotica coronarica è una malattia complessa
alla cui espressione clinica concorrono due meccanismi patogenetici
ugualmente importanti: i fattori ambientali comunemente chiamati
fattori di rischio; la suscettibilità genetica, cioè tutto il
corredo dei geni con i propri polimorfismi che facilitano il processo
aterosclerotico.

I fattori ambientali o di rischio, sono stati identificati nei
principali studi epidemiologici, ad esempio il Framingham Heart Study
effettuato a partire dal 1948 nella cittadina statunitense di
Framingham (Massachusetts) e più recentemente l'INTERHEART, che ha
individuato, in ordine decrescente di odds ratio o probabilità di
associazione il livello di colesterolo, il fumo, il diabete,
l'ipertensione, l'obesità, ed ha individuato, come fattori
protettivi, il consumo giornaliero di frutta e verdura, l'esercizio
fisico e un moderato consumo di alcool. I fattori di stress
psico-sociali sono stati classificati come fattori che influenzano
negativamente tutti gli altri.

Sono state proposte molte le teorie che hanno cercato di spiegare
la formazione della placca aterosclerotica.

Quella oggi più accreditata è la teoria metabolica, che pone il
colesterolo LDL come punto cardine nella formazione, progressione e
destabilizzazione della placca aterosclerotica.

È stato riconosciuto uno stretto legame tra alcuni polimorfismi
dei geni che codificano per proteine importanti nei processi
biologici alla base della formazione della placca aterosclerotica e
della fisiologia cardiocircolatoria e lo sviluppo delle patologie
cardiovascolari. Ad esempio è noto che il polimorfismo M235T del
gene codificante per l'angiotensinogeno (AGT) è strettamente
correlato con l'ipertensione arteriosa. Numerosi altri studi hanno
riguardato i geni che producono proteine/enzimi attivi nel
metabolismo del colesterolo, della coagulazione, delle lipoproteine,
dell'aggregazione ed adesione piastrinica, dei processi infiammatori
a livello della parete vasale, del collagene e dell'ossidazione delle
LDL, nonchè dei loro recettori. Tra questi, i geni di maggiore
interesse per la definizione della suscettibilità genetica
comprendono: i geni del metabolismo lipidico (ApoB, ApoCIII, ApoE,
CETP, LPL, PON, TRIB1); dell'ipertensione (ACE, AGT, ATIIR1); del
metabolismo dell'omocisteina (MTHFR, CBS); della trombosi (FV, FBNGN,
GPIIIa); dell'adesione leucocitaria (ELAM) ed altri geni a funzione
sconosciuta ma probabilmente con attività regolatoria, come la
regione non codificante 9p21 e regolazione dei geni CDKN2B e CDKN2A,
considerato oggi un polimorfismo ad elevata penetranza nelle malattie
cardiovascolari.

Quanti e quali di questi geni di suscettibilità all'aterosclerosi
e all'infarto del miocardio possono essere considerati importanti per
la predizione della malattia?

Ogni allele di suscettibilità deve essere identificato e
classificato in base al proprio score genetico di rischio (GRS)
risultante dalla combinazione degli alleli di rischio. Un GRS
rappresenta l'elemento costante di esposizione al rischio
dell'individuo durante tutta la sua vita che naturalmente si
interfaccia con gli altri fattori di rischio ambientali. Utilizzando
specifici algoritmi, è possibile stabilire un punteggio di rischio
genetico (GRS) associato al rischio cardiovascolare individuale e
stabilire, l'eventuale effetto additivo o moltiplicativo dei singoli
fattori di rischio nella valutazione complessiva del rischio
ischemico nella malattia coronarica. Ad esempio, i valori del
colesterolo LDL e dei trigliceridi hanno un effetto additivo sul
rischio cardiovascolare, quando combinati, ma la loro interazione con
il GRS è più complessa e potrebbe avere un effetto moltiplicativo.
Questo conferma che la progressione dell'aterosclerosi è la
risultante di una combinazione tra il processo infiammatorio e i
livelli lipidici. È bene chiarire subito che un set di geni
selezionati esclusivamente in base alla loro funzione nella
patogenesi cardiovascolare possono essere utili in termini di
predizione del rischio di malattia coronarica. Tuttavia, nessuno di
questi geni, valutato singolarmente, può essere utilizzato per una
valutazione del rischio predittivo nè tantomeno come target di
terapia. Soltanto un'analisi complessiva delle varianti di rischio
(mediante precisi algoritmi) di un determinato set di geni
non-pleiotropici validato e qualificato, attraverso opportuni studi
di popolazione, e di analisi retrospettive e prospettive, permette di
prevedere statisticamente il rischio individuale di sviluppare la
malattia aterosclerotica o di rispondere a un intervento terapeutico
sulla base della determinazione del genotipo per una o più mutazioni
geniche.

Oltre ai polimorfismi che aumentano direttamente il rischio di
sviluppare malattie cardiovascolari, esistono alcuni geni che
indirettamente aumentano tale rischio. Queste suscettibilità
"indirette" sono dovute ad alcuni geni che influenzano comportamenti
non salutari come il consumo di alcool e tabacco. L'importanza
"comportamentale" nella modificazione del rischio individuale è
stata dimostrata in maniera inconfutabile da alcuni studi di
popolazione sulle migrazioni. Ad esempio, gli individui giapponesi
hanno una più bassa incidenza di sviluppare CVD rispetto agli
americani, ma gli americani-giapponesi, che hanno adottato uno stile
di vita "occidentale", hanno la stessa incidenza di sviluppare CVD
della restante popolazione americana. Un altro drammatico esempio di
una popolazione stazionaria, che ha subito un cambiamento ambientale,
è quello degli Indiani Pima dell'Arizona. Prima dell'adattamento
allo stile di vita occidentale, questi indiani avevano una modesta
incidenza di obesità e diabete, attualmente invece queste malattie
sono in dilagante crescita in questa popolazione. Molto studi
scientifici hanno documentato che la differenza di incidenza delle
CVD tra le popolazioni è dovuta principalmente a fattori ambientali.
Questo non si può dire tuttavia per le popolazioni che non
differiscono nella suscettibilità genetica; per esempio, gli indiani
Pima hanno sorprendentemente una bassa incidenza di CVD nonostante
l'alta frequenza di diabete. Le interazioni gene-ambiente sono
difficili da studiare negli esseri umani, ma gli studi
genetico-epidemiologici hanno rivelato alcuni esempi possibili. I
Masai, una tribù dell'Africa orientale, hanno una alimentazione
estremamente elevata di grassi (la loro dieta è composta quasi
interamente da prodotti di origine animale), ma i loro livelli di
colesterolo tendono ad essere relativamente bassi. Questo è una
conseguenza di una insolita regolazione a feedback negativo della
sintesi del colesterolo per ragioni genetiche. D'altra parte, gli
eschimesi hanno relativamente scarsa repressione della sintesi del
colesterolo in risposta ad una dieta con un elevato contenuto di
grassi. Questo è conseguente all'adattamento a condizioni ambientali
estreme con basse temperature e dieta ricca di acidi grassi
polinsaturi, che ha permesso di selezionare varianti specifiche di
geni codificanti per desaturasi che modulano il metabolismo degli
acidi grassi semi essenziali.

L'importanza del GRS nelle malattie cardiovascolari attualmente
può essere importante nella valutazione dell'aumento del rischio di
un consanguineo di un individuo affetto rispetto alla popolazione
generale. Le CVD si presentano di solito dopo i 55 anni, per cui tali
valutazioni sono importanti soprattutto negli eventi cardiovascolari
precoci. L'utilizzo del GRS nella valutazione del rischio preventivo
di malattia coronarica dovrebbe pertanto essere utilizzato nella
pratica clinica solo nelle seguenti condizioni:

- consulenza genetica pre- e post-test;
- impiego di polimorfismi non-pleiotropici già analizzati e
validati;
- interpretazione del risultato effettuato da un team di esperti
con figure professionali differenti (cardiologi, genetisti,
bioinformatici);
- il Centro che offre il test deve disporre di database, di
programmi e di algoritmi in grado di interconnettere i dati clinici
con i dati genetici.

Obiettivi e Raccomandazioni (Cap.4 d 2)

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 8):

- Promuovere il ricorso alla valutazione della suscettibilità
genetica nei pazienti con CVD e di un programma organizzato di
screening del GRS nei familiari sani. La disponibilità di
sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema Sanitario in
condizione di inserire tale screening in modo sistematico nell'ambito
dei servizi offerti alla popolazione di riferimento (come definita
dalle Lineeguida: v. dopo). Si identifica quindi un intervento di
sanità pubblica con le seguenti caratteristiche: basato su
valutazioni di efficacia sperimentale; organizzato per profili di
assistenza e quindi non soltanto delegato alla competenza
/sensibilita'/ iniziativa tecnico-professionale; mirato all'equità e
quindi basato sul coinvolgimento attivo della popolazione
destinataria; dotato di un esplicito sistema informativo e di
valutazione.

Sono disponibili LG e raccomandazioni a livello internazionale ma
appare comunque utile verificarne la contestualizzazione nel Sistema
Sanitario italiano. È quindi necessario:

- Contestualizzare linee-guida per la valutazione della
suscettibilità genetica nei pazienti con CVD e dello GRS nei
familiari sani. Tale obiettivo può essere conseguito in armonia con
il Sistema nazionale linee guida (SNLG) che è impostato per
elaborare raccomandazioni di comportamento clinico basate sugli studi
scientifici più aggiornati, secondo il proprio metodo; è
riconducibile a tale processo anche la collaborazione con società
scientifiche ed esperti di settore. In tale framework di livello
nazionale potrà essere prodotta una contestualizzazione di una
linea-guida internazionale. La successiva fase di implementazione è
riconducibile alle responsabilità e metodi della programmazione e
management dei servizi sanitari regionali e richiede un processo
esplicito di recepimento e applicazione

- Organizzazione di un percorso. Assunto che la linea-guida
riguarda per definizione la dimensione tecnico-professionale; le
raccomandazioni derivate dalla L-G devono portare alla
implementazione di un'organizzazione in grado di accogliere la
popolazione target in un percorso esplicito, basato su 'nodi
organizzativì chiaramente definiti e procedure di 'ingaggiò precise
ed esplicite. Si tratta quindi di definire un percorso diagnostico-
terapeutico- assistenziale (PDTA) che prenda in carico gli individui
destinatari dello screening.

Tabella 8: Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

4.d.3 Tumori

4.d.3.i Mutazioni germinali per tumori ereditari

1. Tumore della Mammella

Il carcinoma della mammella (CM) è uno dei tumori maligni a
maggior frequenza (29%), al primo posto per incidenza [si stima che
ogni anno in Italia vengano colpite circa 48.000 donne (dati
AIOM AIRTUM 2015)] e la prima causa di morte per patologia oncologica
tra le donne.

Anche se la maggior parte dei CM ha una patogenesi multifattoriale,
il 5-7% risulta essere legato prevalentemente a fattori ereditari,
che agiscono con meccanismi mendeliani.

Circa il 2% dei casi è determinato da alterazioni a carico di due
geni, BRCA1 e BRCA2 ("geni BRCA"), responsabili di predisposizione
ereditaria ad alta penetranza. Tuttavia, considerando solo le donne
malate con età inferiore a 40 anni, la percentuale di quelle che
presentano varianti patogenetiche a livello di questi geni sale al
10%.

La prevalenza di varianti patogenetiche a carico dei geni BRCA
nella popolazione generale è di circa 1:400; questo significa che,
applicata tale frequenza alla popolazione residente in Italia nel
2015, si può stimare che siano circa 152000 le persone che
presentano tali varianti nel nostro Paese.

Alterazioni di questi geni sono associate ad un rilevante e
significativo aumento della probabilità di comparsa del CM rispetto
alla popolazione generale, con tendenza ad età di insorgenza precoce
e rischio elevato anche di neoplasie dell'ovaio (il rischio
cumulativo medio stimato di cancro mammario all'età di 70 anni è
del 57% in caso di variante patogenetica di BRCA1 e 49% in caso di
BRCA2; il rischio, invece, di sviluppare cancro ovarico- CO- è
rispettivamente 40% e 18% per varianti di BRCA1 e BRCA2). Tra le
donne con diagnosi di cancro dell'ovaio, infatti,l'8-10% è legato ad
alterazioni genetiche a livello di BRCA 1/2.

Lo screening personalizzato per il cancro della mammella.

A partire dai primi anni '90, lo screening del tumore al seno ha
portato a un riduzione della mortalità superiore al 30% ma oggi è
necessario intervenire con programmi di screening personalizzati per
definire in maniera accurata il rischio individuale delle donne allo
scopo di progettare percorsi di prevenzione diversi e adatti al
profilo di ogni singola donna attraverso la complementarietà di
fattori di rischio "tradizionali" come la storia familiare e i
fattori riproduttivi, la densità mammografica e la presenza di
varianti geniche comuni associate per la definizione di uno score che
consenta una stratificazione del rischio (single nucleotide
polymorphisms, SNPs).

È noto come singole varianti geniche associate all'insorgenza di
cancro, possano singolarmente contribuire in piccola parte alla
valutazione del rischio di insorgenza della malattia stessa. Per
contro, è altresì noto come la valutazione dell'effetto combinato
di tutti gli SNPs associati e noti possa essere utile nel definire
meglio il rischio.

In quest'ottica, la raccolta delle informazioni relative a SNPs di
suscettibilità noti, e l'adozione di un semplice modello
moltiplicativo, può essere impiegato per la definizione di un
modello di rischio per la previsione del rischio stesso [polygenic
risk score (PRS)].

Negli ultimi anni, differenti studi hanno dimostrato come, usando
un modello combinato di valutazione del rischio su base genetica, si
possano identificare soggetti a diverso livello di rischio di
sviluppare cancro al seno o alla prostata e di come, questa
stratificazione, potrebbe orientare le strategie di prevenzione e di
screening. Tuttavia, ad oggi, mancano ancora sufficienti evidenze a
supporto di queste previsioni e sarebbero auspicabili ulteriori studi
di validazione di tipo caso-controllo o, preferibilmente, studi di
coorte prospettici.

Per il cancro alla mammella, studi di associazione sull'intero
genoma (GWAS) hanno portato alla scoperta di numerose varianti a
basso rischio, alcune delle quali associate allo status del recettore
estrogenico. Un grosso studio condotto dal Breast Cancer Association
Consortium (BCAC), come parte del Collaborative Oncological
Gene-Environment Study (COGS), ha permesso di identificare nuove
varianti di rischio attraverso la genotipizzazione di oltre 40.000
casi e 40.000 controlli sani. Il risultato di questa ricerca è stata
l'identificazione di un numero maggiore di SNPs associati al cancro
al seno: da 27 a più di 70 e di ulteriori varianti associate ai
tumori ER-.

Il Predicting Risk of Cancer at Screening Study (PROCAS), è uno
studio prospettico di stima del rischio di insorgenza di cancro alla
mammella. L'analisi ha incluso 50,628 donne sottoposte a screening
mammografico di età compresa tra i 47 e i 73 anni reclutate tra
ottobre 2009 e settembre 2013. I risultati hanno evidenziato come la
densità mammografica può aiutare nel perfezionamento della stima
del rischio in combinazione con il modello di Tyrer-Cuzick o il
modello di Gail. Successivamente, lo stesso gruppo di ricercatori ha
considerato la densità mammografica e 18 varianti di suscettibilità
(SNP18) in combinazione al modello di Gail e Tyrer-Cuzick (TC) per
calcolare la stima del rischio sulla base dei tumori identificati tra
due round di screening triennali. La densità mammografica e i SNP18,
quando combinati con il modello TC o di Gail, identificano un maggior
numero di donne ad alto rischio allo screening, ed è associata con
una maggiore stadio della malattia. Circa il 16% delle donne sono
state identificate come ad alto rischio combinando TC e densità
mammografica e SNP18 che sembra aggiungere ulteriore precisione al
modello. L'inclusione di ulteriori SNPs di nuova identificazione
potrà forse aumentare la capacità di discriminazione del rischio
per interventi di sorveglianza e di riduzione del rischio mirati.

Tipo di intervento.

I percorsi di prevenzione primaria, sia di sorveglianza che
terapeutici, per pazienti portatori, o familiari per mutazione di
BRCA1/2 sono specifici a seconda delle diverse fasce d'età e della
storia personale/familiare.

Questi percorsi sono stati raccolti in dettagliate linee guida
elaborate da numerosi enti; per il carcinoma della mammella
ricordiamo le linee guida NICE, quelle NCCN
(https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/pdf/breast_risk.pdf
).

Valutazioni.

Allo stato attuale, i test genetici hanno lo scopo di identificare
casi attribuibili a sindromi mendeliane che determinano alto rischio.
Non sono ancora disponibili test genetici applicabili per screening
della popolazione generale, poichè i marcatori genetici di rischio
moderato individuati mediante studi di associazione caso-controllo
dall'analisi di casistiche di tumori non selezionati sulla base della
storia familiare e delle caratteristiche ereditarie non sono ancora
sufficientemente specifici. Diventa quindi molto interessante
approfondire questo ulteriore campo di indagine per garantire sempre
più precisa "personalized preventive medicine" che possa
effettivamente migliorare il percorso preventivo.

2. Sindrome di Lynch

La maggior parte dei tumori del colon-retto può essere definita
sporadica, mentre circa il 30% presenta ricorrenza familiare, e tra
questi una piccola parte, stimata intorno al 3-5%, insorge in persone
che hanno una predisposizione genetica ereditaria. Questi casi sono
riconducibili a sindromi ereditarie caratterizzate da varianti
patogenetiche ad alta penetranza, trasmesse su base mendeliana.

La più diffusa è la Sindrome di Lynch, che rappresenta il 2-3%
dei CCR; e si stima che nel nostro Paese ci siano tra i 6000 e i 9000
soggetti con accertata sindrome di Lynch. Questa sindrome è causata
da varianti patogenetiche che coinvolgono principalmente 5 geni
(MSH2, MLH1, MSH6, PMS2, EPCAM) che codificano per proteine coinvolte
nel processo del Mismatchrepair (MMR) e per una molecola di adesione
epiteliale (EPCAM). Le prime quattro hanno la funzione di riparare
gli errori commessi durante la replicazione e la ricombinazione del
DNA, pertanto la loro perdita risulta in un fenotipo di ipermutazione
di determinate regioni del DNA- fenomeno conosciuto come Instabilità
dei microsatelliti (MSI), l'ultima proteina invece ruolo nei processi
di adesione omotipica delle cellule epiteliali.

Essere portatori di queste varianti patogenetiche comporta un
rischio cumulativo di sviluppare cancro del colon-retto tra 35% e 70%
nell'arco della vita. Il rischio è un pò più basso nelle donne,
che hanno però una probabilità all'incirca uguale di ammalarsi di
cancro dell'endometrio. Tale sindrome è associata all'insorgenza
anche di altre neoplasie, seppure meno frequenti rispetto a quelle di
colon ed endometrio.

Sulla base dei dati epidemiologici risulta evidente che queste
diverse forme mendeliane ad aumento della probabilità di comparsa di
CM e CCR rispetto alla popolazione generale necessitino di percorsi
clinico-assistenziali di prevenzione primaria atti ad abbattere i
relativi tassi di incidenza di malattia e di mortalità

Tipo di intervento.

Come già indicato per il carcinoma della mammella, i percorsi di
prevenzione primaria, sia di sorveglianza che terapeutici, per i
pazienti portatori, o familiari per mutazione per colon/Lynch sono
specifici a seconda delle diverse fasce d'età e della storia
personale/familiare.

Le linee guida a cui fare riferimento sono essenzialmente le linee
guida NCCN
(https://www.nccn.org/professionals/physician_gls/pdf/colorectal_scre
ening.pdf)

4.d.3.ii Mutazioni germinali per suscettibilità ai tumori

1. Cancro alla prostata

Per quanto concerne il cancro alla prostata un serio problema è
rappresentato dalla sovradiagnosi. Recentemente, le linee-guida della
US Preventive Services Task Force hanno sottolineato come non si
debbano basare gli screening per il cancro alla prostata sulla
valutazione dell'antigene prostatico PSA perchè i danni attesi
(falsi-positivi, overdiagnosi, overtrattamento) sono superiori ai
potenziali benefici. La stratificazione della popolazione in diversi
gruppi in base al rischio genetico, da solo o in combinazione con
altri fattori di rischio (come l'età e la storia familiare),
permetterebbe di offrire lo screening in modo differenziato alla
popolazione con miglioramento del rapporto danno beneficio.

Ad oggi, numerosi studi GWAS hanno permesso di individuare più di
70 loci di suscettibilità per il cancro alla prostata. I rischi
associati a queste varianti sono definiti generalmente modesti, ma in
combinazione potrebbero fornire la base della prevenzione mirata.
Sinteticamente, le evidenze scientifiche disponibili, da un lato
mettono in luce il potenziale di una signature poli-genica per la
definizione di un modello PRS di previsione del rischio; dall'altro
evidenziano alcune criticità da tenere in considerazione per lo
sviluppo di programmi di screening stratificati. Un recente studio
mostra come le mutazioni genetiche ereditarie potrebbero giocare un
ruolo più importante del previsto nell'insorgenza di un carcinoma
della prostata metastatico. Le alterazioni in geni che hanno la
funzione di riparare il Dna (come BRCA1 e BRCA2) sarebbero infatti
presenti in quasi il 12 % dei pazienti con un tumore prostatico in
fase avanzata. La conclusione è giunta dopo aver analizzato i dati
relativi a 692 uomini con un carcinoma prostatico metastatico e aver
individuato 16 diverse mutazioni (fra le quali, oltre quelle BRCA,
anche a carico dei geni ATM, CHEK2, RAD51D ePALB2) in 82 pazienti
(ovvero l'11,8% del totale), indipendentemente dall'età o dalla
storia familiare. In particolare, i malati di cancro alla prostata
metastatico con mutazioni BRCA2 risultano avere il 18 % di rischio in
più rispetto a quelli sani. Appare quindi molto importante che anche
i maschi con cancro alla prostata vengano sottoposti al test genetico
sulla scia di quanto già accade nelle femmine con un tumore alla
mammella.

4.d.3.III Mutazioni somatiche

La risposta ai trattamenti chemioterapici, come per altro quella a
qualsiasi altro tipo di farmaco, è quantificabile in una misura
media in quanto alcuni pazienti non rispondono affatto alla terapia,
altri hanno una risposta buona e altri sperimentano effetti
collaterali di grado più o meno elevato.

Questa diversa risposta dipende dalla variabilità
interindividuale, caratteristica di sua natura multifattoriale in
quanto dipende dall'età, dal peso, dallo stato di salute generale,
da diversi fattori ambientali (clima, stile di vita, fattori
culturali quali ad esempio la religione) e dai fattori genetici.

Nello specifico sappiamo che i polimorfismi genetici individuali
possono influire sulla risposta ai chemioterapici; la stessa
tossicità è spesso legata al genotipo individuale dei tessuti non
tumorali. Questo perchè le cellule tumorali sono sostanzialmente
uguali a quelle degli altri tessuti a meno di nuove mutazioni.

Analizzare le caratteristiche del tessuto somatico neoplastico
permette, in alcuni casi, di definire da una popolazione generale i
seguenti gruppi di pazienti:

- Pazienti che rispondono al trattamento e che sperimentano poca
tossicità
- Pazienti che rispondono al trattamento e che sperimentano molta
tossicità
- Pazienti che non rispondono al trattamento e che sperimentano
poca tossicità
- Pazienti che non rispondono al trattamento e che sperimentano
poca tossicità

Di seguito un elenco di farmaci per i quali lo stato mutazionale di
cellule somatiche è verificato ai fini di una ottimale risposta:

Parte di provvedimento in formato grafico

Obiettivi e Raccomandazioni (Cap.4 d 3)

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 9):

- Lo screening personalizzato per il cancro della mammella. La
costruzione di uno score che consenta una stratificazione del rischio
di CM, nonchè valutare l'applicabilità dello score prodotto per
proporre una modulazione personalizzata dello screening sono
obiettivi considerati nel Cap7 (Topic V Opportunità per la
sostenibilità di sistema mediante la prevenzione secondaria
finalizzata alla riduzione del burden di malattia del cancro al seno)
- Prevenzione primaria per i pazienti portatori, o familiari per
mutazione di BRCA1/2. La sorveglianza delle donne senza storia
personale di tumore è prevista in uno degli obiettivi del Piano
nazionale della prevenzione 2014-18, secondo le linee guida prodotte
dal CCM.
- Terapia preventiva per donne a rischio moderatamente aumentato o
ad alto rischio. La disponibilità di sufficienti evidenze
scientifiche mette il Sistema Sanitario in condizione di inserire
tale intervento in modo sistematico nell'ambito dei servizi offerti
alla popolazione di riferimento. Sono disponibili LG e
raccomandazioni a livello internazionale ma appare comunque utile
verificarne la contestualizzazione nel Sistema Sanitario italiano.
Tale obiettivo può essere conseguito in armonia con il Sistema
nazionale linee guida (SNLG)
- Mastectomia profilattica e Ooforectomia profilattica. La
disponibilità di sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema
Sanitario in condizione di inserire tale intervento in modo
sistematico nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di
riferimento. Sono disponibili LG e raccomandazioni a livello
internazionale ma appare comunque utile verificarne la
contestualizzazione nel Sistema Sanitario italiano. Tale obiettivo
può essere conseguito in armonia con il Sistema nazionale linee
guida (SNLG). Successivamente, al fine di rendere accessibile a tutta
la popolazione target tale intervento è necessario organizzare un
percorso (PDTA). Assunto che la linea-guida riguarda per definizione
la dimensione tecnico-professionale; le raccomandazioni derivate
dalla L-G devono portare alla implementazione di un'organizzazione in
grado di accogliere la popolazione target in un percorso esplicito,
basato su "nodi organizzativi" chiaramente definiti e procedure di
"ingaggio" precise ed esplicite. Si tratta quindi di definire un PDTA
che prenda in carico gli individui destinatari di tali interventi.
- Terapia ormonale sostitutiva (HRT) per donne senza storia
personale di carcinoma mammario sottoposte a salpingo-ooforectomia
prima dell'insorgenza dello stato menopausale. La disponibilità di
sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema Sanitario in
condizione di inserire tale intervento in modo sistematico
nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di riferimento. Sono
disponibili LG e raccomandazioni a livello internazionale ma appare
comunque utile verificarne la contestualizzazione nel Sistema
Sanitario italiano. Tale obiettivo può essere conseguito in armonia
con il Sistema nazionale linee guida (SNLG) nell'ambito
dell'intervento di cui sopra.
- Percorsi di prevenzione primaria per i pazienti portatori, o
familiari per mutazione per colon/Lynch, comprensivamente della
prevenzione di carcinomi extra-colon. La disponibilità di
sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema Sanitario in
condizione di inserire tale intervento in modo sistematico
nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di riferimento. Sono
disponibili LG e raccomandazioni a livello internazionale ma appare
comunque utile verificarne la contestualizzazione nel Sistema
Sanitario italiano. Tale obiettivo può essere conseguito in armonia
con il Sistema nazionale linee guida (SNLG). Successivamente, al fine
di rendere accessibile a tutta la popolazione target tale intervento
è necessario organizzare un percorso (PDTA). Assunto che la
linea-guida riguarda per definizione la dimensione
tecnico-professionale; le raccomandazioni derivate dalla L-G devono
portare alla implementazione di un'organizzazione in grado di
accogliere la popolazione target in un percorso esplicito, basato su
"nodi organizzativi" chiaramente definiti e procedure di "ingaggio"
precise ed esplicite. Si tratta quindi di definire un percorso PDTA
che prenda in carico gli individui destinatari dello screening.
- Terapia preventiva con aspirina nella sindrome di Lynch. La
disponibilità di sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema
Sanitario in condizione di inserire tale intervento in modo
sistematico nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di
riferimento. Sono disponibili LG e raccomandazioni a livello
internazionale ma appare comunque utile verificarne la
contestualizzazione nel Sistema Sanitario italiano. Tale obiettivo
può essere conseguito in armonia con il Sistema nazionale linee
guida (SNLG)
- Test genetico per mutazioni germinali nel cancro alla prostata.
La disponibilità di sufficienti evidenze scientifiche mette il
Sistema Sanitario in condizione di inserire tale intervento in modo
sistematico nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di
riferimento. Sono disponibili LG e raccomandazioni a livello
internazionale ma appare comunque utile verificarne la
contestualizzazione nel Sistema Sanitario italiano. Tale obiettivo
può essere conseguito in armonia con il Sistema nazionale linee
guida (SNLG).

Tabella 9: Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

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CAPITOLO 5
La genomica nella terapia.

5.a Risposta ai farmaci e farmacogenomica

Le rapide innovazioni scientifiche degli ultimi anni in ambito di
valutazione del genoma degli individui, hanno permesso
l'identificazione di varianti associate all'insorgenza, alla cura ed
alla prognosi di varie patologie e con un potenziale impatto nella
valutazione della risposta alle terapie. Nonostante l'analisi e
l'interpretazione delle informazioni genomiche costituisca ancora un
processo di non facile risoluzione, in molti casi l'identificazione
di specifici profili molecolari ha permesso la stratificazione di
sottogruppi di pazienti caratterizzati da una migliore risposta alle
terapie farmacologiche. Il profilo genomico di ciascun individuo è
in grado di influenzare pressochè tutti gli aspetti di una malattia
e il suo trattamento, inclusa l'insorgenza, il decorso o il rischio
di recidiva, il farmaco o classe di farmaci con maggiore probabilità
di risposta, nonchè la dose terapeutica, la natura e la portata
delle risposte favorevoli al trattamento e la tossicità del farmaco.
Con il termine farmacogenomica ci si riferisce allo studio
dell'esposizione e della risposta ai farmaci in relazione alle
varianti del DNA ed alle caratteristiche dell'RNA. La farmacogenomica
si focalizza sull'identificazione delle varianti geniche o genomiche
che influenzano la risposta ai medicinali attraverso alterazioni di
tipo farmacocinetico, farmacodinamico, attraverso variazioni nel
target farmacologico o la perturbazione del pathway biologico che
caratterizza la sensibilità di un paziente all'effetto di un
determinato farmaco. Le evidenze molecolari che emergono dalle
strategie di sequenziamento dell'intero genoma o di specifici geni
richiedono una convalida indipendente prima che possano essere
tradotti in diagnostica clinica. Il processo di convalida può essere
facilitato da una maggiore comprensione dei meccanismi che
determinano come le varianti identificate alterano la risposta ai
farmaci.

Utilizzo dell'informazione farmacogenomica nella pratica clinica

Il nuovo concetto di Precision Medicine si riferisce a strategie di
prevenzione e trattamento delle patologie che tengano conto della
variabilità individuale per la personalizzazione delle terapie.
Questi approcci hanno recentemente trovato spazio grazie allo
sviluppo di databases biologici su larga scala, metodi ad alta
processività per la caratterizzazione molecolare dei pazienti
(proteomica, metabolomica, genomica, tecnologie sanitarie mobili) e
strumenti di calcolo per l'analisi di grandi dataset. In relazione ad
un potenziale utilizzo nella pratica clinica, le varianti
farmacogenomiche possono essere suddivise in due macro categorie:

- Prevenzione: le varianti farmacogenomiche possono fornire
indicazioni preliminari sulla manifestazione di eventi avversi ed
effetti collaterali in relazione all'assunzione di specifici principi
attivi ancor prima che si manifesti la condizione patologica.
Trovano, pertanto, una potenziale applicazione principalmente
nell'individuo sano il cui profilo molecolare può essere valutato
preliminarmente per evitare prospetticamente l'assunzione di farmaci
con interazioni negative.
- Trattamento: nell'identificazione della terapia ottimale (in
termini di effectiveness), l'utilizzo di informazioni genomiche e di
approcci computazionali per integrare i dati consentirebbe di
prevedere e, potenzialmente, ottimizzare l'effetto di una terapia su
un paziente specifico caratterizzato da un profilo molecolare
compatibile, determinandone la sensibilità a farmaci specifici; di
fatto il profilo molecolare individuale è stato dimostrato essere,
in alcuni casi, un forte predittore dei benefici di una specifica
terapia. Inoltre queste informazioni possono venire utilizzate per
eseguire approcci di "Drug repositioning" finalizzati
all'identificazione di nuove indicazioni per principi attivi
esistenti.

La medicina di precisione ha trovato sviluppi particolarmente
efficaci e promettenti anche in ambito oncologico. I tumori sono
malattie molto diffuse e sono tra le principali cause di morte in
tutto il mondo e la loro incidenza è in aumento principalmente a
causa dell'invecchiamento della popolazione e della diffusione di
stili di vita non salutari. La ricerca scientifica ha già
identificato molte delle lesioni molecolari che guidano lo sviluppo
di neoplasie, mostrando che ogni tumore ha una propria firma
genomica, con alcune caratteristiche specifiche e alcune
caratteristiche comuni a più tipi. Questa nuova comprensione dei
meccanismi oncogenici ha cominciato a influenzare la valutazione del
rischio, le categorie diagnostiche e le strategie terapeutiche
attraverso un crescente uso di farmaci e anticorpi destinati a
contrastare l'attività e l'influenza di specifici driver molecolari.
Diverse terapie personalizzate sono state (e vengono tutt'ora)
sviluppate dimostrando un'efficacia notevole nella cura di queste
patologie.

Validazione ed interpretazione delle informazioni genomiche

L'utilizzo in ambito clinico delle informazioni farmacogenomiche
deve soddisfare specifici criteri riguardanti validità analitica,
validità clinica e utilità clinica. La validità analitica e
clinica riguardano aspetti prettamente metodologici e
d'interpretazione del dato che in alcuni casi possono essere di non
facile risoluzione, dipendenti principalmente dalla qualità dei dati
dei test genetici e dalle caratteristiche di performance del test,
quali ad esempio i valori predittivi positivi e negativi. L'utilità
clinica consente di valutare se l'uso del test contribuisce ad un
migliore esito della malattia nei pazienti sottoposti a test, nonchè
ad una valutazione dei rischi che si verificano a seguito della
somministrazione del test. Diversi parametri possono essere
utilizzati per stimare la validità e l'utilità clinica, inclusa la
penetranza della variante genetica nella risposta al medicinale.
Inoltre, i dati possono essere raccolti da studi di farmacocinetica
in vivo o in vitro o da altri studi funzionali preclinici e clinici
che consentono di effettuare una valutazione degli effetti
farmacologici o delle concentrazioni di un farmaco rispetto alle
varianti geniche individuali. Ulteriori fonti di dati utilizzabili
includono casi clinici, studi di famiglie e studi clinici
randomizzati che mettono a confronto risultati provenienti da fonti
diverse.

Allo stato attuale non vi è un consenso sui parametri necessari a
stabilire l'utilità clinica dei test basati su informazioni
farmacogenomiche. Tali valutazioni richiedono l'analisi attraverso
una visione sistemica ed integrata dei test farmacogenomici che tenga
in considerazione non solo dell'impatto clinico ma anche il confronto
con interventi sanitari alternativi, nonchè la valutazione di come
tali test possano influenzare il comportamento dei clinici.

Va inoltre considerato che il costo del sequenziamento diminuisce
con velocità esponenziale e non sembra essere molto lontano il
momento in cui ciascun individuo disporrà delle informazioni
relative al proprio genoma; pertanto, se ciò dovesse verificarsi, il
problema non sarà più l'ottenimento di specifiche informazioni
genomiche ma lo sviluppo di un modello clinico-sanitario in grado di
massimizzare l'utilizzo di queste informazioni con approcci
costo-efficaci.

Implementazione clinica della farmaco genomica

Alcune varianti genomiche che influenzano gli effetti clinici di
alcuni farmaci possono ora essere testate in modo affidabile per un
utilizzo in ambito clinico; questo processo può significativamente
influenzare l'attività prescrittiva in base agli esiti ottenuti, ad
esempio determinando il sottogruppo di pazienti in cui l'effetto del
farmaco è massimizzato, la dose efficace o la predizione degli
eventi avversi.

La farmacogenomica può svolgere un ruolo importante
nell'identificazione dei responder e non responder ai farmaci,
evitando gli eventi avversi e ottimizzando la dose di farmaco da
somministrare. Possono inoltre essere estrapolate informazioni sul
farmaco che possono descrivere:

- l'esposizione al farmaco e la variabilità della risposta
clinica
- il rischio di eventi avversi
- il dosaggio genotipo-specifico
- i meccanismi d'azione dei farmaci
- target polimorfici del farmaco

Allo stato attuale circa il 15% dei farmaci approvati dalla FDA ed
EMA contengono indicazioni di tipo farmacogenomico sui foglietti
illustrativi e solo un sottoinsieme di tali biomarkers hanno
effettivamente indicazioni cliniche attuabili. Finora, solo 16
(numero in lenta ma costante crescita) dei circa 19.000 geni umani
conosciuti forniscono informazioni farmacogenomiche con impatto
clinico. Tuttavia, nonostante il numero di farmaci per i quali le
informazioni genomiche possono fornire indicazioni cliniche sia
relativamente piccolo (v. as esempio l'elenco in Figura 1),
l'attività prescrittiva potrebbe ottenere significativi vantaggi da
un utilizzo più integrato dei test genetici nella pratica clinica.

Figura 1. Varianti genetiche germinali e farmaci associati

=============================================================
| Genetic variation | Medications |
+=========================+=================================+
| |Mercaptopurine, thioguanine, |
|TPMT |azathioptine |
+-------------------------+---------------------------------+
| |Codeine, tramadol, tricyclic |
|CYP2D6 |antidepressants |
+-------------------------+---------------------------------+
| |Tricyclic antidepressants, |
|CYP2C19 |clopidogrel, voriconazole |
+-------------------------+---------------------------------+
|VK0RC1 |Warfain |
+-------------------------+---------------------------------+
|CYP2C9 |Warfain, phenytoin |
+-------------------------+---------------------------------+
| |Allopurinol, carbamazepine, |
|HLA-B |abacavir, phenytoin |
+-------------------------+---------------------------------+
|CFTR |Ivacaftor |
+-------------------------+---------------------------------+
| |Fluororuracil, capecitabine, |
|DPYD |tegafur, |
+-------------------------+---------------------------------+
|G6PD |Rasburicase |
+-------------------------+---------------------------------+
|UGT1A1 |Irinotecan, atazanavir |
+-------------------------+---------------------------------+
|SLC01B1 |Simvastatin |
+-------------------------+---------------------------------+
|IFNL3(IL28B) |Interferon |
+-------------------------+---------------------------------+
|CYP3A5 |Tacrolimus |
+-------------------------+---------------------------------+

Le varianti genetiche specifiche dei tessuti tumorali rappresentano
invece un caso speciale di variazione somatica d'interesse
farmacogenomico (v.ad esempio l'elenco in Figura 2) in grado di
identificare quali tipi di tumori maligni sono in grado di rispondere
alle varie terapie antitumorali.

Il test genetico per l'identificazione dei tumori maligni è
diventato più preciso in risposta allo sviluppo di agenti
antitumorali per il trattamento di neoplasie caratterizzate da
varianti genetiche acquisite.

Esistono una serie di barriere che impediscono la diffusione
dell'utilizzo di test farmacogenomici a supporto della prescrizione
di farmaci. In primis l'assenza d'incentivi per i medici finalizzati
alla promozione di test genetici/genomici potenzialmente in grado di
limitare l'insorgenza di eventi avversi. L'esistenza di un numero
ridotto di studi del rapporto costo-efficacia dei test
farmacogenomici non consente una valutazione economico-sanitaria
oggettiva del reale impatto di tali approcci, tantomeno in
considerazione del fatto che il test potrebbe essere effettuato nei
primi mesi ed utilizzato per tutto il resto della vita di un
individuo. Molti sistemi sanitari non prevedono il rimborso di tali
procedure e questo costituisce un ulteriore deterrente ad un utilizzo
routinario di queste metodologie.

Figura 2. Varianti genetiche somatiche in cellule tumorali e farmaci
associati

Parte di provvedimento in formato grafico

Inoltre, il costo e la complessità degli approcci computazionali
necessari per identificare, catalogare, prioritizzare e interpretare
le varianti genetiche di carattere farmacogenomico costituiscono
un'ulteriore barriera alla diffusione nella pratica clinica dei test
di farmacogenomica. Nonostante un numero crescente di strumenti
bioinformatici per le analisi delle varianti genomiche, essi
richiedono ancora un notevole livello di competenza spesso non ancora
disponibile nella gran parte delle strutture sanitarie che potrebbero
beneficiarne. Di fatto, non è ancora stato definito un modello che
stabilisca quali entità nella catena sanitaria debba assumersi la
responsabilità dell'aggiornamento, della valutazione e del pagamento
dei test genetici anche in ambito farmacogenomico.

Recentemente è stato sviluppato il concetto di genotipizzazione
pre-emptive inteso come la profilazione molecolare degli individui
sulla base di pannelli di varianti genomiche in maniera routinaria.
La teoria dietro questo approccio si basa sulla possibilità che le
informazioni genomiche possano essere a disposizione del medico nella
cartella clinica elettronica (EMR) già al momento della prescrizione
(e anche prima) in modo da effettuare decisioni razionali riguardo la
scelta e/o la dose del farmaco. Si evidenzia anche una questione
importante in relazione alle prove per l'implementazione clinica: non
possiamo intraprendere studi clinici randomizzati e controllati o
studi prospettici per ogni variante genomica che viene identificata,
e altre metodologie per valutare l'utilità clinica di un biomarker
genomico dovrà essere utilizzato.

Barriere alla diffusione ed implementazione dei test di tipo
farmacogenomico

Un'ampia ed omogenea applicazione della farmacogenomica nella
pratica clinica è ancora da raggiungere. I fattori che ne
influenzano l'utilizzo sono costituiti da:

- Le dimensioni del mercato e il ruolo dell'industria. Nel Regno
Unito ed in Germania alcune industrie farmaceutiche hanno giocato un
ruolo molto attivo nell'introduzione di test di farmacogenomica
(quali ad esempio HER2). Nei piccoli mercati di altri paesi europei,
le aziende hanno fornito un supporto limitato e la diffusione è
stata generata da pazienti e medici. Il ruolo dell'industria nel
garantire che i test diagnostici di tipo molecolare siano attraenti
commercialmente e possano raggiungere l'implementazione clinica è
essenziale.
- Livello di utilizzo. Il livello di utilizzo varia molto tra i
paesi con differenti procedure cliniche e livelli di accettazione
dell'innovazione.
- Rimborso. Le pratiche cliniche sono soggette a vincoli
finanziari derivanti anche dal contenimento della spesa sanitaria e
da valutazioni di costo-efficacia. Di conseguenza, la disponibilità
di sviluppare sistemi di rimborso per i test farmacogenomici può
costituire un incentivo essenziale per l'implementazione di
tecnologie diagnostiche di tipo genomico.
- Gruppi di supporto del paziente. I gruppi di supporto del
paziente sono cruciali per l'integrazione di test farmacogenomici; un
esempio è costituito dal ruolo attivo svolto da parte delle
organizzazioni dei pazienti nell'introduzione di Herceptin/HER2.

Gruppi di pazienti possono influenzare l'integrazione dei test
molecolari nella pratica clinica aumentando la consapevolezza tra i
loro membri, favorendo l'empowerment e generando un aumento della
domanda ed un conseguente uso crescente.
- Educazione e formazione. L'assenza di educazione e formazione
costituisce una forte barriera all'implementazione dei test di
farmacogenomica. L'istruzione convenzionale o di orientamento per i
medici e altri professionisti sanitari su come interpretare i
risultati dei test o anche solo sui meccanismi alla base del
funzionamento è scarso. L'introduzione di tali tecnologie richiede
la formazione di una vasta gamma di personale sanitario che deve
essere in grado di comprendere, utilizzare ed interpretare
correttamente i test supportando il paziente in ogni fase del
processo.
- Aspetti sociali. Nel tempo, nella popolazione generale si è
acquisita la percezione che i test farmacogenomici abbiano un impatto
inferiore in termini sociali ed etici rispetto ad altre applicazioni
di tipo molecolare (quali ad esempio i test predittivi per le
patologie croniche e degenerative). Finora, il consenso informato per
i principali test farmacogenomici (quali ad esempio l'HER2 o il test
TPMT) è stato positivamente accettato dai pazienti a cui venivano
sottoposto. Tuttavia, esiste una crescente preoccupazione
sull'impatto etico di nuove tecnologie emergenti. In particolare, non
è da escludere che futuri test farmacogenomici possono avere
conseguenze per familiari di primo grado e sollevare questioni legate
alla privacy e incertezze simili a quelle avvertite per altre
tipologie di test genetici legate alle malattie ereditarie.
- Responsabilità legale. In ambito oncologico, laddove
l'applicazione ha trovato l'utilizzo più ampio, i test
farmacogenomici non hanno trovato alcun tipo di opposizione da parte
dei pazienti. Tuttavia, con l'aumentare della consapevolezza e della
conoscenza dei pazienti, il mancato utilizzo di queste tecnologie
potrebbe costituire un pretesto per una mancanza professionale del
medico. La paura di una responsabilità legale rischia di portare ad
un drastico aumento della diffusione dei test farmacogenetici come
forma di medicina difensiva, in previsione di contenziosi di tipo
legale.
- Analisi di costi-efficacia. La valutazione oggettiva
dell'impatto clinico ed economico del test potrebbe costituire un
fattore molto importante per il livellamento degli ostacoli alla
applicazione clinica. Tuttavia le informazioni disponibili per questo
tipo di valutazione sono, al momento, limitate.
- Validità ed utilità clinica. Vi è un consenso internazionale
riguardo l'opinione che le basi di evidenza dell'impatto clinico
dell'applicazione di PGX siano ancora molto deboli. Per confermare la
validità clinica delle associazioni genotipo-fenotipo, è necessaria
una ricerca sistematica e coerente. Tuttavia, un limite a questi
sviluppi è costituito dall'assenza di finanziamenti pubblici
dedicati e da un interesse ancora limitato da parte la
dell'industria, soprattutto per lo sviluppo di applicazioni di tipo
farmacogenomico per i farmaci con brevetti scaduti.

Regolamentazione delle conoscenze e dei processi dei test
farmacogenomici

Lo sviluppo delle competenze farmacogenomiche presso l'EMA e l'FDA
in principio è stato stimolato dagli outcomes scientifici derivanti
dalle attività accademiche ed industriali. Ciò ha reso necessario
lo sviluppo di nuove capacità ed expertises da parte delle agenzia
regolatorie che rilasciano le autorizzazioni all'immissione in
commercio (AIC) per i farmaci. L'EMA ha iniziato a focalizzarsi sulle
tematiche di tipo farmacogenomico, attraverso workshop con le parti
interessate per affrontare le esigenze emergenti. Nel 2002 è stato
istituito un gruppo di esperti sulla farmacogenomica, il primo ad
essere istituito da una agenzia regolatoria, che include esperti del
mondo accademico e normativo. L'EMA ha continuato ad espandere le sue
competenze per consentire una valutazione globale della diagnostica
di tipo farmacogenomico nello sviluppo dei medicinali.

- L'uso dei dati PGX nella valutazione dell'autorizzazione
all'immissione in commercio (AIC) dei medicinali.
Sulla base delle informazioni acquisite dalle evidenze scientifiche
allo stato attuale quasi tutti gli studi clinici in corso di grande
entità includono la raccolta di dati genetici, pur non essendo
richiesto ai fini dell'AIC. Le agenzie regolatorie hanno nel tempo
sviluppato linee guida di supporto alle aziende per la sottomissione
dei dati farmacogenomici nell'ambito della presentazione dei dossier
di AIC. Rimangono tuttavia aperte le sfide riguardo la validazione
dei biomarcatori e l'identificazione di percorsi condivisi per
valutarne l'utilizzo nella pratica clinica.
- Licenze di prodotti di tipo farmacogenomico: combinazioni
farmaco-test o approvazione separata?
La scelta tra la concessione dell'AIC di farmaci in combinazione
con test diagnostici o la separazione tra questi due processi
nell'ambito della validazione clinica costituisce una sfida
significativa sia per le agenzie regolatorie che per l'industria. In
Europa l'EMA non ha una responsabilità primaria per l'approvazione
dei test diagnostici (ancorchè in ambito farmacogenomico) ed il suo
mandato è limitato all'approvazione delle terapie farmacologiche.
Attualmente l'EMA può consigliare l'uso di un test diagnostico
come informazione inserita nel foglio illustrativo del farmaco.
Tuttavia, non è chiaro come tale procedura diagnostica possa essere
recepita dagli stati membri o come questo processo possa essere
regolato al di fuori del campo di applicazione della direttive di
diagnostica in vitro (IVD).
- Nuove indicazioni farmaco genomiche. I dati derivanti dagli studi
clinici più recenti suggeriscono che i test farmacogenomici possono
migliorare significativamente la sicurezza anche dei farmaci già
disponibili sul mercato. Il meccanismo giuridico che consente di
inserire variazioni sul foglietto illustrativo permetterebbe di
aggiungere ulteriori informazioni clinicamente rilevanti sulla base
di nuovi dati emergenti e di migliorare gli outcomes derivanti da
farmaci già in commercio.
- Regolamentazione dei test farmacogenomici in clinica. All'attuale
velocità di crescita delle applicazioni cliniche di tecnologie
d'interesse farmacogenomico, si rende necessario il supporto di
sistemi di controllo della qualità sia di tipo laboratoristico che
di gestione dei dati. Questi modelli sono già in pratica in diversi
laboratori relativamente a diverse discipline scientifiche, tra cui
anche i test per le malattie genetiche.
- Accreditamento e Quality Assessment dei laboratori clinici. I
sistemi di accreditamento hanno lo scopo di fornire un sistema
indipendente d'ispezione delle prestazioni, del personale, delle
infrastrutture e dei processi del laboratorio per mantenere la
qualità del servizio. Sistemi di accreditamento dei laboratori sono
stati istituiti in diversi paesi europei e costituiscono un requisito
volontario, spesso incoraggiato ma comunque mai forzato. Altri
meccanismi includono schemi di controllo esterno della qualità
finalizzati ad identificare i laboratori che sono a scarso rendimento
e a fornire loro assistenza. Tali schemi sono di particolare
beneficio ai piccoli paesi che a volte non hanno la "Massa critica"
per lanciare un regime nazionale. Un supporto internazionale per lo
sviluppo di sistemi condivisi di Quality Assessment internazionali
potrebbe pertanto costituire una priorità importante per l'UE nel
campo dei test di farmacogenomica.

Farmacogenomica nella pipeline di sviluppo dei farmaci

L'applicazione di approcci farmacogenomici nelle fasi di sviluppo
dei farmaci è un processo in evoluzione che inizia con la scoperta e
continua attraverso la conferma dei risultati di efficacia e
sicurezza clinica. Gli studi di farmacogenomica possono contribuire a
una maggiore comprensione delle differenze interindividuali
nell'efficacia e la sicurezza dei farmaci a partire dalla fase di
sperimentazione. Le caratteristiche molecolari di maggiore rilevanza
nello sviluppo di farmaci sono quelle associate a geni in quattro
grandi categorie:

(1) i geni connessi alle caratteristiche farmacocinetiche;
(2) i geni che codificano per bersagli farmacologici ed altri
pathway legati alla risposta farmacologica;
(3) i geni non direttamente correlati agli aspetti farmacologici
del principio attivo ma che possono predisporre l'individuo a
tossicità, ad esempio attraverso le reazioni immunitarie;
(4) i geni che influenzano la suscettibilità della malattia o la
progressione.

Tutti questi fattori genetici possono influenzare
significativamente il profilo rischio-beneficio di un medicinale. I
dati farmacogenomici nelle fasi preliminari di sviluppo di un farmaco
possono fornire indicazioni critiche sul dosaggio del principio
attivo, per la stratificazione dei pazienti nelle fasi successive, o
prospettivamente sulla strategia per l'ulteriore raccolta di
biomarkers genetici nei successivi RCT. I dati genomici possono
pertanto supportare la strategia di sviluppo dei principi attivi,
attraverso:

(1) l'identificazione della variabilità dei soggetti alla
risposta clinica;
(2) la valutazione del contributo dei polimorfismi negli aspetti
clinicamente significativi della farmacodinamica, farmacocinetica,
efficacia o sicurezza;
(3) la valutazione di potenziali interazioni tra farmaci;
(4) lo studio delle basi molecolari relative ad una assenza di
efficacia o di insorgenza di reazioni avverse;
(5) la progettazione di studi clinici per la valutazione di
sottogruppi specifici in cui l'effetto farmacologico risulta
magnificato (study enrichment strategies).

Riposizionamento del Farmaco su base Farmacogenetica

Il riposizionamento del farmaco (Drug Repositioning) consiste nel
dare un nuovo ruolo ad un farmaco che in origine era stato creato o
sviluppato per altre patologie. Lo schema generale che potrebbe
essere seguito nel Drug Repositioning richiede: il sequenziamento
dell'intero esoma e trascrittoma di pazienti con una specifica
patologia, l'analisi comparativa delle sequenze, l'identificazione di
nuovi geni, lo studio del RNA, delle proteine e/o dei pathways
metabolici coinvolti nello sviluppo delle malattie umane. Questo
flusso di lavoro ha lo scopo di identificare pathways che sono
implicati nell'insorgenza o sviluppo di una patologia con l'obiettivo
di selezionare i targets più rilevanti per lo sviluppo di un
farmaco. La sperimentazione di bersagli ipotetici richiede pertanto,
lo sviluppo e la validazione in vitro di modelli cellulari che mimano
il processo biologico o molecolare coinvolto nella malattia. La
selezione dei farmaci da testare può essere condotta attraverso
l'analisi della struttura 3D delle proteine bersaglio dedotta tramite
approcci sperimentali o di modelling oppure dedotta tramite
simulazione di docking molecolare comparato con una libreria di
farmaci orfani. Lo screening iniziale dei farmaci selezionati
richiede l'ottimizzazione di piattaforme con un elevata processività
e con flusso di lavoro preferibilmente automatizzato.
Successivamente, i farmaci selezionati verranno sottoposti ad una
validazione in vivo utilizzando modelli cellulari ed animali. Infine,
saranno necessari trials clinici su pazienti con lo scopo di valutare
la sicurezza e l'efficacia dei farmaci come possibili strumenti
terapeutici per specifiche patologie.

Trovare un nuovo ruolo per i farmaci già approvati sta diventando
un approccio molto efficace dal punto di vista farmacoeconomico. Il
riposizionamento del farmaco si presenta come un percorso rapido, in
quanto i dati clinici e farmacocinetici delle molecole di interesse
sono stati già generati, valutati e stabiliti. Questi farmaci
pertanto, possono essere riposizionati in modo rapido richiedendo
anche un minor numero di pazienti da arruolare nei trials clinici per
testarne la sicurezza e l'efficacia. La conseguente riduzione dei
tempi di approvazione rispetto alla scoperta di nuovi farmaci, riduce
drasticamente i costi di sviluppo fornendo ai pazienti opzioni
terapeutiche in tempi molto ridotti. Il drug repositioning, infatti,
mira a migliorare l'attuale produttività dei farmaci, rispetto
all'enorme impiego di tempo e costi per lo sviluppo di nuove
molecole. È importante sottolineare che spesso, l'allestimento di
nuovi farmaci fallisce a causa della tossicità o della mancanza di
efficacia. Inoltre, il riposizionamento del farmaco risulta utile
nell'ambito delle malattie rare, in quanto da una parte non è
possibile reclutare un elevato numero di pazienti per i trials
clinici, dall'altra i vincoli economici limitano l'interesse delle
aziende farmaceutiche nella scoperta di nuove molecole terapeutiche.

Rispetto allo sviluppo di nuovi farmaci il drug repositioning
offre:

1. la formulazione e la produzione di un flusso di lavoro già
stabilito;
2. la reale conoscenza di dati sulla tossicità e la
farmacocinetica;
3. la reale conoscenza sulla sicurezza e tossicità;
4. dati di post-distribuzione e di sorveglianza già disponibili.

Obiettivi e Raccomandazioni (Cap 5 a)

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 10):

1. Promuovere un consenso sui parametri necessari a stabilire
l'utilità clinica dei test basati su informazioni farmaco genomiche
2. Definire una linea guida per l'utilizzo più integrato delle
valutazioni farmacogenetiche nella pratica clinica.
3. Istituire un registro dei trattamenti basati sul
sequenziamento dei profilo del paziente e del loro esito

Tabella 10. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

5.b Terapia personalizzata dei tumori

- Genomica nel cancro della mammella. Nel trattamento del carcinoma
della mammella differenti test genetici e genomici consentono di
fornire informazioni sulla prognosi e il trattamento del carcinoma
della mammella. Dopo la recente pubblicazione dello studio MINDACT
abbiamo la prima evidenza di tipo I in oncologia sulla capacità di
un classificatore genomico (Mammaprint) di evitare l'uso della
chemioterapia in una larga percentuale di donne con signature
genomica a basso rischio e criteri clinicopatologici ad alto rischio.
MammaPrint® è un test in vitro, basato sulla tecnologia microarray,
che valuta il profilo di espressione genica della neoplasia mammaria,
su campione prelevato al momento della chirurgia. Il test classifica
le pazienti in due categorie: basso e alto rischio di metastasi
(G-high vs G-low).

La popolazione di pazienti candidata al test, secondo le
indicazioni approvate in EU, include donne operate di ca mammario, T1
o T2 (&lt; 5cm), N0 o N+ (1-3), ER+ o ER-. Negli Stati Uniti Mammaprint
è stato approvato solo per pazienti N-.

Il campione di tessuto viene inviato in RNA-later al laboratorio
centralizzato di Agendia (NL): la paziente viene classificata ad
"alto rischio" (29% a 10 anni, senza nessun trattamento) o "basso
rischio" (10% a 10 anni, senza nessun trattamento).

I dati dello studio MINDACT forniscono la prima evidenza di livello
1° A (dati da studio clinico prospettico, randomizzato), practice
changing, a favore dell'impiego di Mammaprint in questo sottogruppo
di pazienti con carcinoma mammario operato, in quanto indicano che la
chemioterapia adiuvante può essere evitata nelle pazienti
classificate a basso rischio genomico.

L'obiettivo principale dello studio MINDACT era verificare se alle
pazienti con cancro della mammella (LN 0-3) classificate a "basso
rischio" - secondo prognosi molecolare con MammaPrint - e "alto
rischio" - secondo prognosi clinica con calcolatore automatizzato
Adjuvant!Online - poteva essere risparmiata la chemioterapia
adiuvante dopo intervento chirurgico senza influenzare la
sopravvivenza libera da metastasi a distanza. Un totale di 1550
pazienti (23.2%) dei circa 7000 reclutati erano classificati ad alto
rischio clinico e a basso rischio genomico e sono stati quindi
randomizzati a chemioterapia si oppure no. A 5 anni, la sopravvivenza
libera da metastasi in questo sottogruppo senza chemioterapia è
stata del 94;7% (95% IC, 92.5-96.2) con una differenza di 1.5 punti
percentuali in favore della chemioterapia. Di recente l'ASCO ha
pubblicato le linee guida sull'utilizzo dei classificatori genomici
per la prognosi dei tumori mammari dopo intervento chirurgico. Di
seguito sono riportate alcune delle principali raccomandazioni
(Tabella 11).

Tabella 11. Raccomandazioni ASCO sull'utilizzo dei classificatori
genomici per la prognosi dei tumori mammari post intervento
chirurgico

+-----------------------------------------------------------------+
¦CARCINOMA MAMMARIO : ER+/HER2 - ,N0 ¦
¦ ¦
¦ONCOTYPE DX: Score alto = HT+ CT ¦
¦ Score intermedio = attendere risultati TAILORx ¦
¦QUALITÀ DI EVIDENZA ALTA / GRADO DI RACCOMANDAZIONE FORTE ¦
¦ ¦
¦ENDOPREDICT: identifica pz a buona prognosi con la sola HT ¦
¦QUALITÀ DI EVIDENZA INTERMEDIA / GRADO DI RACCOMANDAZIONE ¦
¦MODERATO ¦
¦ ¦
¦PAM50: Alto rischio = HT + CT ¦
¦QUALITÀ DI EVIDENZA INTERMEDIA / GRADO DI RACCOMANDAZIONE ¦
¦MODERATO ¦
¦ ¦
¦BREAST CANCER INDEX: Identifica pz a buona prognosi con la sola ¦
¦HT a 5 e 10 anniQUALITÀ DI EVIDENZA INTERMEDIA / GRADO DI ¦
¦RACCOMANDAZIONE MODERATO ¦
¦ ¦
¦-IHC4: Dati non riproducibili, testato in un singolo centro, non ¦
¦ha dimostrato riproducibilitaQUALITÀ DI EVIDENZA INTERMEDIA/GRA-¦
¦DO DI RACCOMANDAZIONE MODERATA ¦
+-----------------------------------------------------------------+

Sono anche presi i considerazione i dati scientifici ottenuti nelle
HER2 positive e nelle triplo negative, che però non sono qui
riportate in quanto i classificatori prognostici comunque non sono
applicabili in questi sottogruppi di pazienti.

- Genomica nel cancro dell'ovaio. Il cancro ovarico è un tipico
esempio di malattia eterogenea. Negli ultimi anni la classificazione
dei tumori ovarici è stata approfondita e ulteriormente dettagliata
grazie agli studi morfologici, immunoistochimici e di genetica
molecolare. Con l'avvento della NGS, si è infatti giunti alla
recente scoperta che il carcinoma ovarico è in realtà costituito da
un insieme complesso di diverse malattie. In sottogruppi eterogenei
di pazienti sono state identificate infatti svariate alterazioni
genetiche ed epigenetiche di fondamentale importanza nella genesi e
progressione del tumore.

Il carcinoma ovarico è ora classificato in tre grandi categorie
basate sulla popolazione cellulare principale del tumore: cellule
epiteliali, germinali e stromali. Il carcinoma ovarico epiteliale
(EOC) rappresenta la maggior parte, circa l'85-90% di tutti i cancri
ovarici. A sua volta l'EOC è classificato in 5 sottotipi: sieroso
(il più frequente con 70% dei casi), endometrioide, a cellule
chiare, mucinoso, tumori di Brenner e tumori indifferenziati. Ci sono
differenze sostanziali tra i sottotipi di EOC riguardo fattori di
rischio su base genetica, l'oncogenesi molecolare, l'espressione di
mRNA, la prognosi e la risposta ai farmaci.

Esiste inoltre un modello dualistico di classificazione dell'EOC
basato sui profili clinici e genetici. I tumori di tipo 1 includono i
tumori sierosi a basso grado, endometrioide, a cellule chiare,
mucinoso e di Brener. Sono caratterizzati rispettivamente da
mutazioni somatiche di BRAF, KRAS, PIK3CA e PTEN e sono generalmente
indolenti, confinati all' ovaio, e mostrano bassa sensibilità alla
chemioterapia. I tumori di tipo 2 che comprendono invece i tumori
sierosi di alto grado, endometrioidi di alto grado, i carcinosarcomi
e i carcinomi indifferenziati sono, al contrario, clinicamente
aggressivi e si presentano in stadio già avanzato.

In questi tumori la mutazione più comune è quella di TP53 seguita
dall'inattivazione somatica di BRCA1/BRCA2. TP53 codifica un fattore
di trascrizione proteico (p53) che è coinvolto nella riparazione del
DNA, nella regolazione del ciclo cellulare e nell'apoptosi. Le
mutazioni di TP53 sono presenti in più del 95% dei carcinomi ovarici
sierosi di alto grado. La perdita precoce della funzione di p53
osservata nei carcinomi sporadici potrebbe determinare la creazione
di un ambiente predisponente alla perdita di funzione di BRCA1 o
BRCA2 (o altri deficit nei meccanismi di riparazione del DNA), che
potrebbero condurre all'apoptosi. L'inattivazione di BRCA 1 e/o 2 è
determinata nel 67% delle pazienti con HGSOC che è marcatamente più
alto che negli altri istotipi di EOC. Questa inattivazione è
frequentemente il risultato di una ipermetilazione.

BRCA1/2 risultano inattivati nel 40-50% dei HGOC sporadici. Questa
inattivazione è frequentemente il risultato di una ipermetilazione.

Pertanto, sia TP53 che BRCA 1/2 giocano un ruolo importante nella
stabilità genetica e le mutazioni di questi geni sono causa di
carcinogenesi.

I cancri ereditari costituiscono una piccola, ma più ampia di
quanto inizialmente stimata, proporzione degli EOC. Si stima che
circa il 25% di tutti gli EOC abbiano una componente ereditaria.

Le due sindromi principali associate con cancro ovarico familiare
sono la sindrome ereditaria ovaiomammella (HBOC) e la sindrome di
Lynch.

L'HBOC costituisce circa l'80% dei cancri ovarici ereditari ed è
tipicamente associata a mutazione dei geni BRCA. Tuttavia, più
recentemente, anche mutazioni di altri geni sono risultate associate
alla patogenesi di HBOC.

BRCA1 e 2 codificano per proteine che sono coinvolte nella
riparazione del DNA; nello specifico, sono implicati nella
ricombinazione omologa, un meccanismo molto accurato di riparazione
delle rotture a doppia elica del DNA. BRCA1 ha anche la funzione
aggiuntiva di regolare il ciclo cellulare.

Quando si verifica la perdita di un allele wild-type in un carrier,
vengono meno i meccanismi di riparazione del DNA e ciò può
determinare lo sviluppo di neoplasia mammaria/ovarica. Diversi studi
hanno stimato che circa il 13-15% delle pazienti affette da carcinoma
ovarico siano portatrici di mutazioni germinali di BRCA1 o BRCA2 e
questa frequenza raggiunge il 17% nelle pazienti con adenocarcinoma
sieroso ad alto grado.

La sindrome di Lynch è la seconda più comune causa di cancro
ovarico ereditario, rappresentando circa il 10-15% di tale
condizione. È una condizione autosomica dominante caratterizzata
dalla presenza di tumori del colon-retto sincroni o metacroni. È
anche associata con una maggior frequenza di altre neoplasie, tra cui
quelle di endometrio, ovaio, apparato urogenitale, encefalo, rene,
stomaco e vie biliari. Diversi geni che codificano per le proteine
mismatchrepair (MMR) sono implicati nella sindrome di Lynch: MLH1,
MSH2, MSH6 e PMS2. Le proteine MMR riconoscono e corregono inserzioni
e delezioni e mutazioni di singole basi. Quando questi geni sono
fallati o silenziati, zone di ripetizione di piccole sequenze,
conosciute come microsatelliti del DNA, possono aumentare le loro
dimensioni provocando instabilità nel DNA. Questa instabilità dei
micro satelliti (MSI) altera geni che hanno importanti funzioni
cellulari come apoptosi, segnali intracellulari e riparo del DNA,
accrescendo il rischio di carcinogenesi.

Le mutazioni germinali di BRCA1 e BRCA2 sono presenti nella
maggioranza delle pazienti con carcinoma ovarico ereditario, al
contrario la frequenza di queste mutazioni in pazienti non
selezionate è solo del 15.3%.

Il termine "BRCAness" è stato utilizzato per descrivere i tratti
fenotipici che alcuni tumori ovarici sporadici condividono con i
tumori riscontrati nelle portatrici di mutazioni germinali di BRCA1/2
e che rispecchiano le atipie molecolari ad essi correlate. Il
"BRCAness" sembra essere il risultato di diversi processi
epigenetici. Dati recenti suggeriscono che l'ipermetilazione del
promotore di BRCA1 ricorre nel 10-15% dei casi sporadici ed è
associata con l'istotipo sieroso. Anche la down-regolazione di BRCA2
può avvenire tramite il silenziamento del suo regolatore FANCF
attraverso la metilazione del promotore. In aggiunta alle loro
implicazioni istologiche, i tumori con mutazioni di BRCA sono più
facilmente platino-sensibili e associati a maggiori PFS e OS. La
remissione delle mutazioni germinali di BRCA1 o BRCA2 nelle singole
pazienti o la perdita della metilazione del promotore di BRCA1
predicono la resistenza al platino e potrebbero inoltre predire la
resistenza ai PARP (poli-ADP-riboso polimerasi) inibitori.

Sebbene le pazienti con mutazioni BRCA1/2 e bassa espressione di
proteina/mRNA di BRCA1 mostrino una risposta più favorevole al
trattamento e una migliore prognosi,la metilazione promotrice di
BRCA1 è significativamente correlata a resistenza al trattamento e a
prognosi peggiore. Dunque, la metilazione non è funzionalmente
equivalente a una mutazione germinale nel mediare la sensibilità
alla chemioterapia.

Mentre la metilazione di BRCA1 è più frequente nel cancro ovarico
sporadico, non è stata riportata nella forma ereditaria della
malattia o in campioni derivanti da donne con mutazioni germinali di
BRCA1. BRCA2 non presenta un profile di metilazione simile nel cancro
ovarico.

La scoperta di un un biomarcatore che abbia le sensibilità e
specificità necessarie per l'individuazione del cancro ovarico a
stadi precoci è ancora argomento dibattuto e, pertanto, sono ancora
in corso di studio molteplici combinazioni di biomarcatori. I
biomarkers possono essere utilizzati a diversi scopi: diagnostici,
per la diagnosi precoce di malattia, che possono essere utilizzati
principalmente anche per programmi di screening; prognostici, usati
per predire la progressione di malattia; marcatori di recidiva,
impiegati per monitorare la risposta a un dato trattamento.

Il CA 125 è ad oggi il più studiato e utile marcatore nei
carcinoma ovarici sieroso ed endometrioide. È una glicoproteina
naturalmente secreta dall'epitelio celomatico mulleriano e dagli
epiteli di molti organi. Esso viene espresso in situazioni
patologiche benigne sia ginecologiche che addominali, così come in
altri tumori maligni. Il CA 125 è aumentato in circa il 70-90% delle
donne con malattia in stadio avanzato, ma solo nel 50-60% negli stadi
precoci. A causa della bassa prevalenza del cancro ovarico nella
popolazione, il valore predittivo positivo del CA125 è solo del 4%.

Alla luce di questi parametri, non è indicato l'utilizzo nella
pratica clinica del CA 125 da solo per lo screening iniziale
dell'EOC. Al contrario, è approvato l'impiego del CA125 come test di
monitoraggio della risposta nella rilevazione di malattia residua o
recidivata nelle pazienti dopo la terapia di prima linea. Poichè
variazioni del CA125 sono correlate alla prognosi della malattia, è
stata avanzata la proposta da uno studio recente che una sorveglianza
seriata del CA 125 possa identificare le pazienti destinate a una
chirurgia citoriduttiva secondaria. Ad oggi, più di 30 marcatori
sono stati valutati da soli o in combinazione con il CA 125, come ad
esempio HE4, mesotelina, osteoponina, prostasina, EGFr ecc. HE4 è
una glicoproteina che si trova naturalmente negli epiteli dei sistemi
riproduttivi e respiratorio. È stato dimostrato che tale proteina è
overespressa nei tumori endometrioide (100%), sieroso (93%) e a
cellule chiare (50%), ma non nei tumori mucinosi. Se paragonato al CA
125, HE4 mostra una maggiore specificità nelle donne in premenopausa
e nelle patologie benigne ed ha una maggiore sensibilità nei tumori
a stadi precoci. Inoltre, è overespressa nel 32% dei casi in cui il
CA125 non è aumentato. Attualmente, HE4 è utilizzato principalmente
per il monitoraggio della recidiva o progressione di cancro ovarico
epiteliale.

Dalla revisione della letteratura, ci sono discrepanze nei
risultati dalla combinazione di CA 125 con HE4. Comunque, l'indice
ROMA, che deriva dalla combinazione dei livelli sierici di CA 125,
HE4 e stato menopausale è stato validato come metodo per distinguere
le masse benigne dai tumori maligni. Per le donne con rischio
riconosciuto di cancro ovarico ereditario, ad esempio nei casi di
mutazione familiare di BRCA, è suggerita fortemente
l'ovariosalpingectomia bilaterale profilattica, con o senza
isterectomia, per ridurre il rischio di sviluppare il tumore.

L'approccio migliore per le donne che rifiutano la chirurgia non è
ancora chiaro, ma sono in corso studi volti a valutare se ci sia un
vantaggio dal monitoraggio stretto di queste pazienti attraverso il
controllo routinario del CA 125 e l'esecuzione di ecografie annuali.
Il rapido sviluppo della genetica e dell'epigenetica ha facilitato lo
studio dei meccanismi molecolari alla base del carcinoma ovarico.
Questa conoscenza ha condotto all'introduzione di nuovi trattamenti
indirizzati verso fattori molecolari bersaglio-specifici implicati
nella crescita del tumore. L'individuazione degli eventi molecolari
che controllano questo tumore può migliorare la nostra comprensione
della tumorigenesi e costruire strategie di trattamento
individualizzate per questa malattia letale.

L'angiogenesi quale bersaglio terapeutico nelle patologie tumorali
ginecologiche è stata ampliamente indagata. Il Bevacizumab, un
anticorpo monoclonale diretto contro il fattore di crescita
endoteliale vascolare (VEGF-A) è l'agente antiangiogenetico più
studiato nell'EOC. In aggiunta al trattamento di prima linea, in
associazione alla chemioterapia standard con carboplatino e
paclitaxel è stato approvato a seguito di due grandi studi, il GOG
218 e l'ICON 7. Entrambi gli studi hanno valutato la concomitanza di
chemioterapia e bevacizumab seguiti da un mantenimento con
bevacizumab per una durata totale di trattamento di 15 (GOG 218) o 12
(ICON - 7) mesi. Nonostante le differenze nel disegno degli studi,
entrambi hanno mostrato un miglioramento significativo nella
progression free survival (PFS) (GOG-218: HR = 0.72; p &lt; 0.001;
ICON-7: HR = 0.81; p &lt; 0.004).

È in atto uno sforzo maggiore di ricerca volto ad identificare
biomarcatori predittivi che possano aiutare ad individuare quelle
pazienti che possano trarre il maggior beneficio da questo
trattamento. Sono state descritte differenze nell'efficacia del
bevacizumab tra i sottotipi molecolari di HGSOC, suggerendo il
sottotipo mesenchimale come il sottogruppo che ottiene il più grande
beneficio dal bevacizumab, con un miglioramento del PFS di 9.5 mesi.
Il bevacizumab in combinazione con la chemioterapia standard ha anche
dimostrato un miglioramento nella PFS nella malattia platinosensibile
negli studi OCEANS e GOG 213 e nella malattia platino resistente
(Studio AURELIA) nell'ambito della malattia ricorrente. Come detto,
la disfunzione di BRCA1 e BRCA2 è associata alla tumorigenesi del
carcinoma ovarico, dovuta alla incapacità di riparare le rotture a
doppia elica del DNA (DSBs). I PARPs sono una famiglia di enzimi
coinvolti nella riparazione dell'escissione di base, un pathway
chiave nella riparazione delle rotture a singola elica del DNA.
L'inibizione di PARP conduce alla persistenza di rotture spontanee a
singola elica e conseguentemente alla formazione di rotture a doppia
elica. Queste non possono essere riparate nelle cellule con BRCA
mutato, per cui determinano la morte cellulare. Gli inibitori d PARP
inducono la morte dei tessuti con deficit di BRCA. I carcinomi in cui
è presente un deficit di BRCA1-2 sono ora riconosciuti come il
bersaglio di una classe di farmaci detti PARP inibitori. La
deficienza di PARP o BRCA non hanno impatto singolarmente, ma
l'assenza di entrambe conduce ad un effetto letale.

Lo studio clinico dell'uso di PARP inibitori per il trattamento
dell'EOC ha avuto una rapida evoluzione dall'osservazione
dell'attività dei singoli agenti condotta in vitro in cellule tumori
BRCA-deficienti nel 2005 fino all'inizio di studi di fase 3 nel 2013.
L'analisi retrospettiva di dati derivanti da uno studio di fase 2
randomizzato in doppio cieco ha dimostrato che i pazienti con
carcinoma ovarico sieroso recidivato, platino sensibile, con una
mutazione BRCA, mostrano il maggiore beneficio dal trattamento con
olaparib, il primo PARP inibitore umano. Due studi di fase 3 hanno
testato olaparib verso placebo come trattamento di mantenimento sia
per i tumori ovarici di nuova diagnosi che per quelli recidivati
associati a mutazione di BRCA. Nel dicembre 2014 olaparib è stato
approvato per il trattamento di pazienti con carcinoma ovarico
avanzato associato a mutazione germinale BRCA1/2 che hanno ricevuto
tre o più line di chemioterapia. Questa approvazione rappresenta la
prima terapia personalizzata per il cancro ovarico. Altri PARP
inibitori che sono stati testati o sono in corso di studio includono
veliparib, niraparib, rucaparib e BMN673.

Vi sono prospettive future per una migliore precisione della
terapia individualizzata, come ad esempio la valutazione dell'impiego
dei PARP-inibitori nella malattia platino-resistente nelle pazienti
con particolari aberrazioni molecolari o dell'immunoterapia.

Inoltre vi sono evidenze che il recettore progestinico (PR) ed
estrogenico (ER) medino la proliferazione e l'apoptosi delle cellule
del carcinoma ovarico. Studi precedenti hanno mostrato che
l'espressione di PR ed ER sono associate con un miglioramento della
sopravvivenza indipendente dai fattori prognostici clinici, ma queste
associazioni non hanno ancora trovato una conferma radicata in
termini clinici. Sono pertanto necessarie ulteriori indagini sull'uso
della terapia endocrina nel carcinoma ovarico: se somministrata a
pazienti selezionate, positive per ER e in particolare per PR, la
terapia endocrina potrebbe essere un'opzione percorribile per il
trattamento del carcinoma ovarico.

Considerando inoltre il loro profilo di sicurezza, il basso costo e
la già dimostrata modesta efficacia nel setting della malattia
recidivata, gli inibitori dell'aromatasi potrebbero essere un'opzione
terapeutica per il carcinoma ovarico anche in aggiunta alla terapia
standard di prima linea, ma il loro utilizzo in questo setting non è
ancora stato esplorato.

- Genomica nel cancro del polmone. Negli ultimi anni ci sono
stati significativi progressi nella comprensione di biologia e
trattamento del tumore polmonare non a piccole cellule (NSCLC).
Diverse terapie a bersaglio molecolare sono in uso o in via di
sviluppo. Le neoplasie polmonari sono tradizionalmente classificate
in base a istologia e caratteristiche di immunoistochimica; ma
diverse mutazioni somatiche possono essere identificate nei diversi
sottotipi istologici. Per stratificare i pazienti oggi è impiegata
la combinazione di caratteristiche isto-morfologiche,
immunoistochimiche e genetiche. È ormai procedura standard, per gli
adenocarcinomi, l'analisi di Epidermal Growth Factor Receptor (EGFR)
e di Anaplastic Lymphoma Kinase (ALK). Alcune istituzioni analizzano
routinariamente anche ROS, RET, BRAF e HER2 che però non hanno
ancora una terapia target validata.
Adenocarcinoma. È una delle neoplasie epiteliali meglio
caratterizzate geneticamente. L'identificazione di mutazioni di EGFR
e il riarrangiamento di ALK hanno portato a cambiare l'algoritmo
terapeutico e a specifiche terapie molecolari. La necessità dei test
molecolari per valutare EGFR emerge dalla riconosciuta sensibilità
agli inibitori tirosinoKinasici di EGFR (TKi) come gefitinib,
erlotinib, afatinib, che rappresentano oggi la prima linea di terapia
nel NSCLC con mutazione di EGFR. La mutazione viene riscontrata nel
10-15% dei pazienti caucasici ed è più frequente nelle donne e nei
non fumatori. La maggior parte di queste neoplasie inizialmente
rispondono alla terapia, con un tasso di risposta del 60-75%, ma
successivamente sviluppano resistenza; mediamente dopo 9-12 mesi.
Recentemente è stato dimostrato che, in circa il 50% dei pazienti,
il meccanismo di resistenza si instaura per la comparsa di una nuova
mutazione in EGFR (T790M) per cui sono in corso studi con TKi di III
generazione (AZD9291 e CO-1686) che sembrano riportare un tasso di
risposta di circa 60%.
Altri meccanismi di resistenza sono stati definiti con re-biopsia
del tessuto tumorale. Per alcuni di questi meccanismi sono in corso
di valutazione studi con nuovi farmaci target.
Nel 1-10% degli adenocarcinomi viene identificato il
riarrangiamento del gene ALK (ALK fusion, EML4-ALK), ROS e RET. I
pazienti con traslocazione di ALK, o riarrangiamento di ROS1 sono
candicati a terapia con crizotinib e altri TKis. Crizotinib è un
inibitore tirosino-chinasico multi target di ALK, ROS, e MET. Viene
riportato un tasso di risposta tra il 50 e il 61% e tempo mediano
alla progressione tra i 9 e i 11 mesi. In modo analogo alla terapia
con inibitori di EGFR, anche queste terapie vanno incontro a
resistenza. Ceritinib (LDK 378) ha dimostrato un alto tasso di
risposta nei pazienti ALK positivi e non trattati con crizotinib ,
sembra più potente e selettivo di crizotinib e sono in corso studi
sui pazienti già trattati e resistenti a crizotinib.
Alcune delle più frequenti alterazioni genomiche
nell'adenocarcinoma , come le mutazioni in TP53, KRAS e STK11 non
hanno una corrispondente terapia target efficace. Il complesso MAPK
è spesso implicato nello sviluppo di adenocarcinomi polmonari e il
meccanismo più frequente è la mutazione attivante di KRAS,
osservata in circa il 20-25% degli adenocarcinomi. Recentemente uno
studio di fase II con selumetinib (inibitore di MEK) ha mostrato una
promettente attività nei pazienti KRAS mutati.
Neoplasie a istologia squamosa: Negli ultimi anni ci sono stati
pochi progressi nelle terapie target del carcinoma squamoso.
L'amplificazione genica del Fibroblast Growth Factor Receptor 1
(FGFR1) è presente nel 7-25% dei tumori squamosi e sono in via di
sviluppo terapie target.
Microcitoma. Le neoplasie polmonari a piccole cellule (SCLC)
rimangono neoplasie molto aggressive con opzioni terapeutiche
limitate . Questo tipo di neoplasie hanno un alto tasso di mutazioni,
soprattutto secondarie ai carcinogeni del tabacco, e questo rende
difficile l'identificazione di mutazioni "driver" rilevanti dal punto
di vista terapeutico.
- Genomica nel cancro del colon retto. Nel trattamento del
carcinoma del colon-retto differenti test genetici e molecolari
consentono di fornire informazioni sulla prognosi e il trattamento
del carcinoma del colon-retto:
Test di espressione genica, ONCOTYPE DX e COLOPRINT, hanno
dimostrato di calcolare con precisione il rischio di recidiva da
carcinoma del colon-retto operato in stadio II-III. Allo stato
attuale tali test non hanno una validazione per quanto riguarda il
ruolo predittivo dell'efficacia della chemioterapia adiuvante
somministrata dopo la chirurgia. Queste analisi di espressione genica
hanno esclusivamente un ruolo prognostico ma non predittivo di
efficacia della chemioterapia e pertanto la loro utilità nella
pratica clinica rimane limitata.
L'instabilità dei microsatelliti (MSI) costituisce al contrario
dei test di espressione genica un valido strumento di predizione di
risposta alla chemioterapia nel carcinoma del colon-retto operato in
stadio II. Circa il 20% dei carcinomi del colon retto presentato
mutazioni o metilazioni di geni coinvolti nel riparo del danno al
DNA, meccanismo chiamato MMR (MisMatch-Repair), coinvolgendo i geni
MLH1, MSH2, MSH6, PMS2, EpCAM. I carcinomi del colon-retto che sono
difettivi per il MMR (dMMR, MSIH) sono comuni soprattutto dei
carcinomi del colon-retto in stadio II. Questa caratteristica
conferisce a questi tumori una prognosi favorevole rispetto ai tumori
senza dMMR ma nessun beneficio dalla somministrazione di
chemioterapia adiuvante contenente fluoropirimidine. Al contrario i
tumori con MSI-L (bassa instabilità dei microsatelliti) o MSS
(stabilità dei microsatelliti) ricevono beneficio in termini di
riduzione del rischio di recidiva con la chemioterapia somministrata
dopo la chirurgia.
Altri due geni vengono utilizzati nella pratica clinica per la
scelta del trattamento del carcinoma del colon-retto metastatico. Il
sequenziamento dei geni RAS e BRAF fornisce informazioni prognostiche
e predittive la risposta al trattamento farmacologico.
RAS è un trasduttore del segnale intracellulare coinvolto nella
cascata di segnale che porta alla crescita, proliferazione,
sopravvivenza cellulare. Nel 50% dei carcinomi del colon-retto tale
proteina è mutata. L'evento mutazionale di RAS rende il tumore più
aggressivo e quindi a prognosi peggiore ma soprattutto costituisce
fattore predittivo di resistenza a nuovi farmaci a bersaglio
molecolare, ovvero gli anticorpi monoclonali anti-EGFR (Epidermal
Growth Factor Receptor, il fattore di crescita dell'epidermide umano)
Panitumumab e Cetuximab. Al contrario i carcinomi del colon-retto che
presentano RAS non mutato ottengono dalla somministrazione di tali
farmaci un beneficio importante in sopravvivenza globale in qualsiasi
linea di terapia nel trattamento del carcinoma del colon-retto
metastatico, in associazione alla chemioterapia oppure in monoterapia
senza chemioterapia.
La mutazione di BRAF costituisce una particolare evento che
interessa non più del 10% dei carcinomi del colon-retto. Tale
mutazione è più frequente nel carcinomi del colon destro e
conferisce un comportamento molto aggressivo al tumore con una
sopravvivenza attesa mediana di circa 12 mesi dalla diagnosi di
malattia metastatica. È quindi un fattore prognostico estremamente
sfavorevole ma non predittivo validato di risposta alla
chemioterapia. Tuttavia recenti dati hanno dimostrato che il
trattamento aggressivo di questo sottotipo molecolare di carcinoma
colorettale con una tripletta di chemioterapici (Fluorouracile,
Oxaliplatino, Irinotecan) associato all'anticorpo monoclonale
anti-VEGF (Vascular Endotelial Growth Factor) Bevacizumab può
fornire un beneficio in sopravvivenza globale.

La biopsia liquida in oncologia

È noto come spesso le patologie tumorali siano dovute a mutazioni
genetiche e come l'analisi di queste mutazioni tumore-correlate venga
frequentemente utilizzata a scopo diagnostico, prognostico e
terapeutico. Il profilo genetico dei tumori solidi, che attualmente
viene effettuato principalmente sui tessuti prelevati dal tumore
stesso tramite biopsia o intervento chirurgico, spesso è difficile
da ottenere. Queste procedure hanno alcune limitazioni: in primo
luogo, a causa della loro invasività, non possono essere svolte
routinariamente. Un secondo limite è rappresentato da un bias di
selezione del campione: infatti, una biopsia fornisce una fotografia
limitata del tumore, nel sito del prelievo e nel momento del
prelievo, e potrebbe non contenere tutti i sub-cloni tumorali.
Poichè le cellule tumorali apoptotiche o in necrosi liberano
frammenti di DNA nel torrente ematico, e questo DNA correla con lo
stadio del tumore e con la prognosi, la biopsia liquida può
rappresentare invece una fonte di DNA ottimale, in grado di offrire
le medesime informazioni del DNA tissutale, comprendendo il profilo
genetico sia della lesione primaria, sia delle metastasi. In un primo
tempo questa tecnica è stata limitata dal fatto che il DNA
circolante non fosse unicamente di origine tumorale e quindi
l'identificazione di alleli tumorali fosse complessa: con il
miglioramento della sensibilità e dell'accuratezza delle tecniche di
sequenziamento, anche la biopsia liquida si è perfezionata e ha reso
possibile l'individuazione delle aberrazioni genetiche ed
epigenetiche. La biopsia liquida attualmente offre un elevato grado
di specificita': questo significa che è in grado di fornire dati
robusti e riproducibili in modo semplice e non invasivo.

Studi recenti sul carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC)
hanno valutato lo stato mutazionale di EGFR, da cui emergono, nel
confronto tra DNA circolante e DNA tissutale, una concordanza del
93%, una specificità del 99% e una sensibilità del 65%. Potrebbe
essere utilizzata per una varietà di applicazioni cliniche e
sperimentali precedentemente impossibili: il monitoraggio di una
serie di genotipi tumorali, che sono instabili e, sotto pressione
selettiva, soggetti a cambiamenti, sta diventando sempre più
plausibile.

La biopsia liquida, inoltre, potrebbe fornire nuove intuizioni
biologiche nel processo di metastasi e chiarire vie di segnalazione
coinvolte nei processi di invasività cellulare e nella capacità di
dare metastasi.

La biopsia liquida può trovare grande utilità anche nella target
therapy: consente per esempio il monitoraggio della presenza di cloni
di resistenza ai farmaci, come nel caso della terapia anti-EGFR.

Ulteriori potenziali applicazioni della biopsia liquida potrebbero
essere lo screening precoce delle neoplasie maligne e la diagnosi
della malattia minima residua. Infine, la biopsia liquida può
divenire fondamentale come biomarker non invasivo per lo sviluppo di
strategie di gestione del tumore personalizzato sul singolo paziente.

Obiettivi e Raccomandazioni (Cap 5 b)

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 12):

- Promuovere nella pratica clinica l'uso appropriato della genomica
nella valutazione della prognosi e ne la terapia dei tumori. Poichè
negli ultimi anni ci sono stati significativi progressi nella
comprensione di biologia e trattamento dei tumori della mammella,
dell'ovaio, del polmone ,e del colon-retto è necessario che l'uso
clinico di tali conoscenze sia promosso ed appropriato, sostenuto da
chiare indicazioni evidence-based. È quindi necessario prevedere sia
un'accurata valutazione di utilizzabilità clinica sia un suo
tempestivo aggiornamento in base alle evidenze scientifiche prodotte;
ciò è conseguibile mediante la produzione di linee-guida con una
funzione di quick-review periodica della letteratura sia primaria che
secondaria; tale funzione dovrebbe essere assicurata dal network HTA
previsto nel Cap. 6.

Tabella 12. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

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CAPITOLO 6
Funzione di governo centrale e azioni di supporto alla
implementazione del Piano

Le azioni centrali di supporto definiscono gli impegni / i compiti
che il livello di governo centrale assume per supportare la
implementazione del Piano. Essi:

- si basano sull'Intesa Stato Regioni 13/3/2013 e sul DM 13/2/16
(Documento di indirizzo per l'attuazione delle linee di supporto
centrali al piano nazionale della prevenzione 2014-2018)
- tengono direttamente conto degli impegni derivanti dagli atti
della Comunità Europea (Council Conclusion - sia per quanto attiene
al contesto nazionale sia per quanto attiene alla collaborazione
comunitaria).

Le azioni centrali sono attuative di due obiettivi generali:

1. stabilizzazione della governance
2. gestione dell'innovazione.

Obiettivo 1: Stabilizzazione della governance

Tale obiettivo esprime la necessità di un aggiornamento e
adeguamento della struttura di governance sui temi delle scienze
omiche che deriva da atti precedenti. Essa, ovviamente, articola e
specifica, ma non si sostituisce alla struttura di governance del
sistema sanitario.

Nella tabella 13 sono ricapitolate le azioni di governance previste
dall'Intesa 13/3/13 con la specificazione delle correlate
raccomandazioni delle Council Conclusion del 2015. L'insieme degli
elementi che ne risultano contribuiscono alla definizione di un
modello di governance (Figura 3).

Tabella 13. Sintesi delle AZIONI PRIORITARIE DI SISTEMA e dei
prodotti programmati dall'Intesa del 13/3/13 recante Linee di
indirizzo su "La Genomica in Sanità Pubblica secondo il conceptual
framework della Stewardship. Corrispondenza con le raccomandazioni
agli Stati membri delle Council Conclusion del 7/12/15

Parte di provvedimento in formato grafico

La struttura di governance prevede i seguenti attori:

a) Tavolo genomica del Consiglio Superiore di Sanità
b) Coordinamento interistituzionale
c) Istituto Superiore di Sanità-Hub tecnico-scientifico
d) Stakeholder Forum
e) GENISAP
f) Coordinamento inter-regionale
g) Coordinamento intra-regionale

Nello specifico:

a) Tavolo genomica del Consiglio Superiore di Sanità
b) Coordinamento interistituzionale

- è previsto dall'Intesa (Azione 3.1 Definire l' assetto
istituzionale, scientifico e organizzativo di sistema per la
governance della genomica nella sanità pubblica e Azioni 4.1) e
recepisce il Mandato 15 delle Council Conclusion (..by developing
patient-centred policies...).
- È composto dalle Direzioni Generali Prevenzione,
programmazione, Farmaci del Ministero, dall'ISS, dall'AGENAS,
dall'AIFA, e da rappresentanti delle Regioni.
- Articola il suo lavoro con tavoli tematici tra i quali il
Tavolo permanente per l'aggiornamento del prontuario (in accordo con
la programmazione operativa della DG Programmazione)
c) Istituto Superiore di Sanità-Hub tecnico-scientifico
- Il ruolo dell'ISS è previsto dalle Azioni 3.1 e 4.1
dell'Intesa 2013 ("l'ISS ha il compito di condurre studi valutativi
sull'efficacia, il rischio, il rapporto costo/benefici della genomica
in sanità pubblica; produce report di HTA").
- Svolge le sue funzioni anche costituendo un network
(hub&amp;spoke) di centri scientifici esperti di HTA e un network (hub &amp;
spoke) di biobanche
- È responsabile della definizione/contestualizzazione delle
linee-guida
d) Stakeholder Forum.
- Il Forum è una sede funzionale permanente (complessiva e/o
articolata per componenti) di confronto con Associazioni di pazienti
e/o cittadini, società scientifiche, attori del mondo della
produzione.
- Esso risponde all'Intesa (Azione 4.2 Reti e partnership con
le associazioni dei professionisti e dei pazienti) che definisce la
formalizzazione di partnership come funzionale alla condivisione dei
principi ai quali le rispettive attività devono conformarsi e alla
individuazione di obiettivi comuni. Inoltre risponde ai Mandati 15
(..including, as appropriate, patient empowerment and the integration
of patient perspectives in the development of regulation processes,
in cooperation with patient organisations and other relevant
stakeholders) e 21 (Promote crossdisciplinary interaction...) delle
Council Conclusion.
e) GENISAP. in accordo con quanto stabilito nell'Intesa del
13/3/13 (Azione 4.2), GENISAP si caratterizza per la sua natura di
risorsa per l'intero sistema in quanto soggetto multidisciplinare,
esperto nel "trasferimento delle conoscenze e tecnologie basate sul
genoma nella sanità pubblica".
f) Coordinamento interregionale. Analogamente a quanto accade per
la prevenzione, un coordinamento inter-regionale (generato da
coordinamenti intra-regionale), appare funzionale a specializzare le
competenze a favorire decisioni nelle sedi istituzionali (Conferenza
Stato-Regioni)
g) Coordinamento intra-regionale

Figura 3. Descrizione grafica della struttura di Governance

Parte di provvedimento in formato grafico

Obiettivo 2: Gestione dell'innovazione

L'innovazione è da considerare la dimensione più pertinente alla
funzione di governo applicata ai risultati delle scienze omiche: da
una lato, quindi, si tratta di comprendere appieno l'importanza e le
implicazioni, dall'altra si tratta di identificare strumenti e
"meccanismi" che ne gestiscano l'uso in modo proattivo e sistematico.

- Importanza dell'innovazione. Le innovazioni culturali,
scientifiche tecnologiche ed erogative già in qualche modo da
acquisite dalla ricerca nelle scienze omiche dovranno essere
integrate all'interno del SSN promuovendo, al contempo , le
necessarie innovazioni congeniali alle caratteristiche di questo
campo. D'altro canto, lo sviluppo della genomica (e delle scienze
'omichÈ in generale) non comporta solo conseguenze sul piano della
salute e della medicina. Bisogna infatti considerare che per sua
stessa natura la genomica contribuisce alla (e si alimenta della)
innovazione della IT, tanto che è considerata componente e
"funzione" dei BIG Data.

Una fondamentale questione riguarda, inoltre, la necessità di
assicurare al nostro Paese una dimensione di "innovazione continua";
in questo senso si deve riconoscere il legame specifico che lo
sviluppo delle scienze omiche ha con la crescita economica. Pertanto,
si tratta di attivare una capacità sistemica di "Ricerca e sviluppo"
che garantisca tale prospettiva di crescita.

Queste finalità di ampio respiro necessitano di una specifica e
sistematica attività di ricerca ma anche di un assetto di governo
che ne guidi il raggiungimento e di un meccanismo adattativo della
pianificazione. Rimandando al successivo Cap. 7 le indicazioni per la
ricerca, sono di seguito affrontati i restanti due aspetti.

- Meccanismi per l'innovazione. Lo scenario è quello di un
rapido sviluppo delle conoscenze legato alle scienze omiche e quindi
di una forte continua pressione per l'inserimento di tale knowledge
nella pratica del sistema sanitario. Questa prospettiva virtuosa deve
essere 'governatà. L'assetto stabilizzato di una idonea capacità di
HTA e di valutazione ELSI costituisce quindi un asset indispensabile
del sistema Paese. La prospettiva, definita nella prima parte di
questo capitolo, di una struttura di network con Hub nell'ISS è
intesa a garantire disponibilità di risorse tecniche adeguate
(strutture in networking: università, Enti centrali di ricerca,
strutture qualificate del SSN) e di flessibilità tecnico-scientifica
(ISS).

Tuttavia è contemporaneamente presente la necessità di una
parallela e sincrona capacità di innovazione nel policy-making.
Questa funzione è espletata dal coordinamento inter-istituzionale in
una relazione generale di tipo bi-univoco (nel senso di essere
"interrogati" dalle nuove conoscenze ma anche di richiederne di
mancanti per un adeguato policy-making) con i produttori di knowledge
specifico.

Si distinguono quindi, da parte del coordinamento
interistituzionale, due step principali:

- verifica e valutazione delle nuove conoscenze solide
- avvio nei canali decisionali istituzionali (conferenza
Stato-Regioni, tavolo per l'adeguamento del prontuario, AIFA ecc)
come integrazioni al presente atto di pianificazione - che comunque
andrà rivisto sistematicamente a fine quinquennio.

Gli strumenti 'istruttorì del Coordinamento, ai fini del processo
di innovazione continua, sono:

- conferenza periodica sull'innovazione basata sulla genomica
- attivazione di progetti-pilota o di fattibilità

Lo scenario già ricordato di rapido sviluppo è verosimile
determini un ulteriore "fronte di innovazione" che riguarda la
legislazione/normazione. Fin d'ora sono emergenti alcune tematiche
principali che interrelano questo atto di pianificazione ai valori,
agli assetti e alle policy del sistema-Paese più in generale; senza
ambizioni di esaustività vanno ricordati i temi:

- sul versante sociale: della stigmatizzazione e
discriminazione, della privacy, delle ripercussioni sulla famiglia
- sul versante delle biobanche e delle informazioni connesse:
della tutela della proprietà, degli standard di consenso; degli
standard di gestione e sicurezza delle biobanche; della garanzie
sulla comunicazione ecc.

In definitiva, è da considerare che sviluppi e le innovazioni
scientifici e tecnologici, nonchè l'evolversi stesso della
consapevolezza sociale, comportino nuove esigenze di innovazione
legislativa e/o normativa. Il Coordinamento, quindi, deve provvedere
al sistematico rilievo di tali esigenze e alla conseguente
predisposizione di proposte di atti formali.

Bibliografia


1. CDC url
http://www.cdc.gov/genomics/gtesting/file/print/FBR/CF_Elsi.pdf


CAPITOLO 7
Indicazioni per la ricerca e l'innovazione.

Introduzione

Le attività di ricerca biomedica e sanitaria e di innovazione
tecnologica per la salute costituiscono, al pari dell'attività
assistenziale con la quale si integrano, elementi intrinseci e
fondanti di ogni moderno sistema sanitario. Esse rappresentano un
vero e proprio investimento per incrementare la salute dei cittadini,
con la primaria conseguenza di migliorarne le aspettative e la
qualità di vita. Gli investimenti nella ricerca biomedica e
nell'innovazione determinano uno sviluppo non solo nel settore della
sanità, contribuendo all'aumento della salute e del benessere della
popolazione, ma rappresentano anche un poderoso motore di sviluppo
economico. È ormai chiaro che per affrontare le sfide economiche del
futuro non ci si può affidare a prodotti a basso contenuto
tecnologico, ma occorre invece creare un'economia della conoscenza
basata sul valore aggiunto della ricerca avanzata.

In questa prospettiva va contestualizzata la necessità di
accettare ed implementare il nuovo paradigma delle scienze omiche,
che dovrebbe fondarsi sui seguenti pilastri: la personalizzazione
dell'assistenza sanitaria; l'adozione di nuove tecnologie, accanto a
quelle genomiche, allo scopo di incrementare la conoscenza degli
individui, del loro stato di salute e di malattia, includendo in
particolare nuove tecnologie biomediche e digitali come l'imaging ed
i sensori wireless; lo sviluppo e l'integrazione di una prevenzione
personalizzata, come approccio complementare alle classiche pratiche
esistenti in sanità pubblica; l'uso della connettività mobile e
delle crescenti capacità "computazionali" al fine di generare grandi
quantità di dati da utilizzare per il progresso della sanità e di
altri settori. Questo nuovo approccio supera esplicitamente quello
della genomica classica, e unisce quelli che possono apparire campi
totalmente distanti tra loro, al fine di fornire un approccio più
olistico alla tutela e cura della salute.

La diffusione delle scienze omiche è stata resa possibile
principalmente grazie allo sviluppo di tecniche di indagine
high-throughput in grado di generare enormi quantitativi di dati.
Ciò ha prodotto una forte richiesta di supporto dal settore
dell'informatica avanzata e del calcolo ad alte prestazioni di fatto
determinando la nascita e lo sviluppo della bioinformatica,
disciplina che integra le competenze nell'ambito della biologia e
dell'ICT.

Accanto agli straordinari progressi della biologia molecolare,
l'informatica e le tecniche di analisi dati stanno contribuendo in
maniera significativa a decretare il successo delle nuove piattaforme
e l'acquisizione di importanti progressi scientifici in questi
settori. Questa relazione sostanzia la interconnessione che esiste
tra sviluppo del sistema sanitario e sviluppo del sistema Paese.

Una traiettoria di ricerca e sviluppo che riguarda in modo
specifico questa interconnessione è relativa al Big-Data. Come
ricordato, per sua stessa natura la genomica contribuisce alla (e si
alimenta della) innovazione della IT, tanto che è considerata
componente e "funzione" del BIG Data .

In questo contesto di sviluppo delle scienze omiche, emergono come
opportunità di Ricerca e Innovazione a valenza sistemica altre
necessità, quali quella: di una maggiore armonizzazione e
standardizzazione nelle metodiche di generazione ed analisi dei dati;
dell'implementazione di nuovi strumenti di data mining; che gli
attori interessati si mettano in rete per garantire maggiore
efficienza e possibilità di aggiornamento nell'uso delle tecnologie,
e dell'uso del materiale biologico su cui queste analisi vengono
eseguite (biobanche); di produrre sui test evidenze non solo di
efficacia clinica ma anche di costo-efficacia mediante specifiche
metodologie di HTA; di sviluppare politiche innovative sul costo dei
farmaci 'innovativì; di assicurare al nostro Paese una dimensione di
"innovazione continua".

Visione Prospettica

I sistemi sanitari di tutto il mondo stanno affrontando una fase
cruciale e delicata, caratterizzata da un'elevata pressione
finanziaria che rischia di minarne la sostenibilità. Per affrontare
la sfida di questo scenario in evoluzione, essi dovranno gestire tre
nodi cruciali: ridare centralità al cittadino nel contesto del
sistema; dare maggiore enfasi alle attività di prevenzione;
riorganizzare radicalmente il servizio spostando le cure
dall'ospedale al territorio.

L'impatto potenziale delle scienze omiche sui servizi sanitari ha
portato a definire una riflessione centrata sulle opportunità che le
scienze omiche forniscono e che tende a "Promuovere (incisivamente)
l'innovazione". Ciò ha comportato l'individuazione, anche in termini
di policy, di prospettive di sviluppo che tendono a sottolineare la
relazione biunivoca tra sistema sanitario e sistema Paese,
soprattutto per quanto riguarda la ricerca, lo sviluppo di nuove
tecnologie e l'innovazione del servizio sanitario.

Quindi, la visione è quella di governare la transizione
(rivoluzione) della medicina personalizzata basata sulle scienze
omiche, cogliendo e promuovendo le opportunità di innovazione e
crescita di valore che essa comporta; un'attività di governo del
sistema che si situa nello spazio cartesiano definito dai tre assi:
innovazione, capacity building, sostenibilità.

Questa visione porta a identificare prospettive di sviluppo
prioritarie, ulteriori e diverse almeno da quelle che riguardano lo
sviluppo del "core" dei contenuti scientifici. Pertanto il presente
capitolo non affronta (perchè pertinenti ad altre linee di
pianificazione):

- lo sviluppo della conoscenza ("knowledge"), attesa e prevista
dal potenziamento della ricerca di base e traslazionale,
- lo sviluppo della infrastruttura per il trasferimento dei dati
(banda larga ecc).

In definitiva, l'identificazione delle prospettive di sviluppo,
declinate alla luce delle policy europea e nazionale già ricordate
(Cap 1), riguarda la costruzione delle capacità di governo e
gestione dell'innovazione legata alle scienze omiche nonchè la
promozione di ambiti virtuosi di sostenibilità.

Strategie e Obiettivi

Topic I: Big data e medicina "computazionale"

La prima strategia di sviluppo è collegata alle opportunità
offerte dai Big Data che possono promuovere l'efficacia e
l'efficienza del sistema sanitario, nel contempo supportandone la
capacità di gestire le sfide che si presentano a condizione che se
ne assicuri il governo e l'utilizzazione nella pratica, in primo
luogo del sistema sanitario. I Big Data stanno diventando una risorsa
importante che può portare a nuove conoscenze, creazione di valore,
promozione di nuovi prodotti, processi e mercati1 . Questa tendenza
è definita come "innovazione data-driven-DDI" e secondo l'OCSE è
una fonte di crescita economica. Lo sviluppo di metodologie
innovative ha già permesso una rilevante velocizzazione delle
modalità attraverso cui queste informazioni trovano riscontro nella
pratica clinica. Tuttavia, considerando l'enorme insieme di dati
disponibili e la loro natura (available data), è evidente l'esigenza
di concentrarsi operativamente sulla loro fruibilità (accessable +
usable data).

In questo contesto un rilievo particolare è assunto dalle
biobanche (biobanche di campioni biologici "di malattia"; biobanche
di popolazione; biobanche di cellule e tessuti d'archivio per la
ricerca; biobanche a indirizzo terapeutico). Queste raccolte di
campioni biologici necessitano di una ottimizzazione "di sistema" e
il loro utilizzo all'interno di una prospettiva di governo del
sistema.

Relativamente all'aspetto della fruibilità delle informazioni che
si rendano disponibili, è necessario strutturare un'organizzazione,
funzioni e processi che rendano velocemente fruibili ai decisori e
agli operatori sanitari le valutazioni sulle tecnologie genomiche
già disponibili, contestualizzandole alle specifiche caratteristiche
strutturali e di performance del sistema sanitario italiano. A tali
scopi sono disponibili i risultati dei progetti promossi e finanziati
dal Ministero della Salute, attraverso il Centro per la prevenzione
ed il Controllo delle Malattie (CCM) e relativi all'analisi sia dei
modelli di valutazione - HTA delle revisioni sistematiche delle
evidenze scientifiche disponibili -, sia degli aspetti specifici
della situazione italiana (uso delle tecnologie, percorsi
diagnostico-terapeutici, etc.). Un ulteriore declinazione della
fruibilità riguarda l'utilizzo del Big data nella pratica clinica.
Si tratta del tema del "cognitive computing" (Watson IBM®) le cui
potenzialità operative vanno ricomprese in una strategia generale di
innovazione.

Data per acquisita la disponibilità di una efficiente, flessibile
infrastruttura di sistema (e-health), occorrerà sviluppare un nucleo
di azioni che promuovano la creazione e l'uso di successo delle
informazioni (connesse con l'assistenza).


Ciò è possibile attraverso una pianificazione strategica, la
definizione di una struttura di governance (v. Cap 6) e della
relativa leadership per la gestione del Big Data, l'identificazione
degli interessi connessi e dei principali stakeholder, il loro
coinvolgimento nel processo di pianificazione.

Altrettanto fondamentale sarà la costruzione di un sistema di
valutazione dei "silos" di dati esistenti e delle tassonomie dei loro
contenuti, delle pratiche di gestione dei dati e dell'idoneità per
fini di analisi e l'interoperabilità, nonchè dei progressi compiuti
nella digitalizzazione del flusso di lavoro per l'assistenza
sanitaria.

La governance dei dati dovrà tener conto della necessità di
costruire la fiducia del pubblico, attraverso lo sviluppo di
regolamenti e politiche per proteggere la privacy e la sicurezza dei
dati e promuovere la trasparenza e la condivisione delle informazioni
con il pubblico e con le principali parti interessate, anche
attraverso adeguati piani di comunicazione.

Per quanto riguarda le infrastrutture e le capacità tecnologiche
dovrà essere verificata ed eventualmente sviluppata la
disponibilità di strumenti per costruire e mantenere l'architettura
delle informazioni, compresi gli standard dei contenuti, gli standard
di interoperabilità e la valutazione della qualità dei dati, (con
un'attenzione specifica alle biobanche di popolazione) incrementando
e formando il personale necessario per la gestione delle
informazioni.

In quest'ottica sarà necessario sviluppare strategie di
apprendimento sia per gli esperti di dati, non competenti in ambito
di assistenza sanitaria, sia per gli attori del sistema sanitario

Gli obiettivi che derivano da questa strategia (v. anche Cap 6 -
assetti di governance) sono:

- Conseguire un'autonoma (non autarchica) capacità di
collezionare questi dati ed integrarli, generando informazioni di
impatto preventivo e clinico
- Implementare un sistema di analisi e diffusione delle evidenze
disponibili (HTA dedicato)
- Rendere fruibili le informazioni che si rendano disponibili per
il loro potenziale utilizzo nel contesto del Servizio Sanitario
Nazionale
- Promuovere un adeguamento del quadro di norme e regole per
l'utilizzo dei dati, la loro interoperabilità e il data sharing
internazionale
- Potenziare e rendere disponibile biobanche di popolazione
(Network di)
- Potenziare la formazione universitaria in bioinformatica
- Implementare il Cognitive computing

Bibliografia

1. DELSA/HEA(2015)1 Organisation de Cooperation et de Developpement
Economiques/Organisation for Economic Co-operation and Development -
03 Jun 2015 - Directorate For Employment, Labour And Social Affairs
Health Committee: Why and how countries can promote the use of health
care BIG DATA?
2. Floridi L The 4th Revolution Oxford University Press 2014

Topic II: Tecnologie per la literacy

All'interno del tema generale del "capacity building" assume un
rilievo autonomo quello della literacy sia dell'intera popolazione
che dei professionisti sanitari. Aumentare la literacy della
popolazione è una vera e propria sfida che si pone al Paese. La sua
importanza è facilmente comprensibile quando si guarda alla portata
della "rivoluzione omica" e alle interazioni strettissime con la
cultura delle ICT. L'acquisto diretto via Internet di test per
sequenziare il proprio DNA - con le incognite e possibilmente
pericolose conseguenze sulla gestione delle informazioni e sul
possibile uso a "cascata" delle prestazioni del SSN - è solo una
spia di come possa strutturarsi un comportamento di massa critico per
gli aspetti etici e professionali e potenzialmente esplosivo sul
piano della sostenibilità del SSN.

Aumentare la literacy è oggetto di una specifica raccomandazione
delle Council Conclusions (la 18a). La sua importanza deriva
innanzitutto dal fatto che la praticamente nulla conoscenza del
significato, della potenzialità e della utilizzabilità delle
scienze omiche rende l'immediato futuro cruciale per l'imprinting
dell'uso di tali scienze e per stimolare, quindi, una cultura del
loro uso appropriato. D'altra parte la profonda interconnessione con
Internet - generale per l'avanzamento della IT nella nostra società,
ma anche decisamente specifica per le scienze omiche - rende i
processi cognitivi e di orientamento del mercato, cruciali
nell'immediato e molto veloci.

La raccomandazione a promuovere la literacy è affiancata, nelle
Council Conclusions, dalla raccomandazione sull'uso della
comunicazione (17a) e sul training dei professionisti sanitari. Si
delinea così una strategia complessiva che contribuisce a rendere il
sistema Paese capace di gestire la rivoluzione omica.

La strategia è quella di definire e rendere disponibile un grande
progetto culturale che generi, in un approccio proattivo, una
capacità di coping (nella filosofia dell'empowerment) da parte della
popolazione. Esso dovrà essere articolato in modi differenti, ma
coordinati, per la popolazione generale, i pazienti e i
professionisti.

Pertanto, dovranno essere attuate azioni che:

- rendano facilmente e rapidamente fruibili le informazioni
sull'uso "appropriato" delle omics ai medici di prossimità, cioè a
quei sanitari non specialisti (MMG o altre specializzazioni) che
possano svolgere una funzione di "agenti del sistema sanitario" nella
interazione diretta coi pazienti/cittadini;
- siano capaci di "agire" nel sistema Internet al fine di
intercettare e interagire con dinamiche di possibile inappropriatezza
o gestione pericolosa delle informazioni omiche e dei prodotti (in
particolare i test direct to consumers) disponibili in rete;
- permettano un approccio parallelo ma integrato alla formazione
dei professionisti sanitari, sia curriculare che continua (FAD per i
professionisti).

Gli obiettivi che derivano da questa strategia sono:

- Utilizzo del web per funzioni di governo (accountability,
open-government)
- Uso dei social per la literacy mediante sistemi di "watching &amp;
counseling"
- Realizzare un sistema di app per i professionisti di
prossimità

Bibliografia

1. Borry P, Cornel MC, Howard HC. Where are you going, where have
you been: a recent history of the direct-to-consumer genetic testing
market. J Community Genet. 2010 Sep;1(3):101-106
2. Shehata J, Kooijman E, Ianuale C. Ethical implications and
legislative control of direct-to-consumergenetic testing in Europe.
IJPH 2012; 9:12-14.
3. Mavroidopoulou V, Xera E, Mollaki V. Awareness, attitudes and
perspectives of direct-to-consumer genetic testing in Greece: a
survey of potential consumers. J Hum Genet. 2015; 60, 515-523
4. Agurs-Collins T, Ferrer R, Ottenbacher A, Waters EA,3 Mary E.
O'Connell,1 and Jada G. HamiltonPublic Awareness of
Direct-to-Consumer Genetic Tests: Findings from the 2013 U.S. Health
Information National Trends Survey. J Cancer Educ. 2015 ; 30(4):
799-807
5. Covolo L, Rubinelli S, Ceretti E, Gelatti U. Internet-Based
Direct-to-Consumer Genetic Testing: A Systematic Review. J Med
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6. Hogarth S, Javitt G, Melzer D. The current landscape for
direct-to-consumer genetic testing: legal, ethical, and policyissues.
Annu Rev Genomics Hum Genet 2008; 9:161-182.

Topic III: Opportunità per la sostenibilità di sistema mediante il
riposizionamento dei farmaci

La sostenibilità del sistema sanitario è una sfida complessiva
all'interno della quale un sottoinsieme specifico riguarda la
farmacogenomica. Benchè questa componente sia stata per lo più, e
correttamente, vista (per il generalmente alto costo dei farmaci
"innovativi") come potenzialmente destabilizzante della
sostenibilità, ne esiste un ambito che, viceversa, è foriero di
risparmi sia finanziari che di Sistema: il "riposizionamento dei
farmaci ", che postula una strategia di sviluppo industriale ma anche
regolatoria.

Il riposizionamento del farmaco - Drug Repositioning - consiste nel
dare un nuovo ruolo ad un farmaco che in origine era stato creato o
sviluppato per altre patologie. Lo schema generale che potrebbe
essere seguito nel Drug Repositioning richiede: il sequenziamento
dell'intero esoma e trascrittoma di pazienti con una specifica
patologia, l'analisi comparativa delle sequenze, l'identificazione di
nuovi geni, lo studio del RNA, delle proteine e/o dei pathways
metabolici coinvolti nello sviluppo delle malattie umane. Questo
flusso di lavoro ha lo scopo di identificare pathways che sono
implicati nell'insorgenza o sviluppo di una patologia con l'obiettivo
di selezionare i target più rilevanti per lo sviluppo di un farmaco.
La sperimentazione di bersagli ipotetici richiede pertanto, lo
sviluppo e la validazione in vitro di modelli cellulari che mimano il
processo biologico o molecolare coinvolto nella malattia. La
selezione dei farmaci da testare può essere condotta attraverso
l'analisi della struttura 3D delle proteine bersaglio dedotta tramite
approcci sperimentali o di modelling oppure dedotta tramite
simulazione di docking molecolare comparato con una libreria di
farmaci orfani. Lo screening iniziale dei farmaci selezionati
richiede l'ottimizzazione di piattaforme con un elevata processività
e con flusso di lavoro preferibilmente automatizzato.
Successivamente, i farmaci selezionati verranno sottoposti ad una
validazione in vivo utilizzando modelli cellulari ed animali. Infine,
saranno necessari trials clinici su pazienti con lo scopo di valutare
la sicurezza e l'efficacia dei farmaci come possibili strumenti
terapeutici per specifiche patologie.

Trovare un nuovo ruolo per i farmaci già approvati sta diventando
un approccio molto efficace dal punto di vista farmacoeconomico. Il
riposizionamento del farmaco si presenta come un percorso rapido, in
quanto i dati clinici e farmacocinetici delle molecole di interesse
sono stati già generati, valutati e stabiliti. Questi farmaci
pertanto, possono essere riposizionati in modo rapido richiedendo
anche un minor numero di pazienti da arruolare nei trials clinici per
testarne la sicurezza e l'efficacia. La conseguente riduzione dei
tempi di approvazione rispetto alla scoperta di nuovi farmaci, riduce
drasticamente i costi di sviluppo fornendo ai pazienti opzioni
terapeutiche in tempi molto ridotti. Il drug repositioning, infatti,
mira a migliorare l'attuale produttività dei farmaci, rispetto
all'enorme impiego di tempo e costi per lo sviluppo di nuove
molecole. È importante sottolineare che spesso, l'allestimento di
nuovi farmaci fallisce a causa della tossicità o della mancanza di
efficacia. Inoltre, il riposizionamento del farmaco risulta utile
nell'ambito delle malattie rare, in quanto da una parte non è
possibile reclutare un elevato numero di pazienti per i trials
clinici, dall'altra i vincoli economici limitano l'interesse delle
aziende farmaceutiche nella scoperta di nuove molecole terapeutiche.

Rispetto alla scoperta di nuovi farmaci il drug repositioning
offre:

1. la formulazione e la produzione di un flusso di lavoro già
stabilito;
2. la reale conoscenza di dati sulla tossicità e la
farmacocinetica;
3. la reale conoscenza sulla sicurezza e tossicità;
4. dati di post-distribuzione e di sorveglianza già disponibili.

L'analisi per il riposizionamento dei farmaci ha il potenziale di
divenire di routine per ogni nuovo farmaco e bersaglio terapeutico
scoperti, con conseguente individuazione più efficiente di terapie
per il targeting di aberrazioni molecolari specifiche.

Dato il gran numero di bersagli proteici indagabili e dei farmaci
esistenti, è praticamente impossibile impostare metodi per testare
ogni interazione in laboratorio. Viceversa sono stati pubblicati
negli ultimi anni molti approcci computazionali. Questi metodi
ipotizzano che i farmaci con struttura chimica simile possono avere
obiettivi simili.

Quindi, in considerazione delle interazioni fra una strategia di
analisi sistematica per il riposizionamento e la medicina
computazionale, gli obiettivi che derivano da questa strategia sono
di rendere operative risorse per il:

- supporto scientifico
- supporto tecnologico
- supporto infrastrutturale

Il flusso di lavoro nell'ambito del drug repositioning richiede
specifiche capacità analitiche e tecnologiche. La sinergia tra
competenze applicabili nei diversi campi scientifico-molecolari
(biochimico, biologico molecolare e cellulare, bioinformatico,
genetico e medico) assicura l'ottimizzazione di ogni singolo
passaggio operativo e favorisce con efficienza l'integrazione di
nuovi approcci multidisciplinari.

Obiettivo: fornire supporto scientifico, tecnologico e
infrastrutturale al flusso di lavoro per il drug repositioning
mediante l'implementazione di un Centro di Eccellenza

Bibliografia

1. Healthcare, E.S.G.o.S., Acting Together: A roadmap for
sustainable healthcare, in White Paper. 2014, Universita Cattolica
del Sacro Cuore, Abbvie
2. Yvonne Y Li and Steven JM Jones Drug repositioning for
personalized medicine Genome Medicine 2012, 4:27

Topic III-1 Messa in rete dei centri di ricerca di farmacogenomica

Alcuni parametri delle analisi Omics, inclusa la farmacogenomica,
influenzano gli effetti clinici di alcuni farmaci e possono ora
essere testati in modo affidabile per un utilizzo in ambito clinico.
Questo processo può significativamente influenzare l'attività
prescrittiva in base agli esiti ottenuti, ad esempio determinando il
sottogruppo di pazienti in cui l'effetto del farmaco è massimizzato,
la dose efficace o la predizione degli eventi avversi. La conoscenza
di queste informazioni ha un carattere preventivo, in quanto può
essere applicata a individui sani che potrebbero anche non assumere
il farmaco. La conoscenza del fenotipo individuale può avere
importanti ricadute, specialmente nelle popolazioni fragili, per
esempio in ambito pediatrico o durante la gravidanza, in cui il
farmaco viene somministrato in un soggetto caratterizzato da notevoli
variabilità funzionali e biologiche e di cui non si conosce la
storia clinica.

Dalla farmacogenomica possono inoltre essere estrapolate
informazioni sul farmaco che possono descrivere:

- la variabilità della risposta clinica
- il rischio di eventi avversi
- il dosaggio genotipo-specifico
- il meccanismo d'azione

Molte di queste informazioni sono già disponibili ma è
difficoltosa la raccolta e l'analisi. Occorre mappare i centri
clinici in cui sono disponibili i dati, metterli in rete e
analizzarli da un punto di vista farmacologico (risposta terapeutica
e sviluppo di effetti avversi) in maniera rigorosamente critica e
scientifica. L'analisi farmacogenetica può dare utili indicazioni
per una successiva analisi farmacogenomica, con l'utilizzo di
campioni biologici opportunamente conservati (Biobanche).

Si può anche considerare la possibilità di condurre uno studio
prospettico su una popolazione isolata, omogenea, non estremamente
numerosa ma esemplificativa. Uno studio farmacogenomico di coorte in
cui associare le informazioni degli studi Omics con la risposta ai
farmaci.

Attualmente il numero di farmaci per i quali le informazioni
genomiche possono fornire indicazioni cliniche è ancora piccolo e
necessita di ulteriori approfondimenti. L'attività prescrittiva
potrebbe tuttavia ottenere significativi vantaggi da un utilizzo più
integrato dei test genetici/genomici nella pratica clinica.

Topic IV: Opportunità per la sostenibilità di sistema mediante la
prevenzione pre-primaria finalizzata alla riduzione del burden di
malattia

Un ulteriore aspetto della sostenibilità di importanza strategica
è quello del burden di malattie croniche non trasmissibili. Non si
tratta solo di ridurre il burden attuale (obiettivi WHO) ma anche
quello a carico delle fasce di popolazione infantile adesso e nel
prossimo futuro. Da questo punto di vista elementi di allarme
rilevanti derivano dall'osservazione già attuale dell'aumento di
incidenza nell'infanzia e primissima infanzia, ad esempio,
dell'obesità (diabesity) e dei tumori, oppure dei disturbi del
neurosviluppo. Questo pone l'attenzione sul tema dell'epigenetica e
del possibile - in alcuni casi documentato - effetto degli inquinanti
sul feto e /o sulla trasmissione transgenerazionale. Lo sviluppo
dell'epigenetica attraverso grandi studi di popolazione (analisi
epigenetica sul sangue cordonale) si candida ad essere un asset per
il futuro immediato e prossimo (5-10anni) come capacità del sistema
sanitario di identificare e prendere in carico i soggetti a rischio
"omico" di sviluppare patologie croniche.

Questo scopo può essere raggiunto con l'uso di tecnologie
innovative a partire da esperienze pilota già implementate in
Italia. In particolare: biobanche (sviluppo del progetto
"Piccolipiu'" presso l'ISS) e la valutazione dell'esposizione ad
inquinanti la matrice aerea (PM10 e PM2.5) mediante l'integrazione di
dati satellitari e variabili al suolo.

L'obiettivo che deriva da questa strategia è di acquisire elementi
per una valutazione di fattibilità ed efficacia.

Le azioni principali sono:

- implementazione di un network di biobanche di popolazione (tale
obiettivo è sinergico a quello del Topic I)
- realizzazione di uno studio pilota in aree a grande impatto di
inquinamento ambientale.

Bibliografia

1. Nicholson JK, Lindon JC, Holmes E. "Metabonomics":
understanding the metabolic responses of living systems to
pathophysiological stimuli via multivariate statistical analysis of
biological NMR spectroscopic data. Xenobiotica 1999;29:1181-9.
2. Fiehn O. Metabolomics - the link between genotypes and
phenotypes. Plant Mol Biol 2002;48:155-71.
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Topic V: Opportunità per la sostenibilità di sistema mediante la
prevenzione secondaria finalizzata alla riduzione del burden di
malattia del cancro al seno

Così come nel trattamento del carcinoma mammario (CaM) si sta
spostando verso una personalizzazione delle terapie con farmaci ad
azione mirata alle caratteristiche del tumore e delle pazienti
altrettanto è necessario procedere ad individuare caratteristiche
delle donne che consentano una stratificazione del rischio per
personalizzare gli interventi di prevenzione secondaria. Per la donna
italiana è stato calcolato un rischio life-time del 11% circa di
sviluppare CaM: questa quota di donne, in realtà, è costituita da
tanti sottogruppi di donne a diverso rischio, alcuni a rischio molto
più basso altri a rischio molto più alto. È stato stimato che il
rischio medio della donna americana di sviluppare CaM calcolato
mediamente nel 11.3% comprenda al suo interno 10 categorie di rischio
assoluto che vanno dal 4.4% al 23.5% sulla base della valutazione del
possibile impatto dei fattori di rischio non modificabili.

Numerosi studi hanno valutato la possibilità di creare un profilo
di rischio per ciascuna donna che si appresta ad entrare in un
programma di prevenzione secondaria utilizzando, oltre ai fattori di
rischio tradizionali e la densità mammografica (esistono numerose
evidenze che la densità mammografica ed il CaM condividano
componenti genetiche) uno score derivato dalla valutazione
dell'impatto sul rischio della presenza di varianti comuni nella
popolazione generale (Polygenic Risk Score - PRS). Sono inoltre stati
riscontrati differenti profili di rischio genetico nelle donne che
hanno avuto il cancro diagnosticato con il test di screening e quelle
con cancro intervallare.

Un intervento sui fattori di rischio modificabili (BMI; uso di
terapia ormonale menopausale, consumo di alcool e fumo di sigaretta)
può diminuire sensibilmente i rischi più elevati. Per le donne con
un rischio basso (intorno al 4%) di sviluppare CaM lo screening
secondo il modello tradizionale potrebbe rappresentare un intervento
eccessivo (in ragione anche del non trascurabile rischio di
sovradiagnosi di lesioni indolenti) mentre per le donne con rischio
elevato è verosimilmente insufficiente (elevato tasso di ca.
intervallo, cancri avanzati alla diagnosi).

Utilizzando in maniera complementare i diversi fattori si può
ottenere una stima predittiva abbastanza accurata del rischio che
potrebbe nel futuro differenziare le raccomandazioni per lo screening
(età all'inizio, frequenza e metodo) e per i gruppi a rischio più
elevato proporre interventi di prevenzione farmacologica per ridurlo.
Quindi un'accurata stima del rischio di sviluppare tumore della
mammella può rappresentare un indiscutibile vantaggio non solo per
le donne ma anche per il SSN che potrebbe utilizzare le sempre più
scarse risorse in modo più appropriato migliorando il rapporto
costo-rischi-benefici.

Obiettivi:

- costruire uno score che consenta una stratificazione del
rischio di CaM;
- valutare l'applicabilità dello score prodotto per proporre una
modulazione personalizzata dello screening;
- verificare la fattibilità di interventi farmacologici per la
riduzione del rischio al di fuori del setting sperimentale.

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Topic VI: Opportunità per la sostenibilità di sistema mediante la
diagnosi precoce finalizzata alla riduzione del burden di malattia
del cancro

Poichè il cancro rimarrà un importante problema di salute nella
società moderna almeno per il prossimo decennio, è imperativo
sviluppare strategie innovative basate sulle più recenti scoperte
delle "scienze omiche".

In tutte le strategie di diagnosi precoce operative fino ad oggi ci
sono due limitazioni intrinseche:

- quando la diagnosi evidenzia un risultato positivo, il cancro
ha spesso già sviluppato una dimensione che limita le possibilità
di intervento;
- per la maggior parte dei tumori, la diagnosi richiede
metodologie invasive o semi-invasive, aumentando il disagio del
paziente.

Recenti studi di alto profilo in una varietà di istituti di
ricerca hanno messo in luce i legami intimi tra cancro e metabolismo
cellulare. Studi recenti (condotti presso il Centro di epigenetica e
Metabolismo presso l'Università della California) hanno portato a
definire una metodologia innovativa, riproducibile e completa per
"leggere" l'insorgenza di cancro dal sangue di pazienti. È stato
possibile identificare una "metabolic signature" che identifica la
presenza del tumore in tutto l'organismo semplicemente analizzando il
siero con la analisi metabolomica mediante spettrometria di massa (MS
metabolomics).

Obiettivi:

- utilizzo della Metabolomica nella diagnosi precoce del cancro;
- pervenire a definire un paradigma da applicare in altri
contesti nazionali e internazionali.

Il programma potrebbe essere suddiviso in almeno due sezioni
principali:

- Metabolomica come diagnosi precoce del cancro. Considerando che
allo sviluppo di un cancro è associata una specifica "metabolic
signature" si tratta di organizzare una rete di operatori che
lavorerà di concerto per l'analisi metabolomica di campioni umani
provenienti da pazienti affetti da cancro. Tale partnership è
previsto coinvolga IRCCS, ospedali, centri di oncologia (nella
funzione di reclutatori) e una struttura di riferimneto
internazionale (come il Center for Epigenetics and
Metabolism-University of California). I campioni saranno divisi a
seconda del tipo di tumore, stadio, sesso, età e tutti gli altri
parametri pertinenti. Come controllo saranno utilizzati campioni da
individui non portatori di tumore. I campioni saranno analizzati da
CEM California e i dati saranno raccolti in base alla classificazione
del tipo di cancro.

Per tutti i campioni sarà eseguita un'analisi bioinformatica allo
scopo di identificare un'unica "metabolic signature" per i diversi
tipi e stadi dei tumori.

- Esplorazione del macro-ambiente derivato dal cancro. Gli studi
condotti del CEM hanno stabilito che tumori specifici generano un
unico macro-ambiente che può essere "letto" nel sangue di pazienti
affetti da cancro mediante MS metabolomics e che in effetti, almeno
nei topi, una specifica "metabolic signature" inizia ad essere
evidente molto presto.

Questo obiettivo si concentra quindi su due temi principali da
affrontare prima in laboratorio e poi tradotto in pazienti umani:

- identificazione di un "metabolic signature" da topi ed
estenderla ai i malati di cancro;
- sulla base della "metabolic signature" individuare i rischi di
patologia associata;
- attuare misure di prevenzione adeguate per correggere lo
sviluppo di patologie;
- sviluppo e applicazione di una applicazione smart-phone per
informare tutti gli individui dello sviluppo di alterazioni
metaboliche

Il CEM provvederà all'analisi metabolomica tramite spettrometria
di massa dei campioni, alla interpretazione dei dati (Biocomputing),
all'elaborazione del profilo globale di salute e del "Profilo
metabolico" per ogni individuo e gruppi.

Topic VII: I malati senza diagnosi

Anche se non esistono dati epidemiologici certi, probabilmente sono
almeno cinquecentomila - un milione i pazienti pediatrici affetti da
una malattia rara. Questa definizione accorpa le persone colpite da
una delle circa 8000 malattie che hanno una frequenza inferiore ad un
caso su 2000 nella popolazione. Circa la metà di esse sono molto
rare, interessando meno di una persona ogni 100.000 e, in molti casi,
meno di una ogni milione di persone, ma il loro numero complessivo
configura comunque un problema sanitario di dimensioni sociali.

Questi dati fissano il contorno delle malattie rare, in particolare
la difficoltà nella diagnosi, che spesso viene posta in ritardo o
addirittura mai nell'arco della vita; la limitata disponibilità di
esperti, di linee-guida utili a definire i livelli minimi di
assistenza e di terapie risolutive; la difficoltà per i pazienti ed
i loro familiari nel reperire informazioni; la necessità di
investire in tutti gli ambiti della ricerca; il senso di solitudine
dei pazienti e delle loro famiglie costrette ad affrontare disagi e a
sostenere costi gravosi.

A fronte di questi problemi, negli ultimi 10 anni, l'Italia ha
costruito una rete di quasi 200 centri accreditati, variabilmente
distribuiti tra le regioni, che rappresenta una delle migliori
organizzazioni diagnostiche assistenziali in Europa, come documenta
la loro massiccia presenza nelle Reti di Riferimento Europee delle
malattie rare.

Quasi due terzi delle malattie rare colpiscono i bambini e circa il
90% ha un'origine genetica. Circa uno ogni tre malati rari non ha una
diagnosi e rischia di convivere con una malattia che resterà senza
nome. Queste persone, "orfane di diagnosi", ed i loro familiari
vivono un isolamento ed una discriminazione persino superiori a
quelle che provano gli altri malati rari, dato che la diagnosi è il
punto di partenza per costruire il percorso della presa in carico,
razionalizzare le scelte terapeutiche e ricevere una consulenza
genetica mirata.

Nel 2016 sono state avviate in Italia alcune azioni sinergiche
rivolte ai malati senza diagnosi. Un gruppo di medici, liberi
professionisti, docenti universitari, imprenditori e amici,
accomunati da esperienze di vita che li hanno avvicinati al problema
delle malattie senza nome ha dato vita alla Fondazione Hopen Onlus
(www.fondazionehopen.org), un'organizzazione che si propone di
diventare il punto di riferimento per le famiglie e le persone che
vivono l'incubo dell'isolamento, dell'abbandono, del non sapere da
cosa sono affette.

La missione di Hopen è sostenere queste persone, offrire supporto,
consulenza e informazioni sul percorso che le famiglie dovrebbero
affrontare quando non è disponibile una diagnosi, partecipare al
loro vissuto emotivo, comprendere i loro problemi, creando un senso
di appartenenza e solidarietà, collegando le persone colpite dallo
stesso problema. Secondo l'associazione gemella Swan UK
(www.undiagnosed.org.uk) circa il 50% dei bambini con disabilità
nell'apprendimento ed il 60% di quelli con difetti multipli non
riescono ad avere una diagnosi precisa e definitiva. Questi numeri
disegnano due priorita': il bisogno di ricerca orientata a fornire
una risposta diagnostica e la necessità di creare ambulatori
dedicati alla loro presa in carico.

La Fondazione Telethon e l'Ospedale Bambino Gesù, in raccordo con
la Rete delle malattie rare, sono in questo momento i due principali
alleati di Hopen e sono impegnati ad offrire ai malati senza diagnosi
un percorso in grado di accompagnarli dalla definizione della loro
condizione clinica alla implementazione di azioni e strategie utili a
rispondere ai loro bisogni di salute, e a fornire un'assistenza
multi-specialistica prolungata nel tempo.

Le attività di ricerca rivolte alle persone senza diagnosi
beneficiano oggi di due acquisizioni fondamentali. Da un lato la
nozione che la maggior parte di queste malattie ha una base genetica
e perciò la loro origine può essere indagata utilizzando un
approccio genetico o genomico; dall'altro lato, la rivoluzione
genetica - di fatto una rivoluzione tecnologica - che negli ultimi 15
anni ha abbattuto di circa 100mila volte i costi ed i tempi delle
analisi genomiche, aprendo di fatto la possibilità di impiegare
queste tecniche su larga scala. Su questi pazienti si utilizzano sia
le analisi esomiche, che esaminano quell'1% del genoma dove si
localizzano i geni codificanti, che consentono in circa un terzo dei
casi di identificare la causa della malattia, sia le analisi
dell'intero genoma, che al momento sono penalizzate dalla non
completa conoscenza del significato di tutte le varianti identificate
e dalla complessità delle indagini bioinformatiche, parte integrante
di questi studi.

Il progetto "Malattie senza diagnosi", finanziato da Telethon ed il
progetto "Vite coraggiose" dell'Ospedale Bambino Gesù si propongono,
con obiettivi parzialmente diversi, di individuare le cause delle
malattie genetiche senza diagnosi. La scoperta dei meccanismi
biologici di una malattia e della via metabolica implicata
contribuiscono a comprenderne meglio la storia naturale e ad
ottimizzare i protocolli di presa in carico. La caratterizzazione dei
geni responsabili delle malattie rare promuove lo sviluppo di nuovi
test diagnostici, identifica nuove malattie, riclassifica malattie
simili, delinea nuove correlazioni tra le variazioni genetiche e le
caratteristiche cliniche della malattia, consente di implementare
programmi di prevenzione e di diagnosi precoce e di offrire una
consulenza genetica mirata alla famiglia. I pazienti "orfani" di
diagnosi, una volta caratterizzati, vengono messi a confronto, quando
possibile, con altri casi simili identificati in altre parti del
mondo, per perfezionare la conoscenza degli aspetti clinici della
malattia e le possibilità di cura.

L'Unità di Malattie Rare dell'Ospedale Bambino Gesù ha aperto il
primo ambulatorio in Italia dedicato ai bambini e alle famiglie senza
diagnosi, che opera sia "a distanza", attraverso l'esame della
documentazione trasmessa al centro, sia "direttamente", attraverso
prestazioni cliniche sui pazienti. Questa nuova attività permette ai
genitori di ricevere un parere diagnostico qualificato, con risparmio
di risorse per le famiglie già gravate dai costi delle malattie
croniche e invalidanti; garantisce prestazioni diagnostiche ed
assistenziali multispecialistiche mirate ai reali bisogni del
bambino, attraverso la preventiva acquisizione della storia e della
documentazione clinica; assicura alle famiglie la gestione del
paziente da parte di un case manager, che svolge la funzione di
tramite nella comunicazione tra la famiglia e gli specialisti che
partecipano alla gestione del bambino e che è garante del percorso
diagnostico e della condivisione dei referti; ottimizza l'impiego
delle risorse disponibili; migliora i tempi di risposta e di
intervento e l'appropriatezza prescrittiva.

L'alleanza creata tra assistenza e ricerca, a favore dei pazienti
senza diagnosi, si propone come un volano capace di fare uscire
queste persone dalla solitudine e dalla discriminazione e di
promuovere interventi in grado di aiutarle a prendere decisioni utili
a ridurre le disuguaglianze culturali e sociali, nel rispetto dei
loro valori e delle loro aspettative.

L'obiettivo generale è quello di rendere più efficiente il
sistema di diagnosi, indirizzando i pazienti candidati a centri di
riferimento che possano eseguire analisi esomiche per malattie di
sospetta natura genetica non identificata. Tale obiettivo comporta
interventi di strutturazione dell'offerta e di sensibilizzazione
verso i possibili target e or i medici non specialistici.

Obiettivi Specifici:

- Percorso diagnostico-terapeutico-assistenziale di carattere
nazionale: costruire, in raccordo con la rete delle malattie rare, un
percorso di livello nazionale per l'invio a centri selezionati dei
pazienti eleggibili
- Efficienza: abbattere i costi della presa in carico dei
pazienti affetti da una probabile condizione genetica, senza diagnosi
- Piattaforma: potenziare gli strumenti web-based per migliorare
il livello dell'informazione e facilitare la comunicazione fra i vari
stakeholders
- Formazione: sviluppare strumenti di formazione dei medici non
specialistici (v. sopra Topic II Formazione e literacy)

CAPITOLO 8
APPROFONDIMENTI

8.a Aspetti etici degli approcci genomici

La rapida evoluzione e diffusione di tecnologie di sequenziamento
genomico di seconda generazione (Next Generation Sequencing, NGS) ha
alimentato la discussione su questioni bioetiche connesse
all'utilizzo delle stesse, sia in ambito diagnostico, che di ricerca.

Di particolare rilevanza sotto il profilo bioetico, è la gestione
di quelli che vengono definiti reperti incidentali (Incidental
Findings, IF). Con tale termine si definiscono quelle mutazioni o
variazioni che possono avere implicazioni cliniche, che vengono
riscontrate casualmente attraverso analisi genetiche effettuate per
un'indicazione medica differente.

Poichè spesso tali reperti, allo stato delle conoscenze attuali,
non sono interpretabili e possono avere un significato incerto, si
rende chiara la necessità di disporre di linee guida condivise che
supportino la più idonea gestione di questi risultati, nei confronti
di quesiti sia clinici, che di ricerca.

Il Comitato Nazionale per la Bioetica (CNB) ha risposto a questa
necessità con la stesura di un documento dal titolo "Gestione degli
incidental findings nelle indagini genomiche con le nuove piattaforme
tecnologiche", che si propone di riportare alcune indicazioni
scaturite dalla discussione tenutasi all'interno di un Gruppo di
Lavoro coordinato dai Proff. Monica Toraldo di Francia e Bruno
Dallapiccola.

In sintesi, le raccomandazioni formulate in materia di gestione di
reperti incidentali ottenuti con tecnologie di NGS sono così
riassumibili:

- I laboratori che effettuano tali test dovrebbero rispondere a
requisiti di qualità standardizzati e omogeneamente condivisi a
livello nazionale. Si auspica inoltre la creazione di una rete di
collaborazione e scambio dati tra laboratori di genetica.
- I centri di genetica dovrebbero condividere regole per la
scelta delle tecnologie biomolecolari utilizzate, ed essere provvisti
di adeguati mezzi e metodologie per la conservazione del campione
biologico e dei dati del paziente.
- Per l'ottenimento di un consenso pienamente informato, sarà
necessaria la chiara e completa informazione, attraverso consulenze
genetiche pre- e post-test, su potenzialità e limiti della analisi
in questione. In particolare, il Professionista incaricato dovrà
illustrare il significato del riscontro di reperti incidentali di
potenziale valenza clinica e di varianti di significato incerto,
ponendo l'attenzione sulle ricadute di tali risultati non solo per il
paziente stesso, ma anche per i suoi familiari. Tale professionista
è individuato nella figura del Genetista clinico, il quale, nella
fase della consulenza post-test potrà avvalersi di altre figure
professionali, aventi competenze anche psicologiche, per la gestione
ottimale del paziente.
- Discostandosi da quanto proposto dalle raccomandazioni
americane del 2013, viene mantenuta la distinzione tra paziente
adulto e minore. A tal proposito, si raccomanda che al minore, quando
raggiunga la maggiore età, sia data libertà di scelta sulla
conservazione o meno del proprio campione e dei propri dati.
- Si ribadisce il diritto del paziente di decidere a priori su
quali risultati dell'analisi genetica o genomica essere informato. Si
riporta nel documento: "Il paziente deve essere libero di scegliere
se rifiutare le informazioni sugli IF, oppure ricevere solo
informazioni relative alle patologie prevenibili o trattabili, o
ancora conoscere anche i dati che riguardano condizioni patologiche
al momento non prevenibili nè curabili".
- Viene ribadita la assoluta priorità della finalità
diagnostica dei test su quella della ricerca.
- Nel caso di campioni biologici donati per fini di ricerca, il
CNB giudica opportuno che vengano riportati i risultati, in caso di
rilevanza clinica, solo a soggetti affetti da malattie rare che al
momento si trovino ancora senza diagnosi certa, sempre nel rispetto
della volontà dei soggetti stessi di essere informati.

Grazie al dibattito creatosi affrontando tali tematiche, è emersa
l'importanza di garantire l'acquisizione, da parte delle figure
professionali coinvolte, di competenza in campo bioetico, con la
finalità non solo di garantire un'assistenza quanto più adeguata,
ma anche di diffondere e promuovere la presa di coscienza da parte
dei cittadini sull'argomento.

8.b Test genetici diretti al consumatore (Direct to Consumer)

Nel 2007, diverse compagnie hanno iniziato a pubblicizzare e quindi
offrire, attraverso Internet, test genetici direttamente ai
consumatori. Questa modalità di effettuazione di test genetici,
definita "direct-to-consumer" (DTC), rende disponibile sul mercato
online direttamente per il pubblico (includendo forme di mercato
"over the counter", cioè non regolamentato) test su materiale
genetico, senza che sia richiesta la supervisione da parte di un
professionista sanitario (European Academies Science Advisory
Council, 2012).

L'utilizzo di test genetici DTC ha avuto un rapido incremento a
partire dalla prima commercializzazione nel 2007, e allo stesso modo
è andata crescendo la consapevolezza da parte dei cittadini
sull'argomento.

Attualmente sono disponibili tre tipi di test genetici DTC:

1°) test che indagano una, o poche, specifiche condizioni
patologiche
2°) test che valutano il profilo di rischio per polimorfismi
multipli di singolo nucleotide
3°) sequenziamento dell'intero genoma umano.

Ad oggi, in Europa e negli USA vi sono scarsissime norme giuridiche
che regolamentino l'utilizzo di questo tipo di test genetici.

Negli Stati Uniti, nel 2013 la Food and Drug Administration (FDA)
ha vietato la commercializzazione di qualunque tipo di test genetico
alla compagnia 23andMe, per mancanza di conformità con i requisiti
legislativi.

La FDA ha riconosciuto questo tipo di test come strumento medico
non approvato e non regolamentato e si è dichiarata preoccupata
dalle possibili conseguenze della diffusione direttamente ai
consumatori di questo tipo di risultati legati a condizioni di
salute.

Dal febbraio 2015, la FDA ha approvato la messa in commercio
solamente di un numero ristretto di test genetici DTC, tra i quali il
test che valuta lo stato di portatore per la Sindrome di Bloom,
venduto dalla stessa compagnia 23andMe. Attualmente, il sito internet
della 23andMe definisce i risultati dei test sul DNA come
"informazioni genetiche legate alla ascendenza e dati genetici grezzi
privi di interpretazione da parte della compagnia stessa". Nel
frattempo, la compagnia ha iniziato a distribuire i propri servizi
anche nel mercato del Regno Unito.

In Europa la normativa dei diversi Stati membri è estremamente
variabile. In accordo con la legislazione europea corrente, alcuni
tipi di test genetici rientrano sotto la regolamentazione dei
dispositivi medico-diagnostici in vitro (IVD), e sono pertanto
coperti dalla Direttiva 98/79/CE.

La nuova normativa europea in materia di test genetico è in fase
di finalizzazione e verrà recepita nel corso dell'anno 2016. Si
prevede un periodo di 5 anni per la sua effettiva introduzione, e
fondamentalmente richiederà alle aziende di fornire e indicare le
evidenze attestanti la validità scientifica dei test.

La Direttiva IVD è stata oggetto delle negoziazioni in sede di
cosiddetto "trilogo" tra Parlamento Europeo, Consiglio e Commissione,
e vincolerà legalmente tutti gli Stati membri, senza la necessità
che tale Direttiva venga trasposta all'interno degli ordinamenti
nazionali dei singoli stati. Inoltre, la Direttiva IVD proposta, si
riferirà a quei test che sono venduti ai consumatori all'interno del
mercato online europeo, indipendentemente dalla ubicazione del
provider.

In Europa, la maggior parte dei Paesi non ha una legislazione
specifica sui DTC, sebbene quasi tutti abbiano leggi che definiscono
che i test genetici possono essere effettuati solo se prescritti da
un medico, e successivamente ad una consulenza genetica attraverso la
quale il professionista fornisce le adeguate informazioni circa la
natura, il significato e le conseguenze del test, senza prescindere
dal consenso informato della persona interessata.

Tuttavia, alcuni Paesi, come i Paesi Bassi e il Regno Unito,
possiedono una legislazione specifica sui test genetici DTC. Nel
sistema olandese, l'Atto sullo Screening di Popolazione (Wet op het
bevolkingsonderzoek), lodato a livello internazionale, si pone a
tutela di programmi di screening potenzialmente dannosi, attraverso
un sistema di licenze; mentre nel Regno Unito le linee guida della
Human Genetics Commission non hanno validità legislativa.

Nonostante non ci sia una specifica legge sui test genetici DTC in
Slovenia, il paese ha firmato e ratificato un protocollo in aggiunta
alla convenzione sui diritti umani e la biomedicina nel 2008,
riguardante l'uso di test genetici per scopi di salute, adottato dal
Consiglio Europeo.

Benchè la Grecia non abbia una specifica clausola legale in campo
di genomica DTC, numerose altre leggi, che includono anche norme di
soft law, creano un quadro più ampio all'interno del quale i servizi
di genomica DTC possono trovare collocazione.

È importante sottolineare che tutti i Paesi menzionati regolano i
test genetici DTC solo a livello nazionale e non hanno applicazione
sui test offerti online da parte di altri Paesi europei o
statunitensi (a cui invece è indirizzata la nuova Direttiva IVD).

Infine, l'Australia nel Luglio 2014 ha modificato il Therapeutic
Goods Act per regolare l'offerta e la pubblicizzazione dei test
genetici DTC. Questo tipo di test è vietato in Australia, eccetto
nei casi specificamente approvati dalla Therapeutic Goods
Administration.

I test genetici diretti ai consumatori, oltre ad avere evidenze
scientifiche limitate sui loro potenziali benefici, potrebbero essere
dannosi, se non accompagnati dalla necessaria consulenza genetica
professionale conforme alla legislazione del singolo Paese. Inoltre,
la scoperta incidentale di varianti di significato incerto può
sollevare preoccupazioni inutili, o interventi inappropriati. Sono
state sollevate altre questioni rilevanti, come la protezione dei
dati personali nei database, la discriminazione da parte dei datori
di lavoro e delle compagnie di assicurazione sanitaria, e la mancanza
di disponibilità di un servizio di genetica per la diagnosi e/o la
prevenzione, dovuta alla assenza o non competenza degli operatori
sanitari.

In alcuni casi, su questo tipo di test, mancano dati riguardo la
trasparenza del controllo qualità, riguardo la validità clinica (ad
esempio sulla forza di associazione che determina la capacità del
test di identificare o predire con accuratezza e affidabilità la
patologia di interesse), e la utilità clinica (ad esempio sul
bilancio tra rischi e benefici quando il test viene utilizzato per
modificare la gestione di un paziente).

Per di più, sono stati associati all'uso di test genetici DTC
anche problematiche concernenti disuguaglianze sociali, follow-up non
appropriati, ansia, e conseguenze psicosociali negative. Nel 2013, il
Parlamento Europeo ha pubblicato i risultati di un'indagine sui test
genetici diretti ai consumatori, dalla quale è emerso che la maggior
parte dei fornitori di questo tipo di test non mette a disposizione
dei consumatori sufficienti informazioni riguardo la natura del test,
l'interpretazione dei relativi risultati e le implicazioni che
derivano dall'effettuazione del test.

Al fine di supportare il processo decisionale della politica a
livello dell'Unione Europea, è stata pubblicata una revisione
sistematica sulle prese di posizione, le politiche, le linee guida e
le raccomandazioni prodotte da organizzazioni professionali o altri
importanti attori, in materia di test genetici DTC e loro utilizzo.
In tutti i 17 documenti inclusi nella revisione, i potenziali
svantaggi dei test genetici diretti ai consumatori superavano i
potenziali benefici.

8.c L'-omica batterica
Verso la medicina dei sistemi

Una nuova sfida dell'-omica, successiva alla decodificazione del
genoma umano, è la definizione delle basi molecolari delle malattie,
utilizzando informazioni che vengono dai prodotti a valle del genoma
umano e dai metagenomi e dai prodotti delle comunità microbiche che
abitano i vari distretti dell'organismo. Queste ricerche sono state
rese possibili dalla disponibilità di nuove piattaforme
tecnologiche, che consentono di passare dall'analisi di un numero
limitato di bersagli molecolari (approccio convenzionale
"riduzionista" o "discreto"), ad un approccio più generale di tipo
"olistico", in grado di valutare l'intero contenuto molecolare
(genomico) o funzionale (metabolomico, proteomico) del "sistema
biologico".

La "biologia dei sistemi" è diventata una disciplina autonoma in
grado di generare metodi utili ad approcciare la "medicina dei
sistemi". La mole di dati generati dai genomi e dai loro prodotti, i
cosiddetti "big data", è in grado di produrre modelli clinici, senza
ipotesi a priori, e di fornire informazioni capaci di descrivere il
sistema biologico nel suo insieme. In questo ambito, l'analisi del
reguloma (l'insieme degli elementi regolatori come i geni, gli mRNA,
le proteine, i metaboliti) può aiutare ad interpretare il meccanismo
molecolare dell'intero sistema DNA-proteine; il mutoma può fornire
la mappa dell'insieme delle mutazioni geniche nucleari, associate o
meno ad una malattia; l'epigenoma può classificare i cambiamenti
chimici del DNA, delle proteine e degli istoni, in diverse condizioni
ambientali; l'esoma può analizzare gli RNA maturi dopo rimozione
intronica mediante meccanismi di splicing dell'RNA; il trascrittoma
può catalogare i vari RNA, tra i quali quelli tradotti in proteine,
che garantiscono il flusso paradigmatico dal genotipo al fenotipo.

Le tecnologie della proteomica e della metabolomica analizzano i
prodotti del genoma (cioè il proteoma e il metaboloma) in grande
dettaglio e profondità, caratterizzando proteine, metaboliti, mappe
metaboliche, profili di glicosilazione proteica e contenuto lipidico.
Conoscere questi aspetti significa realizzare un'integrazione dei
dati appartenenti a livelli di organizzazione biologica profondamente
diversi ed interpretare il flusso delle informazioni biologiche dai
geni ai loro prodotti. Nonostante gli importanti progressi in questi
campi, esiste ancora un sostanziale divario tra i dati sperimentali e
la medicina pratica, soprattutto quando queste nuove conoscenze
vengono valutate in termini di utilità clinica e, perciò, di
beneficio per il paziente. Per trasferire la medicina dei sistemi
nella pratica clinica, le comunità scientifiche e cliniche
necessitano di condividere i dati, avendo accesso a database
controllati, annotati e disponibili, così come è accaduto per lo
Human Genome Project.

In quest'ottica, un approccio promettente è rappresentato dalla
ricostruzione delle reti molecolari funzionali, mediante
l'integrazione di dati di elevata qualità, ottenuti dalla genomica
funzionale e dalla proteomica, che contribuiscono alla panomica,
basata sulla combinazione di informazioni sui geni, sulle proteine,
sulle vie metaboliche e sulle caratteristiche cliniche dei pazienti.

La medicina dei sistemi e le scienze -omiche, inclusa la
metagenomica, stanno progressivamente trasferendo alla clinica le
evidenze desunte dalla ricerca traslazionale sui sistemi complessi e
sul microbiota umano.

L'ecosistema microbico intestinale

Il microbiota intestinale è un complesso ecosistema costituito da
1014 batteri, altamente eterogeneo in termini di diversità
microbica. Il suo intero contenuto genomico o microbioma, che è
oltre 100 volte più grande rispetto al genoma umano, viene definito
metagenoma. I componenti microbici del microbiota rivestono un ruolo
fondamentale nella salute, agendo come barriera contro i patogeni e
arginando l'invasività della mucosa intestinale con una modalità
altamente dinamica, esercitando funzioni metaboliche, fungendo da
cuscinetto per effetto-massa e stimolando lo sviluppo del sistema
immunitario dell'ospite.

Le tecnologie -omiche (genomica, metabolomica, proteomica) stanno
contribuendo a conoscere l'ecosistema del microbiota, a chiarire gli
aspetti della tassonomia delle sue comunità microbiche (i filotipi),
della loro modulazione e dell'interazione attiva con gli stimoli
esterni ed il cibo (metabotipi), nel contesto della variabilità
genetica dell'ospite. Utilizzando un approccio interdisciplinare che
si colloca all'interfaccia tra la ricerca di base e la clinica, si
sta descrivendo il ruolo del microbiota nell'insorgenza e nella
progressione di varie malattie, dalla simbiosi fisiologica,
l'eubiosi, allo stadio della disbiosi microbica.

La caratterizzazione (profiling) del microbiota umano consente di
valutare, anche se ancora in modo indiretto, le più importanti
modificazioni che l'ambiente (esposoma) può esercitare sul genoma
dell'ospite. Tale caratterizzazione, che ha assunto recentemente il
ruolo di un test diagnostico, permette di riconsiderare le
correlazioni genotipo-fenotipo in condizioni fisiologiche e
patologiche nell'infanzia e nell'età adulta, attraverso
l'individuazione degli enterogradienti del microbiota. Le
informazioni metaomiche che ne derivano integrano quelle ricavate
dalle altre tecniche e discipline -omiche nella descrizione del
genoma dell'ospite e dei suoi prodotti (Figura 4).

Figura 1. Interazioni individuali genotipo-fenotipo basate sulla
caratterizzazione del microbiota, ottenuta con strategie -omiche e
meta-omiche integrate.

Parte di provvedimento in formato grafico

Quando diversi fenotipi patologici, associati ad una singola
modificazione genetica, vengono catalogati e associati agli
enterotipi microbici, l'insieme dei profili fenotipici diventa
pleiotropico. È possibile allora fare riferimento ad un
"superorganismo", che implica un ruolo diretto o indiretto del
microbiota sulle malattie. Per ottimizzare lo studio delle comunità
complesse del microbiota intestinale, sono necessari strumenti
genomici avanzati, in particolare le tecniche di sequenziamento di
seconda generazione, incluso il pirosequenziamento.

Queste tecnologie superano i limiti posti dall'isolamento e dalla
coltura microbiologica e sono in grado di correlare/comparare
specifici profili batterici a patologie di varia natura.

Metagenomica e microbiota umano

Le nuove tecnologie non solo hanno evidenziato la complessità
dell'ecosistema del microbiota, ma anche hanno permesso di
identificare nuove popolazioni batteriche, affrancandosi dai vecchi
approcci colturadipendente. Le principali tecniche utilizzano: (a)
sonde oligonucleotidiche ed oligonucleotidi che ibridizzano sequenze
di RNA ribosomale su piattaforme, come il DNA-microarray e
l'ibridazione fluorescente in situ; (b) eterogenei profili di PCR di
comunità complesse, ottenuti mediante elettroforesi in gradiente
denaturante e di temperatura (esempio PCR-DGGE e PCR-TGGE); (c) PCR
real-time per l'analisi qualitativa e quantitativa; (d) metagenomica;
(e) proteomica e metaproteomica.

Anche se la composizione delle specie batteriche presenta
sostanziali differenze interindividuali e varia nel tempo, le
attività codificate dal microbioma sono maggiormente stabili. Questo
non sorprende, in quanto la maggior parte della popolazione microbica
condivide un gruppo di geni richiesti per l'adattamento all'ambiente
intestinale. Pertanto, l'analisi della diversità e della
composizione delle specie e delle loro caratteristiche metaboliche
fornisce le basi la comprensione dello stato di salute e di malattia
in tutte le età della vita. Gli studi metagenomici su campioni
mucosali e fecali ottenuti dalla persone sane hanno associato tale
diversità alla presenza di Firmicutes, Bacteroidetes,
Proteobacteria, Fusobacteria, Verrucomicrobia, Cyanobacteria,
Spirochaeates e Actinobacteria.

L'analisi del microbiota comprende un approccio metagenomico e
metabolomico. Mentre gli studi genomici identificano le associazioni
tra le variazioni del genotipo e dei fenotipi della malattia, quelli
metabolomici correlano i fenotipi metabolici ai fenotipi della
malattia. Attraverso la produzione di composti antimicrobici, acidi
grassi volatili e acidi biliari chimicamente modificati, il
microbiota intestinale crea un ambiente metabolicamente molto
reattivo, definito bioreattore.

Le analisi metaboliche1 H-NMR, GC-MS degli estratti fecali
forniscono importanti chiarimenti sulle differenze metaboliche
interspecie dei componenti del microbiota e consentono di ottenere
informazioni diagnostiche importanti nel caso delle malattie
intestinali. In base alle componenti strutturali delle sue cellule,
il microbiota intestinale comunica con l'ospite con un profilo di
secrezione caratteristico e partecipa al metabolismo dell'ospite.
Questo secretoma o metaboloma delle piccole molecole è accessibile
nelle feci e nelle urine. Le tecnologie1 H-NMR, GC-MS e LC-MS
permettono di monitorare i cambiamenti dei metaboliti, intesi come
concentrazione e proprietà chimiche. I profili metabolici ottenuti
in combinazione con le analisi multivariate, contribuiscono ad
analizzare la cooperazione metabolica ospite-microbiota rispetto al
fenotipo, alla patologia e alla dieta. L'analisi combinata del
metaboloma nei diversi liquidi biologici, compresi gli estratti delle
acque fecali, il plasma e le urine, consente di stabilire
collegamenti tra la bioconversione degli ingredienti dei cibi
non-digeribili, la loro bio-disponibilità e il loro effetto sul
metabolismo dell'ospite, anche in relazione con la patologia
concomitante.

È stata ampiamente documentata la complessità del microbiota
intestinale e l'effetto modulatorio esercitato da diversi fattori
endogeni ed esogeni. L'alimentazione nei primi mesi di vita è uno
dei principali determinanti della salute del bambino, nonchè del
benessere successivo dell'adulto. Infatti, la modulazione del
microbiota in epoca perinatale ed infantile influenza lo sviluppo del
sistema immunitario ed il successivo stato di salute. Lo sviluppo del
microbiota intestinale correla con la sensibilizzazione allergica
nella prima infanzia e predispone agli sbilanciamenti metabolici alla
base dell'obesità e del rischio cardiovascolare in età adulta.

The Human Microbiome Project, promosso dal National Institutes of
Health, si propone di identificare e di caratterizzare i taxa dei
microbioti umani ed il loro rapporto con lo stato di salute e di
malattia. Già oggi è chiaro che il microbiota svolge un ruolo sulla
salute molto più importante di quanto si potesse immaginare.

Comprendere le dinamiche delle popolazioni batteriche e governarle,
piuttosto che aggredirle con antibiotici, potrebbe rivelarsi
strategica per sconfiggere numerose malattie ed i crescenti fenomeni
di resistenza antimicrobica. Di conseguenza, si potrebbero gestire le
comunità microbiche in base al loro contenuto ed equilibrio
metabolico.

Il sequenziamento genico ha consentito di avviare l'analisi delle
comunità microbiotiche, che spesso presentano interazioni molto
complesse. Di conseguenza, è venuto meno il classico concetto di
infezione associata ad un singolo organismo, essendo stato scoperto
che varie malattie sono causate dagli squilibri nella popolazione
degli organismi che comunicano con l'ospite. Questo nuovo modello
può essere allargato a diversi quadri patologici, non solo quelli
strettamente infettivi. Si ritiene che le alterazioni del microbiota
concorrano a molte malattie infiammatorie croniche, alle allergie, al
diabete, all'obesità. Tanto più è elevata la diversità, tanto
minore è la probabilità che i patogeni esterni invadano e si
stabiliscano all'interno dell'organismo. Infatti, se tutte le nicchie
sono occupate, diventa difficile per gli "invasori" collocarsi
fisicamente e divenire operativi. Tuttavia, il ruolo del microbiota
nella patogenesi non si limita alla "competizione esclusiva": infatti
il microbioma interagisce con l'ambiente e con il patrimonio genetico
costituzionale. In sostanza, ogni persona possiede due patrimoni
genomici: quello costituzionale ed il microbioma. Le fluttuazioni
nelle popolazioni del microbiota si possono tradurre nella disbiosi e
perciò nell'insorgenza di patologie e, rispettivamente nella loro
regressione. La capacità di governare queste fluttuazioni può
aprire nuove prospettive alla medicina del futuro, attraverso azioni
mirate sulle componenti modificabili del microbiota.

8.d Test post-natali per le malattie cardiovascolari mendeliane

Negli ultimi 25 anni sono stati individuati i geni responsabili di
diverse forme ereditarie di patologie cardiache aritmiche e/o
strutturali associate a morte improvvisa. Ciò ha determinato
l'introduzione di numerosi test genetici e un notevole sviluppo della
cardiogenetica in ambito clinico. Le patologie in questione sono
diverse (Tabella 14), e nel complesso sono comuni nella popolazione
generale (ad es., la prevalenza stimata delle cardiomiopatie
ipertrofiche è di circa 1 su 500; quella della sindrome del QT lungo
circa 1 su 2.000). Sono state sviluppate linee guida per la diagnosi,
la sorveglianza e il trattamento dei soggetti affetti da queste
condizioni così come dei soggetti (ancora) sani portatori delle
alterazioni genetiche causali.

Anche grazie allo sviluppo delle tecnologie di sequenziamento di
nuova generazione, l'applicazione dei test cardiogenetici è quindi
in grande crescita. Ciò comporta un rischio di incremento di
richieste e usi impropri, anche perchè l'utilità dei test varia a
seconda delle diverse condizioni genetiche. A causa della notevole
eterogeneità genetica e della incompleta detection rate (compresa
tra il 20% e il 75% circa, a seconda della patologia) un esito
negativo di un test genetico non esclude di per sè la possibilità
che un individuo sia affetto dalla patologia per cui è stato
richiesto il test. Inoltre questi test sono spesso complicati dal
riscontro di varianti di significato incerto (VUS).

Il documento di riferimento è l'"Expert Consensus Statement on the
State of Genetic Testing for the Channelopathies and
Cardiomyopathies", riguardante in modo specifico i test genetici
stilato congiuntamente dai principali esperti in materia di diversi
continenti. L'impiego dei test genetici è discusso anche in altri
documenti focalizzati sulla diagnosi e la terapia di alcune di queste
condizioni, tutti approvati dalle società scientifiche cardiologiche
nazionali e internazionali. Come per le altre patologie genetiche su
base mendeliana, le evidenze disponibili non derivano da studi
randomizzati o condotti in cieco, bensì dai dati di registri
specifici per patologia. Le raccomandazioni sono quindi per
definizione basate su livelli di evidenza C (opinione di esperti).

Il PDTA per queste patologie deve prevedere:

1. Riconoscimento della condizione
2. Ricorso alla diagnosi genetica nei probandi in base al quadro
clinico
3. Test a cascata nei familiari sani una volta accertata la
presenza di una variante genetica familiare responsabile della
patologia
4. Attuazione delle opportune misure preventive e terapeutiche
nei soggetti a rischio

Per quanto riguarda il punto 1, è necessario che la diagnosi sia
formulata rispettando criteri condivisi dalle società scientifiche
nazionali e internazionali del settore, da cardiologi esperti di
elettrofisiologia e in particolare di cardiopatie aritmiche
genetiche. È stato stimato che le canalopatie occupano meno del 20%
della formazione dei cardiologi elettrofisiologi pediatrici e meno
del 10% di quella degli specialisti dell'adulto. Ciò implica la
necessità di colmare le carenze formative su questi temi.

In merito al punto 2, il grado di evidenza e la forza delle
raccomandazioni sull'esecuzione del test genetico variano tra le
diverse patologie (Tabella 14) e dipendono:

1) dalla sensibilità, specificità, potere predittivo positivo
(PPV) e potere predittivo negativo (diversi tra i gruppi di patologie
considerati) in relazione al quadro clinico
2) dalla disponibilità di interventi terapeutici/preventivi
efficaci (solo per alcune patologie le persone a rischio possono
giovarsi di trattamenti efficaci, a volte specifici per particolari
assetti genetici).

Per una stessa condizione il grado di evidenza in favore
dell'esecuzione del test genetico diagnostico può essere diverso a
seconda del quadro clinico.

Per il punto 3, l'esecuzione del test genetico a cascata nei
familiari sani a rischio è sempre raccomandata quando sia stato
individuato il difetto genetico responsabile del quadro clinico del
probando. Non è invece considerata l'esecuzione del test in persone
sane con storia familiare positiva qualora non sia stata individuata
la variante genetica causale familiare oppure non sia stato condotto
nessun test su un parente affetto.

Infine, per il punto 4, le misure raccomandate, per le quali sono
necessarie competenze cliniche specifiche, comprendono: uso di
farmaci per ridurre il rischio di episodi aritmici, controindicazione
di specifici farmaci che possono innescare episodi aritmici, impianto
di defibrillatori, denervazione simpatica cardiaca sinistra,
identificazione e correzione di anomalie elettrolitiche causate da
alimentazione o episodi di vomito/diarrea, valutazione
dell'opportunità di eseguire attività fisica a livello competitivo.

È raccomandato un approccio multidisciplinare, con il
coinvolgimento di cardiologi specializzati nelle patologie cardiache
ereditarie e genetisti, per assicurare la competenza necessaria a
svolgere una adeguata consulenza genetica. È opportuno che il
processo di consulenza pre- e post-test e il test genetico stesso
siano svolti presso centri esperti nella valutazione genetica e nel
trattamento delle suddette patologie.

L'analisi di un grande numero di geni aumenta inoltre la
probabilità di individuare varianti genetiche di significato incerto
(VUS). La probabilità di individuare VUS varia tra le diverse
patologie. Anche per tale motivo si raccomanda di non eseguire questi
test in assenza di chiare indicazioni derivate dall'analisi clinica,
nè tanto meno come screening nella popolazione generale o in
particolari gruppi di soggetti sani (es, atleti o prima di
intraprendere attività sportive). In casi dubbi può essere utile
inviare prima il paziente ad un centro di riferimento.

Tabella 14. Raccomandazioni per i test genetici nelle cardiopatie
genetiche aritmiche e strutturali.

Parte di provvedimento in formato grafico

Raccomandazioni ed Obiettivi Cap.8 d

Da quanto esposto emergono le seguenti priorità, rispetto alle
quali sono identificabili i relativi interventi (Tabella 15):

- Promuovere il ricorso alla diagnosi genetica nei probandi e di
programmi organizzati di screening a cascata nei familiari sani. La
disponibilità di sufficienti evidenze scientifiche mette il Sistema
Sanitario in condizione di inserire tale screening in modo
sistematico nell'ambito dei servizi offerti alla popolazione di
riferimento (come definita dalle Linee-guida: v. dopo). Si identifica
quindi un intervento di sanità pubblica con le seguenti
caratteristiche: basato su valutazioni di efficacia sperimentale;
organizzato per profili di assistenza e quindi non soltanto delegato
alla competenza/sensibilita'/iniziativa tecnico-professionale; mirato
all'equità e quindi basato sul coinvolgimento attivo della
popolazione destinataria; dotato di un esplicito sistema informativo
e di valutazione. Sono disponibili LG e raccomandazioni a livello
internazionale ma appare comunque utile verificarne la
contestualizzazione nel Sistema Sanitario italiano.
- Contestualizzare linee-guida per la il ricorso alla diagnosi
genetica nei probandi e dello screening a cascata nei familiari sani.
Tale obiettivo può essere conseguito in armonia con il Sistema
nazionale linee guida (SNLG) che è impostato per elaborare
raccomandazioni di comportamento clinico basate sugli studi
scientifici più aggiornati, secondo il proprio metodo; è
riconducibile a tale processo anche la collaborazione con società
scientifiche ed esperti di settore. In tale framework di livello
nazionale potrà essere prodotta una contestualizzazione di una
linea-guida. La successiva fase di implementazione è riconducibile
alle responsabilità e metodi della programmazione e management dei
servizi sanitari regionali e richiede un processo esplicito di
recepimento e applicazione
- Organizzazione di un percorso. Assunto che la linea-guida
riguarda per definizione la dimensione tecnico-professionale; le
raccomandazioni derivate dalla L-G devono portare alla
implementazione di un'organizzazione in grado di accogliere la
popolazione target in un percorso esplicito, basato su "nodi
organizzativi" chiaramente definiti e procedure di "ingaggio" precise
ed esplicite. Si tratta quindi di definire un PDTA che prenda in
carico gli individui destinatari dello screening.

Tabella 15. Interventi identificabili

Parte di provvedimento in formato grafico

8.e Valutazioni economiche
Il quadro generale

Ci sono voluti $ 1 miliardo e 13 anni per sequenziare la prima
bozza del genoma umano. Da quel momento, la tecnologia di
sequenziamento si è evoluta e il costo del sequenziamento di un
intero genoma è sceso a un tasso che supera la legge di Moore. Il
costo di sequenziamento dell'intero genoma è sceso da $100-$300
milioni nel 2001 a circa $ 10 milioni nel 2007. Tale prezzo, però,
limitava il sequenziamento solo a laboratori con un'alta competenza,
ben finanziati, o a iniziative pubbliche. Nel 2008, grazie a nuove
ricerche e all'avanzamento della tecnologia (con strumenti di
sequenziamento del DNA di seconda generazione) si è avuta
un'accelerazione nella capacità di sequenziamento di interi genomi,
ad una velocità di gran lunga superiore a quella sperimentata
dall'industria dei semiconduttori e computer. Nel 2009, il costo e la
durata del sequenziamento di un intero genoma erano ulteriormente
diminuiti, rispettivamente, a $ 50.000 e due mesi. A maggio 2011, il
prezzo per il sequenziamento di interi genomi umani era sceso a $
5.000 per genoma. Nel gennaio 2014, una nuova tecnologia ha permesso
di sequenziare il genoma umano a un prezzo pari a $ 1,000 (anche se
il prezzo di $ 1000 non riflette il costo di interpretazione dei dati
genomici). Questa cifra rappresenta una soglia importante, una soglia
critica di costo che ha posto il sequenziamento in linea con altre
indagini diagnostiche avanzate.

Guardando al futuro, quello che si può osservare è che
l'innovazione nelle tecnologie e strategie di sequenziamento del
genoma non sembra rallentare. Inoltre, i fattori chiave da
considerare nello stimare il costo futuro per ottenere una sequenza
del genoma umano - in particolare, la quantità di genoma (intero vs.
esoma), la qualità e l'analisi dei dati associati (se necessaria) -
rimarranno probabilmente gli stessi. Ciò dovrebbe portare a pensare
che si possa verificare una continua riduzione del costo per il
sequenziamento del genoma umano.

Tuttavia, con le piattaforme di sequenziamento già oggi previste
nei prossimi anni, la tipologia dei dati di sequenza generati e i
costi ad essi associati continueranno ad avere una dinamica molto
sostenuta: ci saranno infatti sempre più informazioni, di maggiore
qualità, anche se a costi unitari più bassi. Questo comporterà che
nei prossimi anni, per quanto si possa immaginare un'ulteriore
discesa dei prezzi, la stima del costo di sequenziamento dipenderà
molto dalla velocità con la quale da un lato crescerà la quantità
e qualità dei dati di sequenziamento e dall'altra scenderanno i
costi unitari.


Ciò che invece non appare possibile nei prossimi anni è che il
costo di integrazione del sequenziamento nella pratica clinica possa
seguire i costi di produzione delle sequenze di DNA. Allo stesso
modo, vi saranno problemi nel vedere scendere i costi di
interpretazione delle varianti genomiche. Infatti, fin tanto che
l'interpretazione dipenderà dall'utilizzo di capitale umano
altamente qualificato, dato il tasso di nuove varianti che non sarà
presente nei database e il tempo necessario per valutare o rivalutare
le varianti, sarà improbabile che i costi di interpretazione delle
varianti possano scendere allo stesso ritmo dei costi di generare
sequenze di DNA. Allo stato attuale, la capacità di raccogliere dati
di sequenziamento supera di gran lunga la capacità della comunità
medica di interpretare, capire e agire di conseguenza. Le attuali
tendenze nelle tecniche di analisi dei big-data e l'avanzamento degli
algoritmi di intelligenza artificiale potrebbero portare a sviluppare
strumenti di supporto decisionale per aiutare gli operatori sanitari
a identificare e gestire al meglio i pazienti con specifiche
caratteristiche genetiche. In quel caso, l'IT in campo medico
trasformerà la pratica della medicina.

Rimarranno alti anche i costi delle infrastrutture che possono
permettere ai clinici di usare il sequenziamento. Infatti, secondo
Christensen et al. (2015) la maggior parte dei ragionamenti sui costi
di sequenziamento genomico è concentrata sui costi per paziente di
sequenziamento, reporting e follow-up medico. Una componente
fondamentale che spesso viene trascurata è quella delle esigenze
infrastrutturali per il sequenziamento genomico, che sono molto alte.
L'interpretazione delle varianti può richiedere ingenti sforzi in
termini di strutture, personale, e software, che vanno realizzati ad
hoc per le esigenze di analisi immediata, per quelle di ri-analisi, e
per l'integrazione delle informazioni genomiche con altri tipi di
informazioni (tipicamente provenienti da cartelle cliniche). Inoltre,
l'archiviazione dei dati, la manutenzione, il trasferimento e il
processo di analisi sono tutte attività che hanno bisogno di
notevoli risorse, e si prevede che in futuro possano rappresentare
una percentuale crescente dei costi complessivi di sequenziamento.
Infatti, il corpo umano è costituito da circa 20 trilioni di cellule
viventi, ognuna delle quali contiene circa 20.000-22.000 geni che
codificano proteine, senza contare quelli che codificano solo per
RNA. La quantità di dati che sono stati e saranno prodotti dal
sequenziamento, dalla mappatura e dall'analisi dei genomi spingerà
facilmente questa branca della medicina nel regno dei Big Data. Ogni
genoma umano è composto di oltre 3 miliardi di coppie di basi. Ciò
equivale a 100.000 gigabyte di dati. Il sequenziamento di molti
genomi umani farà tranquillamente raggiungere fino a centinaia di
petabyte di dati (un petabyte è 1015 byte di informazioni digitali),
e i dati creati dall'analisi delle interazioni dei geni moltiplica in
modo notevole questi volumi. Queste enormi quantità di dati - unite
con altrettante enormi quantità di dati fisiologici, clinici e
ambientali raccolti dai sensori indossabili ("wearable technologies")
- permetteranno ai sistemi sanitari di fornire in modo efficace le
cure personalizzate.

Tuttavia, sarà anche necessario per il sistema essere in grado di
padroneggiare l'arte e la scienza dell'analisi di grandi quantità di
dati. Con queste premesse, si potrà anche arrivare a un punto in cui
il costo di resequencing dei pazienti diventerà meno costoso della
memorizzazione del file contenente le informazioni genetiche per la
sua ri-analisi.

Inoltre, non vanno trascurati i costi relativi ai programmi di
formazione che sono specifici per le esigenze di sequenziamento
genomico. L'evoluzione della tecnologia genomica avrà importanti
implicazioni sulla forza lavoro. Sarà necessario avere programmatori
e analisti altamente qualificati per interpretare dati complessi.
L'aumento dello screening preventivo richiederà molteplici
professioni sanitarie (ad esempio dietisti e farmacisti) che saranno
coinvolte nel processo di risposta terapeutica del programma di
screening. Tuttavia la formazione, assunzione e il mantenimento del
personale di laboratorio è visto come una sfida. Vi è una carenza
di patologi così come di staff tecnico. Molti medici non genetisti
hanno una limitata comprensione della genetica delle malattie di cui
si occupano o della genetica in generale. La formazione degli
operatori sanitari potrebbe iniziare con l'integrazione della
genomica nei programmi di formazione primaria, oltre alla formazione
dei professionisti esistenti. Allo stesso modo l'istruzione pubblica
dovrebbe intervenire con l'integrazione di corsi di genetica nei
curricula della scuola (come fatto per l'informatica).

Contemporaneamente, andrebbe cercato un più ampio coinvolgimento
della comunità, cui andrebbero spiegati meglio il ruolo, le
potenzialità e i limiti di questa branca della scienza medica.

La medicina basata sulla genomica offre l'incredibile promessa e il
potere di rivoluzionare la cura clinica, e cambia in modo
esponenziale come analizzare le informazioni sanitarie. Quanto fino
ad ora presentato deve porre in risalto che la rivoluzione genomica,
e la sua integrazione nel sistema sanitario, avranno effetti clinici,
etici, sociali ed economici che vanno ben oltre il settore sanitario
e coinvolgeranno ampie parti del sistema economico, in particolare
quelle ad alto valore aggiunto. È per questo motivo che in paesi
come gli Stati Uniti, il Regno Unito e la Cina negli ultimi anni si
sono avviati piani nazionali d'investimento ambiziosi, volti a
sviluppare una strategia nazionale capace di sostenere l'industria
tecnologica più avanzata. In Europa, paesi quali Estonia, Germania,
Olanda e Slovenia hanno iniziato a integrare la medicina genomica
all'interno dei loro sistemi sanitari.

Più recentemente, in Francia, è stato proposto un piano nazionale
della genomica che ha i seguenti obiettivi:

a) definire l'importanza del sequenziamento del genoma nella
medicina di oggi; b) prevedere gli sviluppi che potrebbero essere
attesi nel corso dei prossimi dieci anni; c) fornire alla Francia una
posizione di rilevante importanza nel settore della ricerca genomica;
d) definire come nei prossimi 10 anni la genomica possa integrarsi
negli attuali piani e nelle priorità di assistenza sanitaria,
cercando di garantire la coerenza tra l'attività dei medici e le
strategie sulle linee di ricerca nazionali; e, infine, e) valutare le
sfide che la genomica porta in termini di innovazione,
capitalizzazione e sviluppo economico, tenendo conto dei vincoli
posti dagli aspetti tecnologici e etici.

La complessità del fenomeno e le ricadute che esso potrebbe avere
sul paese implicano la necessità di integrare il sistema sanitario
con il sistema industriale e con quello della ricerca. Questo è
anche il modello dominante che si sta imponendo a livello mondiale,
con attività coordinate ad altissimo livello ("The 100,000 Genomes
Plan" coordinato dal Primo Ministro inglese, o l'iniziativa USA della
"Precision Medicine Initiative" coordinata dal Presidente Barack
Obama). Gli interessi in gioco, le ricadute in termini economici e le
aspettative in termini di salute indicano chiaramente come il tema
della genomica debba essere affrontato a livello di "sistema-paese" e
non, invece, come un fenomeno legato al solo settore sanitario. A
testimonianza di ciò, basti considerare che la Gran Bretagna abbia
investito 300 milioni di sterline per "The 100,000 Genomes Plan" (che
in quattro anni sequenzierà 100mila genomi di 70mila pazienti e
relativi familiari) e gli Usa abbiano destinato oltre 200milioni di
dollari solo per capire come investire nella «Precision Medicine
Initiative», con l'obiettivo del sequenziamento di un milione di
genomi. Si tratta anche in questo caso di investimenti a fondo
perduto, ma strategici perchè in quei Paesi si è capito che la
ricerca e l'innovazione nel campo della genomica assicurano sviluppo
economico. Come ha ricordato il presidente Obama, ogni dollaro
investito nel costoso Progetto Genoma Umano si moltiplica per 140!

I costi della genomica e la sostenibilità per l'SSN

Uno dei potenziali scenari che la rivoluzione genomica sembra
aprire è quello di una medicina personalizzata in cui i test
genomici saranno in grado di identificare le anomalie clinicamente
rilevanti nelle prime fasi del decorso della malattia, guidando così
gli operatori verso scelte tempestive ed efficaci. Con la medicina
personalizzata si potrà quindi:

- spostare il focus della medicina dalle cure alla prevenzione;
- indirizzare la scelta della terapia ottimale per il paziente e
ridurre i tentativi ed errori di prescrizione;
- evitare le reazioni avverse al farmaco;
- aumentare l'aderenza del paziente al trattamento;
- migliorare la qualità della vita del paziente;
- capire meglio gli usi ulteriori o alternativi dei farmaci.

La grande opportunità che la genomica offre è, dunque, la sua
capacità di introdurre nuovi modelli scientifici, medici e di
business. Attraverso l'introduzione della medicina personalizzata si
potranno segmentare le popolazioni in gruppi di pazienti con
caratteristiche che li legheranno a una maggiore o minore
probabilità di rispondere a un particolare trattamento o evitare gli
effetti collaterali dello stesso. In tal modo, quello che si cambia
non è solo il modo con il quale si sviluppano i farmaci, ma anche la
pratica della medicina. Con la diffusione di ultra-high-throughput
sequencing, un numero sempre più elevato di pazienti potrebbe
beneficiare di indagini genomiche di routine: non solo i pazienti
affetti da malattie rare e tumori, ma anche quelli con particolari
malattie comuni. L'accesso alla medicina genomica rappresenterebbe,
quindi, una sfida interessante per la salute pubblica.

Se tutto ciò si realizzasse, si potrebbe quindi immaginare che la
medicina "genomicamente informata" aiuterebbe a controllare il costo
complessivo delle cure sanitarie, poichè costerà meno e potrà
fornire una migliore assistenza lungo tutto l'arco di vita del
paziente. Su questo punto, però, i pareri sono in parte discordanti.
Infatti, a oggi, lo stato delle cose su questi temi non è ancora del
tutto chiaro, non essendo noti molti degli effetti che questa
rivoluzione potrà avere a valle dei sistemi sanitari, sia in termini
di costi, sia di organizzazione e gestione del sistema.

Da un lato c'è chi sostiene che si possano avere sostanziali
risparmi sulla spesa sanitaria in virtù di vari fattori:

un numero ridotto di costose e inutili procedure diagnostiche; test
più sensibili e più veloci; riduzione di trattamenti farmacologici
inefficaci e potenzialmente pericolosi (con la conseguente necessità
di dover trattare le reazioni avverse); maggiori benefici sociali ed
economici derivanti da un significativo miglioramento della speranza
di vita in buona salute. In parallelo, un nuovo quadro industriale
innovativo sarà costruito, e sarà fonte di sviluppo economico e di
occupazione.

Dall'altro, c'è chi sostiene che questa visione ottimistica del
futuro possa essere in qualche modo alterata da una serie di
incertezze, tra cui: 1) la reale capacità di identificare variazioni
genomiche clinicamente rilevanti nell'intero genoma umano; 2)
l'esistenza di errori potenziali sia nell'analisi tecnica che in
quella computazionale3 ; 3) la capacità di gestire e distribuire le
enormi quantità di informazioni derivanti dalla genomica, e la
successiva disponibilità di efficaci interventi clinici che possano
trovare giovamento da tale analisi genomica; 4) e la capacità di
dimostrare che la pratica della medicina genomica possa risultare,
nei fatti, una migliore alternativa sia per gli individui, sia per la
società, sia per i costi dell'assistenza sanitaria.


Inoltre, c'è chi sostiene che anche se il maggiore utilizzo della
genetica e della genomica nel settore sanitario ha il potenziale per
ridurre le diagnosi errate, eliminare i trattamenti inefficaci e
aiutare i pazienti a essere dimessi prima - aspetti che potrebbero
rappresentare il beneficio finanziario diretto per il SSN - tutto
ciò avrà più effetto sulla qualità della vita dei pazienti che
sui costi del SSN. Infatti, con molta probabilità questi saranno in
crescita a causa di nuovi investimenti in tecnologie e infrastrutture
e di potenziali nuovi servizi sanitari che verranno a crearsi una
volta che la genomica sarà disponibile. Inoltre, con la
personalizzazione della medicina se da un lato si miglioreranno le
cure, dall'altro si renderà sempre meno possibile abbattere i costi
su numeri elevati di pazienti, con un aumento dei costi unitari.

Secondo Lu e Cohen (2015) la medicina genomica non sarà uno
strumento di contenimento dei costi di per sè, ma piuttosto una
rivoluzione con il potenziale per abbassare la curva dei costi
dell'assistenza sanitaria. Le promesse di "costo-efficacia" non
implicano necessariamente la "riduzione dei costi". Infatti, secondo
gli autori, attualmente, non si sa in che modo l'adozione sistematica
della medicina genomica nella pratica clinica potrà impattare sui
costi sanitari. In una recente rassegna condotta da Phillips et al.
(2015), molti test di medicina personalizzata hanno dimostrato di
essere "costo-efficaci", anche se pochi sono risultati essere "cost
saving".

Considerando che molti altri test di questo tipo disponibili sul
mercato e non sono stati valutati nella rassegna e che tanti sono i
nuovi test che stanno arrivando sul mercato, saranno necessari
ulteriori dati e studi per capire il valore di tali procedure al fine
di informare meglio il processo decisionale e la valutazione delle
priorità in genomica.

Recentemente una serie di studi condotti su pazienti in età
pediatrica hanno provato a rispondere in modo scientifico a questa
domanda. Valencia et al. (2015) hanno effettuato uno studio
prospettico in cui hanno ottenuto evidenze a favore dell'utilità
diagnostica e clinica del "singleton WES" come un test di
sequenziamento di primo livello per i bambini con un sospetto di
disturbo monogenico. Il costo-efficacia del WES è stato facilmente
dimostrato mettendo a confronto i costi del WES con quelli sostenuti
fino a quel punto nell'odissea diagnostica affrontata dai pazienti.
Inoltre, è stato dimostrato che, in alcuni casi, può essere più
conveniente eseguire il WES fin dall'inizio. Stark et al. (2016)
hanno, invece, valutato in modo prospettico l'utilità diagnostica e
clinica di Singleton WES come test di primo livello nei bambini con
sospetta malattia monogenica. Di 80 bambini arruolati, 46 hanno
ricevuto una diagnosi genetica molecolare attraverso Singleton WES
(57,5%) rispetto ai 11 (13,75%) che ha subito le indagini standard,
nello stesso gruppo di pazienti. La gestione clinica è cambiata dopo
la diagnosi in 15 dei 46 partecipanti con diagnosi (32,6%). Dodici
genitori hanno ricevuto una diagnosi genetica a seguito di test a
cascata, e 28 coppie sono state identificate come ad alto rischio di
recidiva nelle gravidanze future. Il "singleton WES" ha ottenuto
risultati migliori rispetto alle procedure standard sia in termini di
tasso di diagnosi, sia di benefici dall'avere una diagnosi certa,
vale a dire, l'impatto sulla gestione del bambino e una maggiore
chiarezza immediata sui rischi della riproduzione per la famiglia
allargata. Secondo lo studio il WES è riuscito a ridurre a circa un
terzo i costi delle indagini (da 25.000 dollari a 9.000 dollari per
paziente se WES è fatta subito).

La conclusione che è possibile trarre da questa breve rassegna
dell'effetto sui costi per l'SSN della rivoluzione genomica è che
nei prossimi anni la genomica non porterà a un calo dei costi in
sanità. Ciò che, invece, ci si dovrà aspettare è una riduzione
dei costi per anno di vita guadagnato e passato in buona salute
(Quality Adjusted Life Year - QALY). Questa conclusione è supportata
principalmente dalla storia delle scoperte in medicina e dal loro
riflesso in termini di costi sui sistemi sanitari. Negli anni, molte
delle attuali tecniche e delle conoscenze, che oggi sono solo agli
albori, miglioreranno e aumenteranno, permettendo di abbassare i
costi unitari. Abbiamo, quindi, un ampio motivo di essere fiduciosi
che la vitalità economica della medicina genomica sarà stabilita
nei prossimi 5 anni, ma la difficoltà di questa sfida non deve
essere sottovalutata.

Lo scenario dei costi

Fatte queste premesse, qui di seguito è presentato un semplice
schema che permettere di stimare i costi di esercizio legati alla
fornitura di una serie di servizi di genomica, così come ipotizzato
nel "France Genomic Medicine Plan 2025". In termini di assistenza
l'obiettivo del piano è di ottenere l'integrazione della medicina
genomica nel percorso di cura e la gestione delle malattie comuni.
Ciò significa realizzare, entro il 2025, un percorso di cure
primarie con la medicina genomica per tutti i pazienti francesi
affetti da tumore, o da una malattia rara o da una malattia comune,
dando alcune priorità per speciali patologie. Entro il 2020, il
sistema dovrebbe sequenziare circa 235.000 genomi ogni anno. Oltre
tale data il sistema sarà ampliato per coprire tutte le malattie
comuni.

Nella Tabella 16, sono riportate una serie di stime preliminari per
permettere di capire quale potrebbe essere l'impatto di breve-medio
periodo dell'introduzione su una più ampia scala delle attività di
genomica in Italia. La prima colonna riproduce lo scenario al 2020
applicato nel piano della genomica francese. I dati di costo del
piano francese sono ottenuti partendo da un costo medio di sequenza
di € 1690.

Le colonne dalla 2 alla 4 rappresentano, invece, potenziali scenari
applicabili all'Italia tra il 2017 e il 2025. I dati di domanda di
servizi di genomica sono stati ottenuti guardando alle stime francesi
e considerando le incidenze di nuovi tumori e il numero di malattie
rare esistenti in Italia. In particolare, il numero di analisi per
paziente da fare è stato ottenuto considerando 3 sequenziamenti per
le malattie rare (1 per il paziente e 2 per i genitori), un
sequenziamento per le malattie comuni e 3 per i tumori (1 per il
paziente, uno per le metastasi e 1 per la biopsia liquida). Il costo
del sequenziamento è stato ipotizzato pari a quello francese.


Il quadro complessivo che si ottiene in termini di costi annui è
riportato nella sezione 4 della Tabella 16. Sulla base delle ipotesi
fatte, il budget impact per l'Italia potrebbe variare da un minimo di
845 a un massimo di 2,298 milioni di euro/anno, a seconda del numero
di pazienti trattati. Nella sezione 5 sono, invece, riportati i dati
cumulativi per un quinquennio.

Va chiarito che questi costi fanno riferimento alla sola fase di
indagine (diagnostica) e non includono eventuali costi legati alla
terapia, nè considerano risparmi provenienti da riduzione di altri
accertamenti. Vanno quindi considerato come una stima dei costi
aggiuntivi dovuti all'introduzione delle analisi genomiche in Italia.

Occorre inoltre evidenziato che lo scenario previsto al 2025
prevede la somministrazione di test genetici completi ad una
popolazione di 680.000 individui, un numero che potrebbe includere
tutti i circa 500.000 nuovi nati in un anno in Italia (e per i quali
le informazioni del genoma sono quelle più durature e quindi di
maggiore investimento), ed avere a disposizione altri 180.000 test da
somministrare ad altri pazienti. Una tale considerazione potrebbe
aprire un utile dibattito sulle priorità in termini di effettuazione
delle analisi genetiche: fino a che punto può essere utile definire
strategie di analisi per sotto-campioni della popolazione? Può avere
senso analizzare un paziente ultra-sessantenne con tumore o una
malattia complessa?

Tabella 16. Stima dei costi della genomica per il SSN in Italia

Parte di provvedimento in formato grafico

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Pediatrics, 1 August 2015. Vol. 3, Article 67, pp.1-15.
70. Veenstra, D. L., and P. J. Brooks. 2015. The
cost-effectiveness of clinical sequencing. Discussion Paper,
Institute of Medicine, Washington,
DC.http://nam.edu/wp-content/uploads/2015/06/ CostEffectiveness.
71. Wade N. Cost of decoding a genome is lowered. New York Times.
August 10, 2009.
72. Wetterstrand KA. DNA Sequencing Costs: Data from the NHGRI
Genome Sequencing Program (GSP) Available at:
www.genome.gov/sequencingcostsdata. Accessed [20 Nov 2016].
73. Wolinsky H. The thousand-dollar genome: Genetic brinksmanship
or personalized medicine? EMBO Reports. 2007; 8(10):900-3.
74. Worthey EA. Making a definitive diagnosis: successful clinical
application of whole exome sequencing in a child with intractable
inflammatory bowel disease. Genet Med. 2011; 13(3):255-62.

CAPITOLO 9
OBIETTIVI e RACCOMANDAZIONI

Nelle tabelle del paragrafo 9.a è presentata una visione sintetica
e sinottica degli obiettivi, azioni e indicatori di processo; nei
rispettivi capitoli sono espresse le evidenze scientifiche di
supporto e le argomentazioni che hanno determinato la loro
formulazione al fine di favorire una loro più compiuta comprensione
e valutazione.

In considerazione del prevedibile impatto sulla organizzazione dei
servizi sanitari regionali, la definizione dei previsti PDTA, piani
di implementazione, registri e regolamenti, sarà adottata con atti
di Iintesa con la Conferenza Stato-Regioni e Province autonome di
Trento e di Bolzano, così come satbilito nell'art. 1 comma 2 della
presente Intesa.

Nel paragrafo 9.b sono espresse le raccomandazioni trasversali
ritenute dirimenti per un pieno perseguimento degli scopi finali del
presente Piano, per un rafforzamento dell'implementazione dei suoi
obiettivi e che è opportuno che i programmatori, le autorità del
sistema sanitario, i professionisti e i cittadini pongano al contro
della loro attenzione.

9.a Sintesi degli obiettivi

Parte di provvedimento in formato grafico

9.b Raccomandazioni trasversali

- Si ribadisce la importanza capitale di mantenere la prospettiva
della sanità pubblica come garanzia di efficacia, efficienza ed
equità nei processi di innovazione generati da questo Piano nel SSN
- Considerata la incisività e l'ampiezza della "rivoluzione
omica" è necessario un accurato monitoraggio del processo di
implementazione del presente Piano anche al fine di verificarne
tempestivamente l'impatto. È inoltre necessario un accurato
monitoraggio delle performance dei servizi relativamente agli
obiettivi del presente Piano mediante un adeguamento dei sistemi
informativi e di quelli degli adempimenti previsti dai LEA.
- Poichè è costitutiva della presente pianificazione
l'integrazione del SSN con altri ambiti di sviluppo del sistema
paese, è fondamentale pervenire alla massima armonizzazione colle
policy nei settori dello sviluppo digitale, della ricerca di base e
della innovazione di sistema.
- Considerato che il presente atto di pianificazione ha la
potenzialità di impattare, sia positivamente che negativamente,
sulla sostenibilità del SSN, è necessaria un accurato monitoraggio
relativamente ai costi derivanti dalla sua implementazione tramite
l'utilizzo routinario di strumenti di verifica, dell'HTA (incluse, se
necessario, modellizzazioni') al fine di poter intervenire
tempestivamente laddove questo fosse opportuno.
- È fondamentale promuovere la dimensione della ricerca "-omica"
non solo nella ricerca di base ma anche nella sanità pubblica nei
relativi programmi e piano, sia in Italia che in EU.

GLOSSARIO


==========================================+=========================
| |Ciascuna delle varie |
| |forme che può assumere |
| |un gene. In molti casi |
| |si può distinguere un |
| |allele normale e una |
| |serie di alleli mutati. |
| |In altri casi molti |
| |alleli hanno lo stesso |
| |diritto di fregiarsi del|
| |titolo di allele |
|Allele |normale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Animale nel cui genoma |
| |è stato introdotto un |
| |gene estraneo (detto |
| |transgene) o è stato |
| |modificato |
| |artificialmente un |
|Animale transgenico. |determinato gene. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene deputato al |
| |controllo stretto della |
| |proliferazione cellulare|
| |allo scopo di |
| |contrastare l'azione di |
| |eventuali oncogeni. Una |
| |sua inattivazione apre |
| |spesso la porta alla |
| |trasformazione della |
| |cellula stessa in |
|Antioncogene o gene oncosoppressore |direzione tumorale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Fenomeno differenziativo|
| |cellulare controllato |
| |geneticamente per cui ad|
| |un certo punto dello |
| |sviluppo o della vita |
| |adulta una determinata |
| |cellula commette un |
| |suicidio. Sinonimo di |
| |morte cellulare |
| |programmata, si |
| |contrappone a necrosi |
| |che è un evento di |
| |morte passiva della |
|Apoptosi. |cellula. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Ogni cromosoma che non |
| |sia nè X nè Y. Si |
| |contrappone a cromosoma |
|Autosoma |sessuale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Forma di eredità |
| |esibita da tutti i geni |
| |che stanno su un |
| |autosoma. Si contrappone|
| |all'eredità legata al |
| |cromosoma X (o al |
|Autosomica (eredita') |sesso). |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Costituzione genetica |
| |complessiva di un |
| |individuo. Fa sentire il|
| |suo effetto sulla |
| |determinazione del |
| |fenotipo di ogni |
| |malattia ereditaria, |
| |monofattoriale o |
|Background genetico |multifattoriale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Set di dati la cui |
| |dimensione è al di là |
| |della capacità di |
| |acquisire, memorizzare, |
| |gestire e analizzare, |
| |propria degli strumenti |
| |tipici di software |
| |database Il Big Data |
| |comprende molteplici |
| |informazioni da archivi |
| |elettronici di |
| |assistenza sanitaria, |
| |social media, dati |
| |genomici e farmaceutici,|
| |risultati di test, |
| |telemedicina, app per |
| |cellulari, home |
| |monitoring, studi |
| |clinici, informazioni su|
| |benessere, |
| |comportamento, |
| |indicatori |
|Big data |socioeconomici ecc. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Caratteri fenotipici |
| |misurabili in termini di|
| |quantità continue, come|
| |l'altezza o il peso |
| |(caratteri quantitativi |
| |metrici), o di numeri |
| |naturali, come il numero|
| |delle dita o delle |
| |pliche cutanee dei |
| |polpastrelli delle dita |
| |(caratteri quantitativi |
| |meristici). Sono |
| |determinati in genere da|
| |più di un gene, |
| |mostrano cioè |
| |un'eredità |
|Caratteri quantitativi |multifattoriale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Caratteri ereditati |
| |secondo un'eredità |
| |multifattoriale come se |
| |si trattasse di |
| |caratteri quantitativi |
| |veri e propri ma che si |
| |manifestano in forme |
| |alternative, cioè come |
| |la presenza o l'assenza |
| |di una data |
| |caratteristica |
|Caratteri quantitativi a soglia |biologica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Schema della |
| |corrispondenza fra |
| |triplette del DNA e |
|Codice genetico |singoli aminoacidi. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Porzione del gene nella |
| |quale è codificata la |
| |sequenza aminoacidica |
| |della corrispondente |
|Codificante (regione) |catena proteica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Ciascuna delle 64 |
| |triplette di nucleotidi |
| |che codificano un |
| |residuo aminoacidico |
| |specifico secondo uno |
| |schema fisso e |
| |universale detto codice |
| |genetico. Sinonimo di |
|Codone |tripletta. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Servizio fornito alle |
| |famiglie dalla medicina |
| |moderna allo scopo di |
| |dare consigli per il |
| |trattamento o la |
| |prevenzione dei difetti |
| |ereditari. I suoi |
| |strumenti si lavoro sono|
| |l'analisi degli |
| |alberigenealogici |
| |familiari e la |
| |diagnostica biochimica, |
| |citogenetica e |
|Consulenza genetica |molecolare. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Corpicciolo colorato che|
| |si trova all'interno del|
| |nucleo di ogni cellula. |
| |Può essere un autosoma |
| |o un cromosoma sessuale,|
| |cioè un X o un Y. |
| |Contiene un lungo |
| |filamento di DNA che |
| |porta centinaia o |
| |migliaia di geni. A |
| |seconda della posizione |
| |del centromero, si |
| |identificano cromosomi |
| |acrocentrici (con il |
| |centromero ad una |
| |estremita') o |
| |submetacentrici o |
| |metacentrici (via via |
| |che il centromero assume|
|Cromosoma |una posizione centrale) |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Il cromosoma X o il |
| |cromosoma Y, che sono i |
| |cromosomi che |
| |determinano il sesso, |
| |almeno negli esseri |
|Cromosoma sessuale |umani. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Mancanza di un gene o di|
| |una sua porzione nel |
|Delezione |patrimonio genetico. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Difetto genetico che |
| |coinvolge l'assenza o la|
| |ridotta funzionalità di|
| |un determinato enzima, |
| |che opera all'interno di|
| |una determinata via |
|Difetto enzimatico o metabolico |metabolica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Un organismo che |
| |possiede due copie di |
| |ogni cromosoma |
| |(autosomico). Tutte le |
| |specie più importanti, |
| |compresa la specie umana|
|Diploide |sono diploidi. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |L'affermazione che |
| |l'informazione biologica|
| |fluisce dal DNA all'RNA |
| |e da questo alle |
| |proteine, simbolicamente|
|Dogma centrale della biologia molecolare |DNA-&gt;RNA-&gt;proteine. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |(aggettivo associato a |
| |mutazione, mutante, |
| |difetto ereditario o |
| |genetico, malattia |
| |ereditaria o genetica, |
| |gene o allele). Una |
| |mutazione che produce un|
| |difetto fenotipico |
| |visibile anche in |
| |eterozigosi, quando è |
| |presente cioè in una |
|Dominante |sola copia su due. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Acido |
| |desossiribonucleico. |
| |Lunghissima molecola |
| |costituita dalla |
| |successione di quattro |
| |elementi costituenti |
| |detti basi o nucleotidi |
| |o meglio |
| |desossiribonucleotidi: |
| |adenina (A), guanina |
| |(G), citosina (C) e |
|Dna |timina (T). |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |L'enzima che catalizza |
| |la replicazione del DNA.|
| |Le DNA polimerasi di |
| |vari tipi di batteri |
| |vengono utilizzate nella|
| |biologia molecolare per |
| |diversi scopi, primo fra|
| |tutti l'amplificazione |
| |di frammenti genomici |
|DNA polimerasi |specifici per PCR. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Una molecola di DNA |
| |staccata artificialmente|
| |dal suo contesto |
| |naturale e posta vicino |
| |ad altre sequenze di |
| |DNA, magari di specie |
| |diverse, viene chiamata |
| |DNA ricombinante. |
| |Metodologie del DNA |
| |ricombinante sono dette |
| |spesso le tecniche |
| |dell'ingegneria |
|DNA ricombinante |genetica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Ripetizione di un gene o|
| |di una sua porzione, che|
| |si viene a trovare |
| |quindi presente in più |
| |di una copia nel |
|Duplicazione |patrimonio genetico |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Valore percentuale che |
| |indica l'incidenza dei |
| |fattori ereditari sulla |
| |determinazione di un |
| |certo tratto biologico, |
| |in contrapposizione a |
| |quella di fattori |
|Ereditabilità |ambientali. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |La parte del genoma che |
| |codifica per proteine, |
| |esso rappresenta meno |
| |del 2% di tutta la |
| |sequenza del DNA |
|Esoma |presente nel genoma |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gravità del fenotipo |
| |prodotto da una |
|Espressività |determinata mutazione. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Il fenomeno per cui allo|
| |stesso fenotipo possono |
| |corrispondere |
| |alterazioni genetiche |
| |diverse, anche molto |
| |diverse. Per esempio la |
| |mancanza del pigmento in|
| |un fiore può essere |
| |dovuta a mutazioni |
| |diverse che colpiscono |
| |geni diversi che |
| |agiscono a vari livelli |
| |lungo la via metabolica |
| |che porta alla |
| |produzione di quel |
|Eterogeneità genetica |pigmento. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |(aggettivo e sostantivo)|
| |Individuo che porta nei |
| |suoi cromosomi due copie|
| |diverse dello stesso |
| |gene, solitamente una |
|Eterozigote |mutata e una normale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Aspetto esterno e stato |
| |di salute di un |
| |individuo. Nel caso di |
| |mutazioni dominanti il |
| |fenotipo di un individuo|
| |riflette direttamente il|
|Fenotipo |suo genotipo. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Prende questo nome la |
| |visualizzazione della |
| |distribuzione di un |
| |certo numero di |
| |minisatelliti o |
| |microsatelliti presenti |
| |nel genoma di ogni |
| |singolo individuo. |
| |Ognuno di noi è |
| |caratterizzato da uno |
| |specifico fingerprint |
| |molecolare, diverso da |
| |quello di ogni altro. |
| |Fingerprint in inglese |
|Fingerprint o fingerprint molecolare o |significa impronta |
|fingerprint del DNA |digitale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Cellule germinale di uno|
| |dei due sessi che |
| |combinandosi con quella |
| |dell'altro sesso dà |
| |luogo ad un nuovo |
| |organismo. Il gamete |
| |femminile è la |
| |cellula-uovo mentre il |
| |gamete maschile è lo |
|Gamete |spermatozoo. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Tratto di DNA che |
| |codifica una specifica |
| |proteina. È l'elemento |
| |del patrimonio genetico |
| |ereditato da una |
|Gene |generazione all'altra. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene deputato al |
| |controllo stretto della |
| |proliferazione cellulare|
| |allo scopo di |
| |contrastare l'azione di |
| |eventuali oncogeni. Una |
| |sua inattivazione apre |
| |spesso la porta alla |
| |trasformazione della |
| |cellula stessa in |
|Gene oncosoppressore o antioncogene |direzione tumorale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene che codifica una |
| |proteina con funzioni di|
|Gene regolatore |fattore regolatore. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene che codifica una |
| |proteina che non ha a |
| |sua volta funzioni di |
|Gene strutturale |controllo. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sinonimo di patrimonio |
| |genetico, designa |
| |l'insieme di tutti i |
|Genoma |geni di un individuo. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Disciplina che studia |
| |diversi geni |
| |contemporaneamente e/o |
| |la struttura e la |
| |funzione di larghi |
|Genomica |tratti del genoma. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Iniziativa |
| |internazionale volta |
| |alla determinazione |
| |della sequenza |
| |nucleotidica dell'intero|
| |genoma umano, costituito|
| |di più di tre miliardi |
|Genoma Umano (progetto) |di nucleotidi. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Assetto genetico di un |
| |determinato individuo |
| |per quanto riguarda un |
| |determinato gene. Se si |
| |ha a che fare con una |
| |mutazione dominante il |
| |genotipo corrisponde |
| |all'aspetto esterno |
| |dell'individuo stesso, |
| |cioè al suo fenotipo. |
| |Se si ha a che fare con |
| |una mutazione recessiva |
| |i due termini non si |
|Genotipo |corrispondono. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Il modo in cui il potere|
| |è esercitato mediante |
| |le istituzioni |
| |ecomomiche, politiche e |
| |sociali di in una |
| |nazione (World Bank's |
| |PRSP Handbook ). (anche)|
| |Insieme di attori che |
| |all'interno di un |
| |sistema interagiscono e |
| |contribuiscano al |
| |raggiungimento degli |
| |obiettivi (Stoker G |
|Governance |1998) |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |approccio |
| |multidimensionale e |
| |multidisciplinare per |
| |l'analisi delle |
| |implicazioni |
| |medico-cliniche, |
| |sociali, organizzative, |
| |economiche, etiche e |
| |legali di una tecnologia|
| |attraverso la |
| |valutazione di più |
| |dimensioni quali |
| |l'efficacia, la |
| |sicurezza, i costi, |
| |l'impatto sociale e |
| |organizzativo. |
| |L'obiettivo è quello di|
| |valutare gli effetti |
| |reali e/o potenziali |
| |della tecnologia, sia a |
| |priori che durante |
| |l'intero ciclo di vita, |
| |nonchè le conseguenze |
| |che l'introduzione o |
| |l'esclusione di un |
| |intervento ha per il |
| |sistema sanitario, |
| |l'economia e la |
|Health technology assessment |società. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Associazione molecolare |
| |di due sequenze di DNA |
| |identiche o di una |
| |sequenza di DNA ed |
| |un'identica sequenza di |
| |RNA. Perchè possa |
| |avvenire, almeno una |
| |delle due sequenze deve |
|Ibridazione o ibridazione molecolare |essere in soluzione. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Tecnica di biologia |
| |molecolare che permette |
| |di visualizzare la |
| |localizzazione di una |
| |sequenza nucleotidica. |
| |L'ibridazione in sito su|
| |tessuti permette di |
| |visualizzare la |
| |localizzazione |
| |all'interno del corpo |
| |dell'RNA messaggero di |
| |un determinato gene. |
| |L'ibridazione in sito |
| |sui cromosomi permette |
| |di visualizzare la |
| |localizzazione di un |
| |determinato gene sui |
| |cromosomi di una |
|Ibridazione in sito |cellula. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Presenza di un |
| |nucleotide |
| |soprannumerario |
| |all'interno della |
| |sequenza normale di un |
| |gene o di una regione |
| |genomica estranea |
|Inserzione |all'interno di un gene. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Alterazione dell'assetto|
| |di un cromosoma per la |
| |quale una regione più o|
| |meno estesa si trova |
| |orientata nella |
| |direzione opposta |
| |rispetto a quella |
|Inversione |naturale. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |«raccomandazioni di |
| |comportamento clinico, |
| |elaborate mediante un |
| |processo di revisione |
| |sistematica della |
| |letteratura e delle |
| |opinioni di esperti, con|
| |lo scopo di aiutare i |
| |medici e i pazienti a |
| |decidere le modalità |
| |assistenziali più |
| |appropriate in |
| |specifiche situazioni |
|Linea guida |cliniche |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Distruzione |
| |dell'integrità di un |
| |gene di un animale |
| |transgenico, prodotta in|
| |laboratorio allo scopo |
| |di studiarne gli |
|Knock-out o esperimento di knockout. |effetti. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Malattie dovute al |
| |sommarsi di varianti nei|
| |nostri geni e |
| |dall'esposizione a |
| |fattori ambientali. Non |
| |sono ereditarie, anche |
| |se tendono a ricorrere |
| |più frequentemente |
| |all'interno delle |
| |famiglie con già casi |
| |di malattia. In questi |
| |casi si parla di |
| |suscettibilità, ad |
| |indicare il peso dei |
| |fattori genetici che |
|Malattie complesse o multifattoriali |causano la malattia. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Malattie dovute difetti |
| |di singoli geni, si |
| |trasmettono secondo |
| |modalità ereditarie, |
| |con la trasmissione del |
| |difetto genetico dai |
| |genitori ai figli. Sono |
| |più di 8000 le malattie|
| |monogeniche presenti nel|
| |catalogo conosciuto, per|
| |più della metà è noto|
| |quale sia il gene che |
| |quando è difettoso |
|Malattie monogeniche o mendeliane |causa la malattia. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Malattie dovute ad |
| |errori di struttura o di|
| |numero dei cromosomi. La|
| |malattie è dovuta ad un|
| |errato dosaggio dei |
| |geni, normalmente |
| |duplice (diploide), che |
| |riguardano un intero |
| |cromosoma, o parte di |
| |esso. Di solito non sono|
| |ereditarie, in quanto |
| |l'errore si genera alla |
|Malattie cromosomiche |formazione dei gameti. |
+-----------------------------------------+------------------------+
|Malattie multifattoriali |Vedi malattie complesse |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Diagramma indicante i |
| |vari cromosomi di una |
| |determinata specie con |
| |l'indicazione della |
| |localizzazione dei vari |
| |geni presenti su di |
| |essi. Talvolta usato |
| |come sinonimo di mappa |
|Mappa cromosomica |genetica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Localizzazione di geni e|
| |più generalmente di |
| |marcatori genetici |
| |all'interno di frammenti|
| |genomici più o meno |
| |estesi che possono anche|
| |corrispondere ad un |
| |intero cromosoma. La |
| |distanza tra i vari |
| |marcatori è |
| |proporzionale alla |
| |distanza fisica espressa|
| |in numero di nucleotidi |
|Mappa fisica |intercorrenti. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |In senso lato, |
| |localizzazione dei geni |
| |sui vari cromosomi di |
| |una data specie. In |
| |senso stretto, |
| |determinazione della |
| |posizione relativa di |
| |vari geni situati su un |
| |determinato cromosoma, |
| |ottenuta per via |
| |genetica classica, cioe'|
| |osservando la frequenza |
| |degli eventi di |
| |ricombinazione |
| |intercorrenti fra i geni|
|Mappa genetica |presi a due |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sequenze di DNA che |
| |possono agire come |
| |marcatori e che hanno |
| |una distribuzione |
| |diversa negli individui |
| |di una data popolazione.|
| |Sono costituiti da una |
| |sequenza STS di SNP o di|
|Marcatori genomici |IN/DEL. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |ci si riferisce ad un |
| |modello medico che |
| |utilizza la |
| |caratterizzazione dei |
| |fenotipi e genotipi |
| |degli individui (ad |
| |esempio profilo |
| |molecolare, imaging |
| |medicale, i dati di |
| |stile di vita) per |
| |adattare la strategia |
| |terapeutica giusta per |
| |la persona giusta al |
| |momento giusto, e/o per |
| |determinare la |
| |predisposizione alla |
| |malattia e / o per |
| |fornire interventi di |
| |prevenzione tempestivi e|
|Medicina personalizzata |mirati |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |è un approccio |
| |emergente per il |
| |trattamento della |
| |malattia e la |
| |prevenzione che tenga |
| |conto della variabilita'|
| |individuale nei geni, |
| |ambiente e stile di vita|
| |per ogni persona. Questo|
| |approccio consentirà di|
| |medici e ricercatori di |
| |prevedere con maggiore |
| |precisione quale sia il |
| |trattamento e le |
| |strategie di prevenzione|
| |per una particolare |
| |malattia lavoreranno in |
|Medicina di precisione |cui gruppi di persone. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |consiste in |
| |quell'approccio che - |
| |prima e/o dopo la |
| |nascita - tende a |
| |scoprire e valutare in |
| |termini probabilistici i|
| |fattori che, per una |
| |specifica persona e in |
| |un dato contesto, |
| |possono favorire |
| |l'insorgenza di una |
|Medicina predittiva |malattia |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Eredità di un carattere|
| |specificato da un |
| |singolo gene. Sinonimo |
| |di eredità |
| |monofattoriale o |
|Mendeliana (eredita') |Monogenica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sinonimo di RNA |
|Messaggero |messaggero o mRNA. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Semplici sequenze |
| |nucleotidiche ripetute |
| |un certo numero di volte|
| |nel genoma e distribuite|
| |in maniera casuale e |
| |spesso variabile da |
| |persona a persona. I |
| |prefissi "micro" e |
| |"mini" si riferiscono in|
| |modo abbastanza |
| |approssimativo alla loro|
|Microsatelliti e minisatelliti |effettiva lunghezza. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Ceppo di topi, o altri |
| |mammiferi, che mostrano |
| |sintomi molto simili a |
| |quelli di una certa |
|Modello animale |malattia umana. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Carattere biologico |
| |specificato da un solo |
| |gene. Viene ereditato |
| |secondo un modello di |
| |eredità monofattoriale |
|Monofattoriale (carattere) |o mendeliana. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Carattere biologico |
| |determinato dall'azione |
| |concertata di più di un|
| |gene. Viene ereditato |
| |secondo un modello di |
| |eredità multifattoriale|
|Multifattoriale (carattere) |o quantitativa. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sostanza o agente fisico|
| |capace di aumentare la |
| |probabilità di una |
| |mutazione in una cellula|
|Mutageno o agente mutageno |o in un organismo. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Alterazione della |
| |sequenza nucleotidica di|
| |un gene. Se è presente |
| |nelle cellule della |
| |linea germinale, può |
| |venire ereditata dalla |
|Mutazione |prole. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Mutazione puntiforme che|
| |comporta la sostituzione|
| |di un aminoacido con un |
|Mutazione di senso |altro. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Mutazione puntiforme che|
| |causa l'interruzione |
| |prematura della |
| |corrispondente catena |
|Mutazione nonsenso o di terminazione |proteica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Una mutazione che |
| |coinvolge un solo |
|Mutazione puntiforme |nucleotide. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Mutazione puntiforme che|
| |non comporta la |
| |sostituzione di un |
| |aminoacido perchè la |
| |nuova tripletta codifica|
| |lo stesso aminoacido |
|Mutazione sinonima o stesso senso |della vecchia. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Mutazione che ha luogo |
| |in una cellula somatica.|
| |Per definizione non |
| |viene trasmessa alla |
| |prole ma resta confinata|
| |al clone cellulare |
| |derivante dalla cellula |
|Mutazione somatica |dove si è verificata. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Componente elementare |
| |del DNA o dell'RNA. Nel |
| |primo caso può essere |
| |A, G, C o T; nel secondo|
|Nucleotide |caso A, G, C, o U. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |(aggettivo e |
| |sostantivo). Portante |
| |due copie identiche |
| |dello stesso gene. |
| |Queste due copie possono|
| |essere tutte e due |
| |normali o tutte e due |
| |mutanti per la stessa |
|Omozigote |mutazione. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene capace di spingere |
| |una cellula lungo la via|
| |dello sviluppo di un |
| |tumore. Si origina per |
| |mutazione da un |
|Oncogene |protooncogene. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Percentuale di individui|
| |portatori di un certo |
| |genotipo che mostrano un|
| |fenotipo o uno specifico|
|Penetranza |tratto fenotipico. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Penetranza inferiore al |
| |100%. Malattie genetiche|
| |a penetranza incompleta |
| |sono quelle che mostrano|
| |una penetranza inferiore|
|Penetranza incompleta |al 100%. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Serie di reazioni a |
| |catena che permettono di|
| |amplificare enormemente |
| |uno specifico frammento |
| |di DNA. L'enzima |
| |utilizzato è una DNA |
| |polimerasi, l'enzima che|
| |serve alla cellula |
| |batterica per duplicare |
| |il proprio DNA. Il |
| |frammento da amplificare|
| |deve essere limitato da |
|PCR (reazione di amplificazione tramite) |due corte sequenze |
|(polymerase chain reaction). |nucleotidiche note. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |si intende una sequenza |
| |predefinita, articolata |
| |e coordinata di |
| |prestazioni, |
| |ambulatoriali e/o di |
| |ricovero, che prevede la|
| |partecipazione integrata|
| |di diversi specialisti e|
| |professionisti, al fine |
| |di realizzare la |
| |diagnosi e la terapia |
|PDTA percorso |più adeguate per una |
|diagnostico-terapeutico-assistenziale |specifica patologia. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Il fenomeno per cui ad |
| |una singola mutazione |
| |corrispondono molti |
| |effetti fenotipici |
| |diversi. La maggior |
| |parte dei geni di un |
| |organismo evoluto come |
| |l'uomo dà luogo ad |
| |effetti pleiotropici |
|Pleiotropia |quando muta. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Presenza di alleli |
| |diversi di uno stesso |
| |gene, ciascuno dei quali|
| |compare con una |
| |frequenza non |
| |trascurabile nella |
| |popolazione. Un esempio |
| |tipico di polimorfismo |
| |è dato dal gene dei |
| |gruppo sanguigno AB0 o |
| |da quello del gruppo |
| |sanguigno Rh. Oggi si |
| |tende a parlare di |
| |polimorfismo per |
| |qualsiasi differenza di |
| |sequenza nel DNA dei |
| |vari individui, |
| |indipendentemente dalla |
| |frequenza con cui questa|
| |compare e dalla |
| |lunghezza del tratto di |
| |DNA interessato, che |
| |può anche ridursi ad un|
| |singolo nucleotide. Si |
| |parla in quest'ultimo |
| |caso di polimorfismo di |
| |singolo nucleotide |
|Polimorfismo |(SNP). |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |La presenza nella |
| |popolazione di individui|
| |che possiedono |
| |nucleotidi diversi nella|
| |stessa posizione |
| |genomica, che può tanto|
| |all'interno di una |
| |regione genica, quanto |
| |in una regione |
|Polimorfismo di singolo nucleotide (SNP) |intergenica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Femmine eterozigoti per |
| |una mutazione a carico |
| |di un gene legato al |
| |cromosoma X. Metà dei |
| |loro figli maschi |
| |saranno affetti da quel |
| |determinato difetto |
|Portatrici o portatrici sane |genetico. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Si indicano talvolta con|
| |questo termine gli anni |
| |susseguenti al |
| |completamento della |
| |decifrazione del genoma |
| |umano. Spesso sinonimo |
| |di genomica, che però |
|Postgenomica (era) |è termine migliore. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Condizione genetica che |
| |predispone allo sviluppo|
| |di una determinata |
|Predisposizione |malattia. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Serie di stadi |
| |successivi, |
| |progressivamente più |
| |gravi, nello sviluppo di|
| |un tumore. Oggi si sa |
| |che questo fenomeno |
| |deriva spesso |
| |dall'accumularsi di |
| |sempre nuove mutazioni |
| |nocive da parte delle |
| |cellule precancerose e |
|Progressione tumorale |cancerose. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Regione di DNA che si |
| |trova immediatamente a |
| |monte dell'inizio di |
|Promotore |trascrizione di un gene.|
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Termine di recente |
| |introduzione che designa|
| |l'insieme delle proteine|
| |presenti in un dato |
| |organismo. È l'oggetto |
| |di studio della |
|Proteoma |proteomica. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Parte della biologia che|
| |studia le proteine e/o |
|Proteomica |il proteoma. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Parte della biologia che|
| |studia le proteine e/o |
|Proteomica |il proteoma. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene cellulare |
| |potenzialmente capace di|
| |trasformarsi in un |
| |oncogene, a seguito di |
| |una mutazione che può |
| |capitare nella sua |
| |regione codificante o |
| |nelle sue regioni |
|Protooncogene |regolative. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |(aggettivo associato a |
| |mutazione, mutante, |
| |difetto ereditario o |
| |genetico, malattia |
| |ereditaria o genetica, |
| |gene o allele). Una |
| |mutazione che non |
| |produce un difetto |
| |fenotipico visibile in |
| |eterozigosi, quando è |
| |presente cioè in una |
| |sola copia su due, ma |
| |soltanto in omozigosi, |
| |quando cioè le due |
| |copie del gene sono |
|Recessivo |entrambe mutate. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Porzione del gene che |
| |contiene l'informazione |
| |per costruire il |
| |corrispondente prodotto |
|Regione codificante |proteico. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Porzioni del gene che si|
| |trovano a monte (regione|
| |non tradotta a monte o |
| |al 5' o regione 5' non |
| |tradotta) e a valle |
| |(regione non tradotta a |
| |valle o al 3' o regione |
| |3' non tradotta) della |
| |regione codificante. |
| |Quella che si trova al |
| |3' può essere anche |
|Regioni non tradotte |molto lunga. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Controllo |
| |dell'espressione di un |
| |gene o di un gruppo di |
|Regolazione genica |geni. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Enzima di origine |
| |batterica capace di |
|Restrizione (enzima di) |tagliare il DNA in punti|
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Scambio reciproco di |
| |materiale genetico fra |
| |regioni corrispondenti |
| |nelle due copie dello |
| |stesso cromosoma. Può |
| |essere omologa e non |
|Ricombinazione o ricombinazione genetica |omologa. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Fenomeno biologico |
| |naturale per cui regioni|
| |simili o identiche sulle|
| |due copie dello stesso |
| |cromosoma tendono ad |
| |appaiarsi e a |
|Ricombinazione omologa |ricombinare. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Acido ribonucleico. |
| |Lunga molecola |
| |costituita di quattro |
| |elementi costituenti |
| |detti basi o nucleotidi |
| |o meglio ribonucleotidi:|
| |adenina (A), guanina |
| |(G), citosina (C) e |
|Rna |uracile (U). |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Semplici sequenze |
| |nucleotidiche ripetute |
| |un certo numero di volte|
| |nel genoma e distribuite|
| |in maniera casuale e |
| |spesso variabile da |
|Satelliti o DNA satellite |persona a persona. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sequenze nucleotidiche |
| |ripetute un certo numero|
| |di volte nel genoma di |
| |una determinata specie. |
| |L'insieme delle sequenze|
| |ripetute può |
| |rappresentare facilmente|
| |anche il 30% del DNA |
| |dell'intero patrimonio |
|Sequenze ripetute |genetico. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Metodo per identificare |
| |la successione dei |
| |nucleotidi in un tratto |
|Sequenziamento |di DNA |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Metodo tradizionale di |
| |sequenziamento di tratti|
| |di DNA di lunghezza |
| |variabile, mediante una |
| |reazione di copiatura |
| |del DNA che si blocca |
| |grazie all'introduzione |
| |di basi nucleotidiche |
| |che arrestano la |
| |reazione. La successione|
| |dei nucleotidi nel |
| |tratto analizzato è |
| |resa possibile da una |
| |corsa elettroforetica in|
|Sequenziamento Sanger |un capillare |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Metodi di sequenziamento|
| |di tratti di DNA molto |
| |estesi, fino a coprire |
| |l'intero genoma o la sua|
| |parte codificante |
| |(esoma), o l'insieme di |
| |numerosi geni |
| |(sequenziamento |
| |Targeting resequencing).|
| |Grazie a procedure |
| |diverse, è possibile |
| |ottenere la sequenza di |
| |parti diverse del genoma|
| |(fino all'intero |
| |genoma), che vengono |
| |riallineate attraverso |
| |procedure |
| |bioinformatiche fino ad |
| |ottenere l'intera |
| |sequenza esaminata, che |
| |viene confrontata con |
|Sequenziamento di nuova generazione o NGS|quella di riferimento |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Complesso di sintomi e |
| |segni patologici. Alcuni|
| |di questi sono costanti |
| |nei diversi individui |
| |affetti mentre altri |
| |possono essere presenti |
| |in alcuni individui e |
|Sindrome |assenti in altri. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sinonimo di polimorfismo|
|SNP (single nucleotide polymorphism) |di singolo nucleotide. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Frammento di DNA (o di |
| |RNA) reso radioattivo (o|
| |marcato con un |
| |colorante) usato in un |
| |esperimento di |
| |ibridazione molecolare |
| |per individuare un altro|
| |frammento contenente una|
|Sonda (radioattiva o marcata) |sequenza molto simile. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gestione attenta e |
| |responsabile del |
| |benessere di una |
| |popolazione. (anche) |
| |Gestione etica delle |
|Stewardship |risorse |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Coppie di brevissime |
| |sequenze nucleotidiche |
| |situate agli estremi di |
| |corti frammenti di DNA |
| |di localizzazione |
| |cromosomica nota. |
| |Utilizzando una coppia |
| |di STS si può |
| |immediatamente |
| |sintetizzare, per PCR, |
| |l'intero frammento |
|STS (sequenze) (sequencetagged sites) |genomico intercorrente. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Tecnologia mirante |
| |all'eliminazione di un |
| |difetto genico mediante |
| |intervento diretto sul |
| |DNA della cellula in |
|Terapia genica |questione. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Terapia genica |
| |realizzata sulle cellule|
| |della linea germinale. |
| |Il suo effetto può |
| |venir trasmesso alla |
| |prole dell'individuo |
|Terapia genica germinale |trattato. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Terapia genica |
| |realizzata sulle cellule|
| |somatiche. Il suo |
| |effetto non viene |
| |trasmesso alla prole |
|Terapia genica somatica |dell'individuo trattato.|
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Gene estraneo introdotto|
| |nel genoma di un animale|
|Transgene |transgenico. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |(animale, topo). Animale|
| |nel cui genoma è stato |
| |introdotto un gene |
| |estraneo (detto |
| |transgene) o è stato |
| |modificato |
| |artificialmente un |
|Transgenico |determinato gene. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Termine di recente |
| |introduzione che designa|
| |l'insieme dei prodotti |
| |trascrizionali (RNA |
| |vari) presenti in un |
| |dato organismo. Il suo |
| |studio è complementare |
|Trascrittoma |a quello del genoma. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sintesi di un filamento |
| |di RNA su uno stampo di |
|Trascrizione |DNA. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Trasposizione di un |
| |pezzo di cromosoma, |
| |all'interno dello stesso|
| |cromosoma o più spesso |
| |su di un cromosoma |
| |diverso da quello di |
|Traslocazione |partenza. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Terzetto di nucleotidi |
| |sinonimo di codone. Ogni|
| |tripletta codifica un |
| |particolare aminoacido |
| |ad eccezione delle tre |
| |triplette di |
| |terminazione, che |
| |determinano solamente la|
| |fine della catena |
|Tripletta |proteica nascente. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Una delle tre triplette |
| |TAA, TAG o TGA. In |
| |corrispondenza di queste|
| |la sintesi proteica si |
| |arresta e la proteina |
|Tripletta di terminazione o di Stop o |neosintetizzata viene |
|nonsenso |rilasciata. |
+-----------------------------------------+------------------------+
| |Sinonimo di cellula-uovo|
| |fecondata. Lo zigote |
| |contiene il patrimonio |
| |genetico dell'individuo |
| |e dallo zigote parte lo |
| |sviluppo embrionale di |
|Zigote |quello stesso individuo |
+-----------------------------------------+------------------------+


Hanno partecipato alla redazione del Piano i seguenti Autori:

Prof.ssa Roberta Siliquini, Prof. Antonio Amoroso, Prof.ssa
Stefania Boccia, Prof Bruno Dallapiccola, Dr. Andrea De Censi, Dr.
Antonio Federici, Dr. Raniero Guerra, Prof. Maurizio Memo, Prof.
Giuseppe Novelli, Prof. Walter Ricciardi

Hanno contribuito: Prof Maurizio Genuardi, Prof. Vincenzo Atella



(1) Le imprese di Internet sono state in prima linea per lo sviluppo
e l'utilizzo di tecniche e tecnologie per l'elaborazione e l'analisi
di grandi volumi di dati. Il modello di business di molte di queste
aziende si basa molto sull'utilizzo di dati e analisi che
costituiscono una delle principali fonti di enorme produttività
delle imprese. Tra le aziende ICT top 250 OCSE, le aziende Internet
hanno generato in media quasi un milione di dollari di ricavi per
dipendente nel 2011, mentre le altre top imprese ICT hanno generato
in media tra 500 USD 000 (aziende di software) per 000 USD 200
(servizi IT alle imprese). Al di là delle aziende Internet, il resto
del settore ICT ha ormai riconosciuto il Big Data come una nuova
opportunità di business. Alcune stime suggeriscono che il mercato
globale per la grande tecnologia e per i servizi in questo campo
crescerà da 3 miliardi di dollari nel 2010 a 17 miliardi nel 2015.
Per rafforzare le loro posizioni, le migliori aziende ICT stanno
sempre di più acquisendo giovani start-up specializzate nei dati,
analisi e servizi. Ma stanno anche collaborando con i potenziali
concorrenti (co-opetition). Per molte aziende non ICT lo sfruttamento
dei dati ha già creato un significativo valore aggiunto, in una
serie di operazioni, che vanno dalla ottimizzazione della catena del
valore e della produzione manifatturiera ad un uso più efficiente
del lavoro, migliori relazioni con i clienti, e lo sviluppo di nuovi
mercati. Nel complesso, gli studi empirici suggeriscono un effetto
positivo rispetto all'uso di dati e analisi di circa 5% al 10% sulla
crescita della produttività. Tuttavia, secondo l'OCSE, i settori in
cui l'utilizzo del Big data potrebbe avere il più alto impatto nel
breve periodo sono la pubblica amministrazione e i servizi educativi
e sanitari.

(2) Nel 2015, lo standard di riferimento per le tecniche di
ultra-high-throughput WGS corrisponde alla piattaforma HiSeq Xten di
Illumina, in grado di generare 10 x 1,8 Tbases in 3,5 giorni, cioè
18.000 genomi umani all'anno (30x). Complete Genomics (una
controllata di BGI) ha annunciato il lancio di una piattaforma
concorrente ultra-high-throughput (chiamata Revolocity) appositamente
progettata per applicazioni cliniche (esoma, genoma, RNA-Seq), in
grado di sequenziare tra 10.000 (50x) e 30.000 genomi per anno. Nei
prossimi 4-5 anni, le nuove tecnologie di terza generazione saranno
diventate abbastanza robuste e affidabili da sostituire le attuali
per le applicazioni cliniche e diagnostiche. Probabilmente read-out
diretti e molto lunghi, senza amplificazione (una singola molecola)
forniranno informazioni ad alta risoluzione (epigenomics) e
informazioni strutturali (aplotipi) da piccole quantità di
materiale. Inoltre, la lettura sarà in tempo reale e sarà quindi
probabilmente molto veloce.

(3) Secondo Sohn (2016), nonostante le molte storie di successo nel
fornire le giuste diagnosi, ben il 75% dei pazienti con sospette
malattie genetiche non riesce a ottenere risposte, anche dopo il
sequenziamento. Uno dei motivi è che essere in grado di leggere il
codice non è sufficiente - la parte più difficile è la sua
interpretazione. Diversi gruppi spesso forniscono analisi
contrastanti dello stesso genoma. In uno studio recente, nove
laboratori diagnostici hanno analizzato 99 anomalie genetiche: i
laboratori hanno concordato sui risultati solo un terzo delle volte.
Dopo ampia discussione e successive revisioni, il livello di accordo
è aumentato, ma solo al 71%.

(4) La scelta di considerare il costo unitario francese come "costo
standard" per l'Italia deriva dall'assenza in Italia, al momento, di
un piano sulla concentrazione di piattaforme di analisi per milione
di popolazione. Il costo unitario (e il livello della qualita')
deriva dal definire il numero medio di indagini attese per
piattaforma. Nel caso previsto dallo scenario italiano, 680.000
indagini genomiche /anno, queste possono essere eseguite in 100
laboratori ognuno con 6.800 indagini, oppure in 10 (che è il numero
delle piattaforme previste nel piano francese), con un numero medio
di indagini pari a 68.000. Ovviamente, in questo secondo caso i costi
saranno più bassi. La definizione di questi aspetti rimane cruciale
per la valutazione degli impatti economici.