RUOLO DEI microRNA NELLA PATOGENESI DEL MESOTELIOMA MALIGNO: UN APPROCCIO BASATO SULLE “EVIDENZE SCENTIFICHE” E SULL’ANALISI COMPUTAZIONALE

I MicroRNA (miRNAs) sono dei piccoli RNA non codificanti in grado di regolare l’espressione genica a livello post-trascrizionale. Essi hanno un ruolo fondamentale nei più svariati processi cellulari. L’espressione aberrante dei miRNA è stata correlata alla patogenesi di numerose neoplasie compreso il Mesotelioma Maligno (MM), un tumore letale correlato all’esposizione ad amianto, resistente alle terapie ad oggi disponibili. In questo studio sono state condotte una rassegna sistematica della letteratura ed una meta-analisi qualitativa per cercare di identificare i miRNA rilevanti nella diagnosi precoce del MM. E’stato identificato un gruppo di miRNA MM-associati caratterizzati da una potenziale rilevanza clinica. Essi sono stati definiti “mesomiRs” e comprendono i miR-126-3p, miR-103a-3p, miR-625-3p, circolanti ed i miR-16-5p, miR-126-3p, miR-143-3p, miR-145-5p, miR-192-5p, miR-193a-3p, miR-200b-3p, miR-203a-3p, miR-652-3p, tissutali. I mesomiRs sono stati sottoposti ad analisi bioinformatica e funzionale per individuare sia il loro ruolo giocato nella deregolazione delle vie di trasduzione del segnale alla base della patogenesi del MM, sia il loro potenziale diagnostico. In una seconda fase del lavoro, lo studio si è focalizzato sull’allestimento di un metodo sperimentale per analizzare i miRNA differenzialmente espressi tra campioni di MM tissutali e cellulari, e controlli sani. Il miR-214 si è rivelato come il più down-regolato nei campioni patologici rispetto ai controlli. L’analisi in silico di predizione dei target, corroborata dal confronto dei dati sperimentali in letteratura, ha portato all’identificazione della proteina EZH2 come target verosimile del miR-214. Questi sono la base per ulteriori studi sulle specifiche interazioni miRNA-target e i dati fornisco nuove evidenze per lo sviluppo di futuri agenti terapeutici. Questo lavoro dimostra inoltre che un approccio di data-mining ben progettato, affiancato dall’analisi bioinformatica, può svelare informazioni interessanti sui meccanismi alla base della patogenesi del MM e delle patologie dovute all’esposizione all’amianto