Studio dei profili di espressione dei microRNA nell'epatocarcinoma umano

Il carcinoma epatocellulare (HCC) è il più frequente tumore maligno del fegato e rappresenta il sesto tipo di tumore più comune nel mondo. Spesso i pazienti con HCC vengono diagnosticati a stadi piuttosto avanzati, quando le uniche opzioni terapeutiche in grado di migliorarne la sopravvivenza sono la chemoembolizzazione dell'arteria epatica ed il trattamento con l'inibitore multi-cinasico, Sorafenib. In questo contesto, la scoperta del ruolo centrale dei microRNA (miRNA) nella tumorigenesi umana risulta di fondamentale importanza per lo sviluppo di nuovi marcatori diagnostici e bersagli terapeutici. I microRNA (miRNA) sono delle piccole molecole di RNA non codificante, della lunghezza di 19-22 nucleotidi, filogeneticamente molto conservati, ed esercitano un ruolo cruciale nella regolazione di importanti processi fisiologici, quali sviluppo, proliferazione, differenziamento, apoptosi e risposta a numerosi segnali extracellulari e di stress. I miRNA sono inoltre responsabile della fine regolazione dell'espressione di centinaia di geni bersaglio attraverso il blocco della traduzione o la degradazione dell'mRNA target. Studi di profiling hanno evidenziato l'espressione aberrante di specifici miRNA in numerosi tipi di tumore umano. Lo scopo del presente lavoro è stato quello di individuare un pannello di miRNA deregolati nell'epatocarcinoma umano e di caratterizzare il ruolo biologico di tre miRNA deregolati nell'HCC, al fine di individuare alcuni dei meccanismi molecolari alla base della trasformazione maligna miRNA-associata. La nostra ricerca è stata inoltre focalizzata nell'individuazione di nuovi bersagli e strumenti terapeutici, quali i microRNA, per il trattamento combinato di HCC in stadio intermedio-avanzato.

Studio di marcatori immunoistochimici, analisi FISH e ruolo dei microRNA nelle neoplasie gliali di basso e di alto grado

Gliomas are the most common primary brain tumours. Despite advances in surgical techniques, postoperative supportive care, radiation and adjuvant systemic therapy, the life expectancy of patients with high grade glioma has remained essentially poor. Furthermore differential diagnosis among astrocytomas, oligodendrogliomas and oligoastrocytomas is very challenging and subject to inter-observer variability. The purpose of the research was: 1) to investigate a series of high grade and low grade gliomas at gene and protein (immunohistochemistry) levels to disclose possible genetic portraits of malignancy; 2) to verify the utility of Nogo-A, Olig-2 and synaptophysin in providing a correct histological diagnosis of oligodendroglioma and to investigate a possible complementary role in selecting the best areas suitable for detecting 1p/19q codeletion using FISH analysis; 3) to study the role of microRNA in high grade gliomas. In order to obtain these goals large series of brain tumors were studied with DNA microarrays, immunohistochemistry and RT-PCR The results demonstrated that: - Overexpression of IGFBP-2 and CDC20 is highly related to glioblastomas and their immunopositivity can be useful for the identification of glioblastoma in small biopsies. - Nogo-A is the most useful and specific marker in differentiating oigodendrogliomas from other gliomas. Furthermore, using a Nogo-A driven FISH analysis, it is possible to identify a larger number of 1p19q codeletions in gliomas. - microRNAs can be studied in paraffin embedded tissues better than in fresh tissues. A series of six microRNA, significatively deregulated in glioblastomas, may represent a genetic signature with prognostic and predictive value and could constitute candidates for novel anti-cancer therapeutics.

MicroRNA profiling nei linfomi a cellule T periferiche

I linfomi a cellule T periferiche rappresentano circa il 12% di tutte le neoplasie linfoidi.In questo studio, abbiamo effettuato un’analisi di miRNA profiling (TaqMan Array MicroRNA Cards A) su 60 campioni FFPE suddivisi in: PTCLs/NOS (N=25), AITLs (N=10), ALCLs (N=12) e cellule T normali (N=13). Abbiamo identificato 4 miRNA differenzialmente espressi tra PTCLs e cellule T normali. Inoltre, abbiamo identificato tre set di mirna che discriminano le tre entita di PTCLs nodali

Analisi di espressione di microRNA in Tumore a Cellule Giganti: identificazione dei target con ruolo di potenziali biomarcatori

Il Tumore a Cellule Giganti dell’osso (TCG) è una rara neoplasia che rappresenta il 5% dei tumori di natura ossea; sebbene venga considerato un tumore a decorso benigno può manifestare caratteri di aggressività locale dando origine a recidive locali nel 10-25% dei casi, e nel 2-4% dei casi metastatizza a livello polmonare. In questo studio è stata valutata l’espressione dei miRNA mediante miRNA microarray in 10 pazienti affetti da TCG, 5 con metastasi e 5 liberi da malattia; sono stati riscontrati miRNA differenzialmente espressi tra i 2 gruppi di pazienti e la successiva validazione mediante Real Time PCR ha confermato una differenza significativa per il miR-136 (p=0.04). Mediante analisi bioinformatica con il software TargetScan abbiamo identificato RANK e NF1B come target del miR-136 e ne abbiamo studiato l’espressione mediante Real Time PCR su una più ampia casistica di pazienti affetti da TCG, metastatico e non, evidenziando una maggior espressione di NF1B nel gruppo di pazienti metastatici, mentre RANK non ha dimostrato una differenza significativa. L’analisi di Western Blot ha rilevato una maggiore espressione di entrambe le proteine nei pazienti metastatici rispetto ai non metastatici. Successivamente è stato condotto uno studio di immunoistochimica su TMA di 163 campioni di pazienti affetti da TCG a diverso decorso clinico che ha dimostrato una maggiore e significativa espressione di entrambe i target nei pazienti con metastasi rispetto ai non metastatici; le analisi di popolazione mediante Kaplan-Meier hanno confermato la correlazione tra over-espressione di RANK, NF1B e ricaduta con metastasi (p=0.001 e p<0.0005 rispettivamente). Lo studio di immunoistochimica è stato ampliato alle proteine maggiormente coinvolte nell’osteolisi che risultano avere un significato prognostico; tuttavia mediante analisi di ROC, la co-over-espressione di RANK, RANKL e NF1B rappresenta il migliore modello per predire la comparsa di metastasi (AUC=0.782, p<0.0005).