Scoperta di biomarcatori salivari mediante spettroscopia Raman nella SLA (SalivALS) (SalivALS)

BACKGROUND/RAZIONALE: La scarsità di biomarcatori per la diagnosi e il monitoraggio dei pazienti affetti da sclerosi laterale amiotrofica (SLA) è una delle maggiori preoccupazioni nelle cliniche e nella ricerca sulla SLA. I segni fenotipici, i test elettrofisiologici e le scale cliniche sono attualmente utilizzati per la diagnosi della SLA e il follow-up prima e dopo i trattamenti. Al giorno d'oggi, la diagnosi e la diagnosi differenziale utilizzate per discriminare la SLA da altre malattie neurodegenerative comparabili, sono processi lunghi e complessi che riducono i tempi per un intervento tempestivo. Pertanto, la comunità scientifica è chiamata a impegnarsi per biomarcatori nuovi, misurabili, veloci e oggettivi per la diagnosi e la stratificazione dei pazienti. La saliva è un biofluido complesso composto da molecole bioattive che possono essere raccolte mediante una procedura non invasiva. La possibilità di monitorare simultaneamente tutte le variazioni dei messaggeri endocrini, elettrolitici e metabolici nella saliva ne ha recentemente suggerito l'utilizzo per la diagnosi di malattie complesse, come le malattie neurodegenerative, ma sono disponibili solo informazioni limitate sul potenziale della saliva come vettore alternativo di SLA biomarcatori.

OBIETTIVI: Lo scopo del presente progetto è quello di ottimizzare una procedura innovativa, non invasiva e veloce per l'insorgenza di SLA e per la stratificazione dei pazienti affetti da SLA, sfruttando la sensibilità della Spettroscopia Raman (RS) e della saliva accessibile. I risultati preliminari della Fondazione Don Gnocchi (FDG) su una piccola coorte di soggetti hanno dimostrato la fattibilità della metodologia e la capacità del protocollo LABION di ottenere un'impronta Raman della saliva riproducibile che può essere utilizzata per la discriminazione di soggetti sani, malati di SLA e soggetti affetti da altri tipi di malattie neurologiche.

METODI: Partendo dai risultati preliminari di FDG, la composizione biochimica della saliva in pazienti con diagnosi di SLA sarà valutata e confrontata statisticamente con quella ottenuta da soggetti sani di pari età e sesso e da pazienti affetti da altre malattie neurologiche (morbo di Parkinson e morbo di Alzheimer) . Inoltre, verrà analizzato un clustering intra-gruppo di SLA al fine di verificare una diversa impronta Raman ottenuta da pazienti affetti da SLA con esordio bulbare o spinale. I dati Raman raccolti saranno elaborati utilizzando un approccio di analisi multivariata attraverso l'Analisi delle Componenti Principali - Analisi Discriminante Lineare (PCA-LDA). Il modello di classificazione verrà creato utilizzando la convalida incrociata e la convalida del sottoinsieme. Grazie alla RS, la composizione complessiva della saliva sarà stabilita con una preparazione minima del campione, fornendo un'impronta biochimica completa del campione. Parallelamente, verranno misurati i parametri salivari di routine tra cui viscosità, pH, concentrazione totale di proteine ​​e carboidrati, amilasi e pepsina, cortisolo e cromogranina A.

RISULTATI ATTESI: Entro la fine di questo studio, i ricercatori si aspettavano di verificare la possibilità di utilizzare il pattern salivare Raman come nuovo biomarcatore promettente per la diagnosi e la progressione della SLA da mettere in relazione con le scale cliniche per la messa a punto personalizzata e fine dell'approccio terapeutico. L'intento di questo progetto è quello di creare un modello di classificazione in grado di:

1. Determinare l'insorgenza della SLA
2. Discriminare il segnale ottenuto dai pazienti affetti da SLA da quello raccolto da altre malattie neurodegenerative
3. Stratificare i pazienti affetti da SLA in esordio bulbare e spinale
4. Correlare i dati Raman con le scale cliniche e paracliniche utilizzate oggigiorno per la diagnosi e il monitoraggio della SLA