MutaSight
Modellazione molecolare applicata all’oncologia di precisione
Scopri come gli strumenti di modellazione molecolare e bioinformatica stanno rivoluzionando il trattamento del cancro, consentendo un’analisi precisa delle mutazioni tumorali.
Scopri come gli strumenti di modellazione molecolare e bioinformatica stanno rivoluzionando il trattamento del cancro, consentendo un’analisi precisa delle mutazioni tumorali.
Le analisi molecolari approfondite ci permettono di identificare le mutazioni responsabili dello sviluppo del tumore, in modo da poterle affrontare più efficacemente.
L'oncologia di precisione mira a sviluppare trattamenti specifici per ogni paziente, basati sul profilo genetico del tumore di ciascun paziente.
Questo approccio personalizzato migliora l'efficacia del trattamento e riduce gli effetti collaterali.
Una mutazione è una modifica nella sequenza di DNA di un gene. In alcuni casi, può portare allo sviluppo del cancro.
A seconda del tipo e della posizione della mutazione, questa può attivare oncogeni o inattivare geni soppressori del tumore.
L'analisi delle mutazioni aiuta a determinare le migliori opzioni terapeutiche per ogni paziente oncologico.
Analizzando le differenze nelle sequenze tra proteine sane e mutate, i ricercatori possono rilevare anomalie che contribuiscono allo sviluppo del cancro.
Modellando l'impatto delle mutazioni identificate che non sono documentate nelle banche dati, possiamo valutare come questi cambiamenti influenzano la struttura e la funzione delle proteine. Queste analisi 3D rivelano come le mutazioni possano destabilizzare o alterare la conformazione delle proteine, interrompendo così le loro interazioni e attività.
Identificando le proteine chiave influenzate dalle mutazioni, gli oncologi possono raccomandare trattamenti mirati che inibiscono specificamente la loro attività.
Il caso di un paziente con melanoma uveale che ha risposto al trattamento proposto dal suo oncologo, basato sui risultati della Modellazione Molecolare delle mutazioni tumorali.
L'analisi Next-Generation Sequencing (NGS) di una biopsia di un paziente con melanoma uveale ha rilevato diverse mutazioni somatiche, alcune delle quali non sono documentate nelle banche dati.
L'analisi di Modellazione Molecolare delle mutazioni sconosciute ha previsto che due di esse potessero essere attivanti.
Ispirato dalle previsioni della Modellazione Molecolare, l'oncologo ha proposto un trattamento personalizzato per il paziente, che ha successivamente mostrato una risposta positiva alla terapia.
I dettagli di questa analisi sono stati pubblicati su una rivista scientifica disponibile tramite questo
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Trametinib Induces the Stabilization of a Dual GNAQ p.Gly48Leu- and FGFR4
p.Cys172Gly-Mutated Uveal Melanoma. The Role of Molecular Modelling in Personalized Oncology
Fanny S. Krebs et al. Int. J. Mol. Sci. 2020, 21, 8021.
Abstract. We report a case of an uveal melanoma patient with GNAQ p.Gly48Leu who responded to MEK inhibition. At the time of the molecular analysis, the pathogenicity of the mutation was unknown. A tridimensional structural analysis showed that Gαq can adopt active and inactive conformations that lead to substantial changes, involving three important switch regions. Our molecular modelling study predicted that GNAQ p.Gly48Leu introduces new favorable interactions in its active conformation, whereas little or no impact is expected in its inactive form. This strongly suggests that GNAQ p.Gly48Leu is a possible tumor-activating driver mutation, consequently triggering the MEK pathway. In addition, we also found an FGFR4 p.Cys172Gly mutation, which was predicted by molecular modelling analysis to lead to a gain of function by impacting the Ig-like domain 2 folding, which is involved in FGF binding and increases the stability of the homodimer. Based on these analyses, the patient received the MEK inhibitor trametinib with a lasting clinical benefit. This work highlights the importance of molecular modelling for personalized oncology.
