{"id":21425,"date":"2024-04-11T13:15:12","date_gmt":"2024-04-11T11:15:12","guid":{"rendered":"https:\/\/www.toscanalifesciences.org\/?p=21425"},"modified":"2024-05-27T11:34:27","modified_gmt":"2024-05-27T09:34:27","slug":"gonorrea-nuova-ricerca-di-tls-individua-modello-per-selezionare-anticorpi-monoclonali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.toscanalifesciences.org\/it\/comunicati-stampa\/gonorrea-nuova-ricerca-di-tls-individua-modello-per-selezionare-anticorpi-monoclonali\/","title":{"rendered":"Gonorrea: nuova ricerca di TLS per selezionare anticorpi monoclonali"},"content":{"rendered":"<p><strong>Siena \u2013 11 aprile 2024<\/strong><strong>. <\/strong>Una recente pubblicazione di <strong>Fondazione Toscana Life Sciences<\/strong> individua un nuovo approccio per identificare anticorpi monoclonali umani contro il batterio <em>Neisseria gonorrhoeae<\/em>. Lo studio pubblicato su Scientific Reports, del prestigioso gruppo editoriale Nature, dal titolo<em> &#8220;<strong><a href=\"https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41598-024-55606-4\">Deep\u2011learning image analysis for high\u2011throughput screening of opsono\u2011phagocytosis\u2011promoting monoclonal antibodies against Neisseria gonorrhoeae<\/a><\/strong><\/em><strong>&#8220;,<\/strong> \u00e8 firmato dai ricercatori di TLS Fabiola <strong>Vacca, Dario Cardamone, Emanuele Andreano, Duccio Medini, Claudia Sala<\/strong> e dal Direttore Scientifico della Fondazione Biotecnopolo di Siena, <strong>Rino Rappuoli<\/strong>. La ricerca si basa sull\u2019applicazione dell&#8217;intelligenza artificiale alla microscopia confocale per velocizzare l\u2019analisi e l&#8217;individuazione di anticorpi monoclonali contro l\u2019agente eziologico della gonorrea, un&#8217;infezione trasmessa sessualmente che colpisce pi\u00f9 di 100 milioni di persone ogni anno, e che \u00e8 diventata una grave minaccia per la salute, visto il costante aumento di casi di resistenza antimicrobica.<\/p>\n<p><strong>Lo studio<\/strong>. La gonorrea \u00e8 una delle malattie sessualmente trasmissibili pi\u00f9 diffuse a livello mondiale. \u00c8 provocata da un batterio, <strong><em>Neisseria gonorrhoeae<\/em>,<\/strong> noto anche come Gonococco, in grado di infettare le vie uretrali nell&#8217;uomo e le vie uro-genitali nella donna e, se non trattata, pu\u00f2 avere serie conseguenze sulla fertilit\u00e0. Trattandosi di un&#8217;infezione batterica, la cura \u00e8 a base di antibiotici, che sempre di pi\u00f9 hanno perso efficacia contro il Gonococco, considerato ormai una delle specie batteriche resistenti alla maggior parte degli antibiotici di cui disponiamo. Una condizione che rappresenta per l&#8217;Organizzazione Mondiale della Sanit\u00e0 una seria minaccia per la salute pubblica. L&#8217;attivit\u00e0 di ricerca sul batterio <em>N. gonorrhoeae<\/em> si inserisce nel pi\u00f9 ampio progetto sulla resistenza antimicrobica che il <strong>Monoclonal Antibody Discovery Laboratory (MAD-Lab) di TLS<\/strong> porta avanti dal 2018 e che riguarda l\u2019isolamento di anticorpi monoclonali umani da utilizzare come terapie innovative. La ricerca del MAD-Lab sfrutta le pi\u00f9 moderne tecnologie di microscopia confocale integrate con un algoritmo di intelligenza artificiale, grazie al quale si \u00e8 potuta misurare la fagocitosi del batterio <em>N. gonorrhoeae,<\/em> in seguito a trattamento con anticorpi monoclonali, da parte di cellule umane specializzate. Ci\u00f2 ha consentito l\u2019individuazione di un protocollo flessibile e veloce che si \u00e8 dimostrato efficace nell\u2019identificazione di anticorpi monoclonali attivi contro il batterio e che potr\u00e0 essere applicato ad altre specie batteriche. Un modello che potrebbe in futuro permettere di espandere il numero di anticorpi da analizzare, lavorando sull\u2019analisi di dati e su grandi numeri in maniera sempre pi\u00f9 veloce e rilevante.<\/p>\n<p>&#8220;<em>L&#8217;alleanza tra biologia, matematica, analisi di immagini e intelligenza artificiale \u00e8 stata l&#8217;arma vincente dello studio &#8211; <\/em>spiega <strong>Fabiola Vacca<\/strong>, ricercatrice del MAD Lab e prima firmataria dello studio con Dario Cardamone<em> \u2013 Attraverso il lavoro di ricerca siamo riusciti a trovare un modello che velocizza l&#8217;individuazione di anticorpi monoclonali attivi contro la specie batterica di interesse. \u00c8 stato uno stimolante lavoro di gruppo al centro della mia tesi di dottorato. Ringrazio i colleghi di TLS, dove ho svolto un importante percorso professionale oltre che umano, lavorando al Progetto ERC vAMRes (Vaccines as a remedy for antimicrobial resistant bacterial infections) e occupandomi in particolare del batterio N. gonorrhoeae, allo scopo di identificare anticorpi monoclonali da utilizzare come farmaci o come strumento per il disegno di eventuali vaccini<\/em>&#8220;.<\/p>\n<p>&#8220;<em>Siamo riusciti a sfruttare un approccio multidisciplinare per dimostrare che \u00e8 possibile identificare anticorpi funzionali contro batteri, nello specifico in grado di mediare la fagocitosi, utilizzando la microscopia a fluorescenza e il deep learning. Il vantaggio \u00e8 doppio<\/em> &#8211; spiega <strong>Dario Cardamone<\/strong>, Data Scientist e ricercatore del MAD Lab &#8211; <em>infatti il protocollo che abbiamo sviluppato e l&#8217;utilizzo di un modello di deep learning, non solo permettono di superare le limitazioni imposte dai metodi di segmentazione tradizionali, ma possono essere adattati a diversi patogeni. Inoltre, sfruttando la high-throughput imaging facility di TLS, siamo in grado di accelerare il processo di individuazione degli anticorpi funzionali. In nostro \u00e8 un metodo efficace che si pu\u00f2 applicare anche ad altre specie batteriche, come strumento di analisi al servizio della ricerca e della comunit\u00e0 scientifica&#8221;.<\/em><\/p>\n<p>Clicca<strong><a href=\"https:\/\/www.toscanalifesciences.org\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/Cs-n.3-Nuovo-Studio-TLS-Gonorrea.pdf\"> qui<\/a> <\/strong>per scaricare il comunicato stampa.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Lo studio pubblicato su Scientific Reports, del gruppo Nature, combina la microscopia confocale con l\u2019AI. <\/p>\n","protected":false},"author":10,"featured_media":21429,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[10],"tags":[],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v23.2 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Gonorrea: nuova ricerca di TLS per selezionare 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