Video
ITA
La medicina di rete è un nuovissimo campo scientifico che si concentra sul modo in cui le reti subcellulari spiegano l’insorgere delle malattie umane. È un argomento che mi interessa da dieci anni. Alla base di questo campo c’è una rete molto fitta di proteine, circa 13.000, collegate tra loro da interazioni proteiche.
Si tratta di una rete molto densa. Abbiamo circa 150.000 interazioni che cerchiamo di rappresentare e comprendere all’interno della cellula umana. Mauro Martino, che all’epoca era un progettista del mio laboratorio, ha cercato di catturare questa complessità creando video in cui i nodi e i collegamenti appaiono man mano che vengono visualizzati. Una delle scoperte sorprendenti che abbiamo fatto è che i geni malattia, quelli che sono associati a una particolare malattia come l’asma, non sono distribuiti in modo casuale nella rete, ma tendono ad agglomerarsi in un certo quartiere della rete.
Chiamiamo questo quartiere “modello di malattia”. L’evoluzione di queste reti ci indica che i pazienti che hanno parti diverse della rete sono danneggiati. Queste reti indicano che, a livello di rete molecolare, ogni paziente ha la sua manifestazione personale della malattia, ma tutti hanno la stessa esperienza dolorosa che possono riprodurre.
ENG
Network Medicine is a brand new field of science that focuses how the sub cellular networks explain the emergence of human diseases. And it’s a subject of interest for my life for the last decade. Behind the field is a very dense network of proteins, about 13,000 of them who are connected to each other by protein protein interactions.
This is a very dense network. We have about 150,000 interactions that we try to depict and understand within the human cell. Mauro Martino was a designer at that time in my lab, has tried to capture this complexity by creating videos in which nodes and links show up as they come into view. One of the surprising discoveries that we made is that the disease genes, those that are associated with a particular disease like asthma, are not distributed randomly in the network, but they tend to agglomerate in a certain network neighborhood.
We call that neighborhood the disease model. The evolution of these networks indicates to us that patients who have different parts of the network broken. These networks indicate that at the molecular network, each patient has its own personal manifestation of the disease, but they all have the same painful experience they can breed.
