Gambardella Gennaro

NOTE BIOGRAFICHE

  • Nato a Napoli nel 1982
  • Laureato in Informatica all’Università di Napoli Federico II
  • PhD in Biologia Computazionale e Bioinformatica all’Università di Napoli Federico II

2018

Sfruttare l’eterogeneità intra-tumorale per terapie personalizzate  

A differenza delle cellule sane, quelle tumorali sono caratterizzate da una grande eterogeneità a livello di sequenza e regolazione del genoma, di attività dei geni e di produzione di proteine. Studi recenti suggeriscono che questa sia una delle caratteriste principali che permette alle cellule cancerose di sopravvivere a molti dei farmaci antitumorali attualmente in commercio. Spesso, al momento della somministrazione del farmaco, nella massa tumorale sono già presenti piccoli sottogruppi di cellule con caratteristiche tali da renderle resistenti.

L’obiettivo del progetto è sviluppare un algoritmo per predire o spiegare la risposta clinica ad agenti anticancro, integrando dati sui livelli degli RNA (e quindi sull’attività dei geni) provenienti da singola cellula e dati sulla sensitività ai farmaci presenti in letteratura. L’ipotesi è che la variabilità delle cellule malate possa essere usata per identificare nuovi marcatori biologici, al fine di individuare con maggior precisione trattamenti antitumorali specifici per ciascun paziente. Una volta sviluppato e testato al computer e in laboratorio su linee cellulari di tumore al seno, l’algoritmo permetterà di predire il farmaco con maggiore probabilità di successo stimando la variabilità presente nei dati di singole cellule ottenute dalla biopsia del tessuto tumorale di ciascun paziente.

Verrà sviluppato un algoritmo che, integrando dati sul comportamento di ogni cellula malata e sulla chemioresistenza, predica la terapia migliore per ogni caso.


Dove svilupperà il progetto:

Telethon Institute of Genetics and Medicine (TIGEM), Napoli

Area

Oncologia
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