Oral Mucositis in Pediatric Hemato-Oncology: Integrating Metagenomic and Single-Cell RNA Sequencing Approaches to Develop Targeted and Microbiome-Based Therapies in Human Samples and 3D Organoid Models
ProgettoLa mucosite orale (OM) rappresenta una delle complicanze più frequenti e invalidanti nei pazienti pediatrici affetti da patologie emato-oncologiche sottoposti a chemioterapia. L'incidenza può superare il 70–80% dei pazienti trattati e le conseguenze cliniche comprendono dolore severo, difficoltà nell'alimentazione, aumentato rischio di infezioni opportunistiche, prolungamento dell'ospedalizzazione e possibili modifiche o interruzioni dei protocolli terapeutici oncologici. Nonostante i notevoli progressi ottenuti nelle cure antitumorali, la comprensione dei meccanismi biologici che determinano l'insorgenza e la gravità della mucosite orale rimane incompleta e attualmente non sono disponibili strumenti affidabili per la predizione precoce del rischio individuale.
Negli ultimi anni è emersa una crescente evidenza del ruolo svolto dal microbioma orale, dalla suscettibilità genetica dell'ospite e dai processi infiammatori nella patogenesi della mucosite. Tuttavia, la maggior parte degli studi disponibili ha analizzato questi fattori in maniera separata, senza integrare adeguatamente le informazioni biologiche con una caratterizzazione clinica longitudinale dei pazienti. Questa limitazione ha ostacolato la traduzione delle conoscenze biologiche in strumenti clinicamente utilizzabili per la prevenzione e la gestione personalizzata della tossicità da trattamento.
Il presente progetto nasce con l'obiettivo di superare tali limitazioni attraverso un approccio multidisciplinare e traslazionale che integra genomica, metagenomica, trascrittomica a singola cellula, modelli tridimensionali derivati dai pazienti e analisi computazionale avanzata. L'obiettivo generale è identificare i meccanismi biologici responsabili dello sviluppo della mucosite orale, individuare biomarcatori predittivi di suscettibilità e progressione della malattia e sviluppare strumenti innovativi per la stratificazione del rischio e la medicina di precisione in oncologia pediatrica.
L'Unità di Ricerca 1 (RU1) si concentrerà sulla caratterizzazione biologica dei pazienti attraverso l'analisi del microbioma orale, della predisposizione genetica e dei processi infiammatori associati allo sviluppo della mucosite. Attraverso il sequenziamento metagenomico verranno studiate la composizione e la dinamica delle comunità microbiche presenti nel cavo orale prima, durante e dopo il trattamento chemioterapico, con l'obiettivo di identificare specifici pattern microbici associati all'insorgenza e alla gravità della malattia. Parallelamente, l'analisi genomica dell'ospite consentirà di individuare varianti genetiche associate ad una maggiore suscettibilità individuale alle complicanze mucosali. L'integrazione di tali informazioni permetterà di identificare biomarcatori precoci e potenziali bersagli terapeutici innovativi.
L'Unità di Ricerca 2 (RU2) apporterà al progetto competenze avanzate nell'ambito della trascrittomica a singola cellula e della biologia dei tessuti mucosali. Attraverso tecnologie di single-cell RNA sequencing sarà possibile caratterizzare con elevata risoluzione le popolazioni cellulari coinvolte nel danno mucosale e identificare i pathway molecolari responsabili della risposta ai trattamenti antitumorali. I dati ottenuti saranno successivamente validati mediante modelli tridimensionali di organoidi derivati dai pazienti, che rappresentano una piattaforma innovativa per lo studio dei meccanismi patologici e per la valutazione preclinica di nuove strategie terapeutiche. L'utilizzo combinato di trascrittomica e organoidi consentirà di passare dall'identificazione dei meccanismi molecolari alla loro validazione funzionale, favorendo lo sviluppo di approcci terapeutici personalizzati.
L'Unità di Ricerca 3 dell'Università degli Studi di Brescia svolgerà un ruolo centrale nell'integrazione tra ricerca biologica e applicazione clinica. RU3 sarà responsabile del reclutamento e del follow-up longitudinale dei pazienti pediatrici inclusi nello studio, garantendo una raccolta standardizzata e sistematica dei dati clinici. Verrà realizzata una caratterizzazione fenotipica ad alta risoluzione della mucosite orale, comprendente valutazioni cliniche seriali, grading della malattia, parametri di salute orale, andamento del dolore, conseguenze nutrizionali e variabili correlate ai trattamenti oncologici. Tale approccio consentirà di descrivere in maniera dettagliata le traiettorie cliniche individuali e di correlare l'evoluzione della malattia con i dati biologici prodotti dalle altre unità.
Un elemento particolarmente innovativo del contributo di Brescia sarà rappresentato dall'integrazione di dati clinici, microbiologici, genomici e infiammatori mediante metodologie statistiche avanzate e algoritmi di machine learning. Attraverso tecniche di analisi multivariata, selezione delle variabili e modellizzazione predittiva verranno identificati i principali fattori associati al rischio di sviluppare mucosite orale e alla sua progressione clinica. L'obiettivo finale sarà la realizzazione di un modello predittivo integrato e di un "Mucositis Risk Prediction Score" clinicamente interpretabile, in grado di supportare decisioni personalizzate di monitoraggio e prevenzione.
La forza del progetto risiede nell'elevata complementarità delle competenze coinvolte. Le informazioni biologiche generate da RU1, le analisi funzionali e trascrittomiche sviluppate da RU2 e la caratterizzazione clinica avanzata coordinata da RU3 convergeranno in una piattaforma integrata di conoscenza capace di descrivere in modo multidimensionale la patogenesi della mucosite orale. Questa integrazione consentirà non solo di comprendere i meccanismi biologici alla base della malattia, ma anche di tradurre tali conoscenze in strumenti concreti per la pratica clinica.
I risultati attesi comprendono l'identificazione di nuovi biomarcatori di rischio, la definizione di firme biologiche associate alla suscettibilità individuale, la validazione di potenziali bersagli terapeutici e lo sviluppo di modelli predittivi utilizzabili nella pratica clinica. Sul piano assistenziale, il progetto potrà favorire una diagnosi più precoce, una migliore stratificazione dei pazienti, una riduzione delle complicanze e un miglioramento della qualità di vita dei bambini sottoposti a trattamento oncologico.
Più in generale, il progetto costituirà un modello innovativo di medicina di precisione applicata alle tossicità da trattamento in oncologia pediatrica, con potenziali ricadute anche nello studio di altre complicanze caratterizzate da complesse interazioni tra microbioma, genetica dell'ospite, infiammazione e risposta ai trattamenti.
Negli ultimi anni è emersa una crescente evidenza del ruolo svolto dal microbioma orale, dalla suscettibilità genetica dell'ospite e dai processi infiammatori nella patogenesi della mucosite. Tuttavia, la maggior parte degli studi disponibili ha analizzato questi fattori in maniera separata, senza integrare adeguatamente le informazioni biologiche con una caratterizzazione clinica longitudinale dei pazienti. Questa limitazione ha ostacolato la traduzione delle conoscenze biologiche in strumenti clinicamente utilizzabili per la prevenzione e la gestione personalizzata della tossicità da trattamento.
Il presente progetto nasce con l'obiettivo di superare tali limitazioni attraverso un approccio multidisciplinare e traslazionale che integra genomica, metagenomica, trascrittomica a singola cellula, modelli tridimensionali derivati dai pazienti e analisi computazionale avanzata. L'obiettivo generale è identificare i meccanismi biologici responsabili dello sviluppo della mucosite orale, individuare biomarcatori predittivi di suscettibilità e progressione della malattia e sviluppare strumenti innovativi per la stratificazione del rischio e la medicina di precisione in oncologia pediatrica.
L'Unità di Ricerca 1 (RU1) si concentrerà sulla caratterizzazione biologica dei pazienti attraverso l'analisi del microbioma orale, della predisposizione genetica e dei processi infiammatori associati allo sviluppo della mucosite. Attraverso il sequenziamento metagenomico verranno studiate la composizione e la dinamica delle comunità microbiche presenti nel cavo orale prima, durante e dopo il trattamento chemioterapico, con l'obiettivo di identificare specifici pattern microbici associati all'insorgenza e alla gravità della malattia. Parallelamente, l'analisi genomica dell'ospite consentirà di individuare varianti genetiche associate ad una maggiore suscettibilità individuale alle complicanze mucosali. L'integrazione di tali informazioni permetterà di identificare biomarcatori precoci e potenziali bersagli terapeutici innovativi.
L'Unità di Ricerca 2 (RU2) apporterà al progetto competenze avanzate nell'ambito della trascrittomica a singola cellula e della biologia dei tessuti mucosali. Attraverso tecnologie di single-cell RNA sequencing sarà possibile caratterizzare con elevata risoluzione le popolazioni cellulari coinvolte nel danno mucosale e identificare i pathway molecolari responsabili della risposta ai trattamenti antitumorali. I dati ottenuti saranno successivamente validati mediante modelli tridimensionali di organoidi derivati dai pazienti, che rappresentano una piattaforma innovativa per lo studio dei meccanismi patologici e per la valutazione preclinica di nuove strategie terapeutiche. L'utilizzo combinato di trascrittomica e organoidi consentirà di passare dall'identificazione dei meccanismi molecolari alla loro validazione funzionale, favorendo lo sviluppo di approcci terapeutici personalizzati.
L'Unità di Ricerca 3 dell'Università degli Studi di Brescia svolgerà un ruolo centrale nell'integrazione tra ricerca biologica e applicazione clinica. RU3 sarà responsabile del reclutamento e del follow-up longitudinale dei pazienti pediatrici inclusi nello studio, garantendo una raccolta standardizzata e sistematica dei dati clinici. Verrà realizzata una caratterizzazione fenotipica ad alta risoluzione della mucosite orale, comprendente valutazioni cliniche seriali, grading della malattia, parametri di salute orale, andamento del dolore, conseguenze nutrizionali e variabili correlate ai trattamenti oncologici. Tale approccio consentirà di descrivere in maniera dettagliata le traiettorie cliniche individuali e di correlare l'evoluzione della malattia con i dati biologici prodotti dalle altre unità.
Un elemento particolarmente innovativo del contributo di Brescia sarà rappresentato dall'integrazione di dati clinici, microbiologici, genomici e infiammatori mediante metodologie statistiche avanzate e algoritmi di machine learning. Attraverso tecniche di analisi multivariata, selezione delle variabili e modellizzazione predittiva verranno identificati i principali fattori associati al rischio di sviluppare mucosite orale e alla sua progressione clinica. L'obiettivo finale sarà la realizzazione di un modello predittivo integrato e di un "Mucositis Risk Prediction Score" clinicamente interpretabile, in grado di supportare decisioni personalizzate di monitoraggio e prevenzione.
La forza del progetto risiede nell'elevata complementarità delle competenze coinvolte. Le informazioni biologiche generate da RU1, le analisi funzionali e trascrittomiche sviluppate da RU2 e la caratterizzazione clinica avanzata coordinata da RU3 convergeranno in una piattaforma integrata di conoscenza capace di descrivere in modo multidimensionale la patogenesi della mucosite orale. Questa integrazione consentirà non solo di comprendere i meccanismi biologici alla base della malattia, ma anche di tradurre tali conoscenze in strumenti concreti per la pratica clinica.
I risultati attesi comprendono l'identificazione di nuovi biomarcatori di rischio, la definizione di firme biologiche associate alla suscettibilità individuale, la validazione di potenziali bersagli terapeutici e lo sviluppo di modelli predittivi utilizzabili nella pratica clinica. Sul piano assistenziale, il progetto potrà favorire una diagnosi più precoce, una migliore stratificazione dei pazienti, una riduzione delle complicanze e un miglioramento della qualità di vita dei bambini sottoposti a trattamento oncologico.
Più in generale, il progetto costituirà un modello innovativo di medicina di precisione applicata alle tossicità da trattamento in oncologia pediatrica, con potenziali ricadute anche nello studio di altre complicanze caratterizzate da complesse interazioni tra microbioma, genetica dell'ospite, infiammazione e risposta ai trattamenti.