CAPITOLO 5‐RISULTATI E DISCUSSIONE
Scopo dello studio è stato quello di utilizzare un approccio proteomico per ricercare potenziali biomarcatori utili a differenziare il profilo di pazienti psicotici rispetto a controlli patologici.
In questo studio preliminare sono stati arruolati 9 pazienti psicotici e 8 pazienti psichiatrici .La scelta del campione da analizzare è ricaduta sui linfociti che sono considerati dall’attuale letteratura un buon modello periferico per lo studio delle patologie psichiatriche (ref). I campioni di linfociti dei pazienti sono stati opportunamente processati al fine di estrarre le proteine , che poi sono state separate tramite analisi bidimensionale. In questo studio preliminare l’analisi bidimensionale è stata condotta su pool di pazienti per classe (n ° 2 pool per classe vedi metodi) al fine di ridurre il più possibile la variabilità intraclasse e concentrarci sulle differenze più importanti. I pattern proteici ottenuti sono stati messi a confronto utilizzando software di analisi dedicato in grado di valutare le differenze significative tra classe psicotica e classe patologica di controllo. Il programma è in grado di fornirci un’analisi univariata (Anova) ed un’analisi multivariata (PCA= analisi delle componenti principali). I risultati ottenuti sono illustrati in Figure 1,2 e 3 e in tabella 1. In figura 1 è riportato un gel rappresentativo di un tipico profilo proteico di linfociti umani.
Tabella. Spots differenzialmente espressi in modo significativo tra classe psicotica e psichiatrici di controllo
Spot n° Anova (p) q Value Incremento di
espressione psicotici vs ctrlpsi 1083 0.00003 0.026 2.3 1088 0,00019 0.074 2.3 775 0,0008 0.078 1.3 881 0,0013 0.09 1.8 891 0,0032 0.14 1.6 821 0,0052 0.18 1.8 887 0,0090 0.24 1.7 815 0,0123 0.24 1.5 613 0,0138 0.24 1.3 850 0,015 0.24 1.6 831 0,017 0.24 1.9 765 0,018 0.24 2.2 853 0,019 0.24 1.3 590 0,020 0.24 1.3 863 0,027 0.24 1.9 895 0,028 0.24 1.9 611 0,03 0.25 1.3 576 0.038 0.27 1.5 888 0.044 0.27 1.7
Cerchiati e numerati sono gli spots che dall’analisi risultano differenzialmente espressi in modo significativo. In tabella 1 sono riportati i valori di p value e gli incrementi di espressione di alcuni di questi. Per meglio apprezzare le differenze di espressione per gli spots: 1083, 1088 e 815 sono stati riportati degli ingrandimenti che ben evidenziano le differenze di espressione ottenute (FIG 2).
Dall’analisi multivariata possiamo vedere come le differenze ottenute portino ad una buona separazione tra le due classi analizzate, con un valore di t1 per la prima componente del 54%. Una separazione all’interno della classe è evidenziata dal valore della seconda componente t2=19.7% che sottolinea una leggera divergenza tra i pool della stessa classe. Questo fenomeno è visibile sia nella classe di pazienti psicotici che all’interno della classe di pazienti psichiatrici di controllo. Questi risultati suggeriscono l’importanza di analizzare singolarmente ogni soggetto al fine di valutare eventuali sottogruppi all’interno della stessa patologia. Tutto questo richiederà un più esteso reclutamento di soggetti per poter ottenere risultati significativi. Tutti gli spots differenzialmente espressi verranno opportunamente trattati al fine di ottenere tramite spettrometria di massa l’identificazione delle proteine coinvolte.
FIG.3. Anali dei componenti principali (PCA). L’analisi multivariata degli spot differenzialmente espressi
definisce un plot bidimensionale in cui le due classi analizzate risultano separate con valori sulla prima componente t1= 54% e sulla seconda componente t2=19.7% .
