Uno studio appena pubblicato su Genome Medicine ( link all’articolo), con prima autrice la dottoressa Luciana Musante dell’IRCCS Burlo Garofolo di Trieste, ha identificato varianti de novo del gene SF3B3 come causa di una nuova sindrome del neurosviluppo. SF3B3 è un gene coinvolto in uno dei processi con cui la cellula prepara correttamente le istruzioni necessarie per produrre proteine. Quando questo meccanismo si altera, possono insorgere le cosiddette spliceosomopatie, malattie rare causate da difetti nell’elaborazione dell’RNA. L’analisi è partita da un singolo caso clinico seguito presso l’IRCCS Burlo Garofolo di Trieste i cui dati sono stati integrati con quelli di altri 24 pazienti attraverso una condivisione di dati su una rete internazionale. Lo studio mostra che varianti del gene SF3B3 sono associate a un quadro clinico che può includere ritardo dello sviluppo, disabilità intellettiva, difficoltà del linguaggio e della motricità, tratti dello spettro autistico, malformazioni congenite e caratteristiche craniofacciali ricorrenti.
E’ interessante notare che gli autori dello studio sono più dei pazienti studiati. Nelle malattie rare questa non è una stranezza, ma quasi una regola. Quando i numeri sono così bassi infatti, per costruire un’evidenza convincente servono collaborazioni estese, condivisione dei dati e competenze molto diverse.
Tra gli strumenti usati nello studio, accanto a diverse tecniche analitiche e computazionali impiegate per raccogliere e interpretare l’evidenza biologica, c’è GestaltMatcher, uno strumento computazionale basato sull’intelligenza artificiale che confronta i tratti facciali dei pazienti e ne misura la somiglianza. Nel caso di SF3B3, l’algoritmo ha mostrato che diversi pazienti con la forma multisistemica tendono a raggrupparsi, mentre i casi più lievi risultano più distanti. In altre parole, il volto può diventare una fonte di informazione clinica misurabile, non soltanto un’impressione soggettiva del medico.
GestaltMatcher, descritto in un lavoro pubblicato su Nature Genetics nel 2022 riesce a trasformare il volto in un insieme numerico di caratteristiche e lo colloca in uno spazio di somiglianza. In questo modo diventa possibile non solo riconoscere sindromi conosciute, ma anche avvicinare tra loro pazienti con condizioni ultra-rare o ancora non descritte.
Nel caso di SF3B3 quindi la scoperta del nuovo gene mostra che esiste un gruppo di pazienti che, oltre a condividere varianti nello stesso gene, condivide anche un profilo clinico e facciale coerente. Questo è il primo lavoro che collega SF3B3 allo sviluppo di una malattia rara, ma racconta già bene anche il contesto in cui oggi si muove la ricerca in questo ambito: un contesto in cui i dati sono condivisi e strumenti e competenze molto diversi devono essere integrati tra loro.
