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GIHTAD (2019) 12:Suppl. 3
Supplemento

Rivoluzione genetica e medicina di precisione

Genetic revolution and precision medicine

Bruno Dallapiccola

Direzione Scientifica, Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, IRCCS, Roma, Italia

Indirizzo per la corrispondenza:
Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, IRCCS
Viale di Villa Pamphili, 100
00152 Roma
bruno.dallapiccola@opbg.net


Abstract 

Precision medicine comes from the revolution of the genomic sequencing project. It has been a technological revolution: the second generation techniques (NGS – Next Generation Sequencing) allowed to cut times and costs of genetic tests by 100,000 times.

The impact on diagnosis and identification of new mendelian diseases has been very high, but a lot of work has to be done in order to increase the individual predictive value and translational impact of tests.

The term precision medicine seems to be more suitable than personalized medicine because a) the 85% of individual differences deal with rare or private variations whose functional meaning is unknown; b) the individual phenotype is not only determined by the DNA; c) since the conception, the individual genome changes due to millions of post zygotic mutations.

The genetics can identify causes and mechanisms of a great number of diseases: these mechanisms may act as molecular targets for a particular kind of “drugs” (i.e. CAR-T) able to fight the effects of mutations.

These “drugs” have a very high economic impact and challenge the healthcare systems worldwide. Equity and sustainability of healthcare systems are challenged in terms of access and price.

Genomics and precision medicine may be considered the labs for new health policies.

La medicina di precisione è figlia della rivoluzione che è seguita al progetto di sequenziamento del genoma umano. Di fatto, si è trattato di una rivoluzione essenzialmente tecnologica, che si è lasciata alle spalle, senza esserne ancora riuscita ad affrancarsi del tutto, gli strumenti tradizionali di analisi genetica sviluppati nella seconda metà del secolo scorso, nei confronti dei quali è stata innovativa in termini di risoluzione e, soprattutto, di potenza e tempi di analisi.

Rispetto alla risoluzione delle analisi citogenetiche sviluppate alla fine degli anni Cinquanta, che sono in grado di identificare sbilanciamenti genomici mediamente di dimensioni uguali o superiori alle 10 Mb, le tecniche di citogenetica molecolare messe a punto alla fine degli anni Ottanta-inizio anni Novanta possono identificare duplicazioni o deficienze cromosomiche dell’ordine di migliaia/decine di migliaia/centinaia di migliaia/milioni di basi, e pertanto riconoscono le patologie genomiche. Le tecniche di sequenziamento sviluppate negli anni Ottanta, pur potendo identificare variazioni a livello di singola base e perciò studiare le patologie mendeliane, erano tuttavia idonee ad analizzare solo singoli geni o piccole porzioni di genoma. Questo giustifica i progressi relativamente lenti ottenuti negli ultimi anni del Novecento che hanno comunque consentito di sviluppare i test genetici, che rappresentano, ancora oggi, uno dei più significativi prodotti della ricerca genetica traslazionale.

La rivoluzione genetica è stata guidata dallo sviluppo delle tecniche di sequenziamento di seconda generazione (NGS – Next Generation Sequencing), che negli ultimi 20 anni hanno consentito di abbattere di oltre 100.000 volte i tempi e i costi delle analisi genomiche: dai mesi/anni e dai 100 milioni di dollari richiesti nel 2000, ai pochi giorni e alle poche centinaia di euro di oggi. Se da un lato tutto questo ha consentito di analizzare, con un approccio genomico, ampie fasce di popolazione e di pazienti, dall’altro lato ha creato l’esigenza di formare nuove figure professionali, primi fra tutti i bioinformatici, e di impegnare una significativa parte delle risorse, in precedenza richieste dalle procedure analitiche, nell’interpretazione dei dati. È tuttavia necessario, ricordare alcuni limiti di queste analisi, che dipendono dall’attuale ancora frammentaria conoscenza del genoma, che si può sintetizzare nella mancata definizione del numero dei nostri geni, nell’incapacità di interpretare, e perciò di dare un peso, a tutte le varianti identificate dal sequenziamento e, soprattutto, nella limitata comprensione della parte non codificante del genoma [1].

Le tecniche NGS possono essere utilizzate con diversa profondità, consentendo di analizzare contemporaneamente e su più pazienti, singoli geni, famiglie di geni o pannelli di geni (ad es. tutti i geni noti correlati alle osteocondrodisplasie, al ritardo mentale, alle encefalopatie epilettiche, alla retinite pigmentosa, ecc.); oppure solo la parte codificante del genoma (cosiddetto esoma). Anche in questo caso l’analisi può essere diversificata, estendendola a tutti i geni-malattia noti (circa 5.500, cosiddetto esoma clinico o mendelioma), oppure ampliandola a tutta la porzione codificante del genoma (poco meno del 2%, cosiddetto esoma di ricerca, comprendente oltre 20.000 geni; WES o Wide Exome Sequencing). Il livello più avanzato di analisi riguarda il sequenziamento completo del genoma (WGS – Wide Genome Sequencing), che con le tecniche attuali riesce a decriptare circa il 90% del genoma, compresa la parte non-codificante [2].

L’impatto di queste tecniche sulla diagnosi e sulla scoperta di nuove malattie mendeliane e nell’inquadramento dei pazienti senza diagnosi è corroborato da molti studi che confermano anche l’efficacia, in termini di costi e di risoluzione dell’approccio genomico che, di fatto, sta creando un nuovo paradigma nell’approccio ai pazienti affetti da malattie semplici, sintetizzabile nell’adagio “meno geni, più genomi” [3,4]. Peraltro, anche in questo ambito resta molto lavoro da fare se si pensa che, a fronte dei circa 5.500 geni-malattia oggi noti, restano da definire le basi biologiche di almeno 3.200 malattie monogeniche o di presunta natura mendeliana [5]. 

La decodificazione dell’ereditabilità, cioè la componente genetica dei caratteri e delle malattie complesse, mediata dalle analisi genomiche, appare al momento largamente incompiuta. I dati desunti da alcune migliaia di pubblicazioni relative a centinaia di questi fenotipi si sintetizzano nella associazione con alcune decine di migliaia di variazioni, che tuttavia spiegano mediamente meno del 15% della loro ereditabilità e individualmente hanno un potere predittivo molto basso e perciò un bassissimo impatto traslazionale [6]. Pur con questi limiti, il WGS ha dimostrato che le differenze interindividuali si riassumo in circa 4-5 milioni di basi, la maggior parte delle quali hanno un effetto funzionale [7]. Tali variazioni costituzionali, insieme ai milioni di variazioni che si accumulano nel corso della vita (post-zigotiche) rendono le persone “uniche” a livello genetico.

Questa unicità è stata trainante sullo sviluppo della “medicina personalizzata”, un approccio innovativo al trattamento e alla prevenzione delle malattie, che prende in considerazione la variabilità interindividuale nei geni, nelle esposizioni ambientali e negli stili di vita. Tuttavia, una serie di evidenze biologiche raccomandano di abbandonare questa definizione. In primo luogo, in quanto l’85% delle differenze individuali riguarda variazioni rare o private, del cui significato funzionale sappiamo ancora poco e nulla. In secondo luogo, perché il fenotipo di una persona non dipende solo dal suo DNA. Piuttosto, noi siamo il risultato dell’interazione tra il genoma e l’ambiente inteso in senso lato (cosiddetto esposoma), che ha un effetto modulante sui geni (epigenetico) e concorre a definire quali di essi saranno trascritti (trascrittoma), quali proteine saranno codificate (proteoma) e quali vie metaboliche saranno attivate (metaboloma). Purtroppo di questo complesso processo possediamo al momento solo nozioni frammentarie [8]. In terzo luogo, perché, a partire dal concepimento, il nostro genoma viene modificato a livello somatico da milioni di mutazioni post-zigotiche, la maggior parte delle quali sono mediate dagli elementi trasponibili presenti nella porzione non codificante del genoma (cosiddetti trasposoni), che danno origine a nuovi assetti nel genoma cellulare, con implicazioni funzionali al momento in larga misura non definite. Ad esempio, è stato calcolato che anche utilizzando la stima conservativa di una inserzione ogni 300 cellule, il cervello umano conterrebbe più di 100 milioni di inserzioni somatiche uniche [9]. Pertanto, considerato che non siamo ancora in grado di definire cosa sia “una persona” nè a livello biologico nè a livello genetico, la medicina personalizzata resta un’utopia.

Tuttavia, la genetica ha le potenzialità di identificare le cause e i meccanismi di molte malattie, che hanno agito da drivers della “medicina di precisione”. Infatti questi meccanismi rappresentano dei veri e propri bersagli molecolari, che posono essere bloccati con “farmaci”, intesi come molecole chimiche e terapie cellulari in grado di contrastare gli effetti delle mutazioni [10].

In questo senso è stata trainante l’oncologia, che ha messo a punto una serie di protocolli altamente efficaci diretti contro specifici riarrangiamenti cromosomici, mutazioni geniche e bersagli molecolari. Anche i programmi di immunoterapia che utilizzano le cellule CAR-T, ovvero i linfociti T caricati con recettori antigenici chimerici in grado di agire come vere e proprie armi dirette contro le cellule tumorali, fanno parte della medicina di precisione [11]. Tuttavia la ricerca e i progressi nella terapia genica hanno permesso, negli ultimi anni, di sviluppare protocolli diretti a contrastare anche gli effetti di svariate mutazioni costituzionali. È illustrativo l’esempio dei farmaci in grado di riattivare la funzione del canale ionico del cloro alterato da alcune mutazioni del gene CFTR correlato alla fibrosi cistica [12], così come i protocolli di terapia genica rivolti alla cura dei pazienti affetti da immunodeficienza da ADA-SCID [13]; la cura dei pazienti affetti da talassemia [14], o da atrofia muscolare spinale, una condizione letale la cui storia naturale viene totalmente sovvertita da una singola iniezione di terapia genica sostitutiva [15]; alcune malattie neurodegenerative, compresa una forma di leucodistrofia metacromatica [16] e l’adrenoleucodistrofia legata all’X [17], a condizione che il trattamento venga avviato in una fase precoce della malattia.

Molti protocolli di terapia genica sono rivolti alle malattie rare, con un significativo impatto economico che, si stima, nel 2024 supererà i 262 miliardi di dollari [18]. Queste proiezioni richiedono di affrontare concretamente la sostenibilità di queste nuove cure, in uno spirito di equità. Un gruppo di lavoro, coordinato da Lucio Luzzatto [19], ha affrontato questo tema e ha formulato alcune raccomandazioni generali: 

1. la negoziazione sui prezzi di questi farmaci dovrebbe avvenire a livello europeo e non dei singoli Stati Membri; 

2. il prezzo dovrebbe essere definito in base al costo sostenuto per la ricerca, lo sviluppo e la produzione e il valore del farmaco per il paziente e per la sua qualità di vita; 

3. il prezzo dovrebbe tenere conto del profitto, che dipende dalle dimensioni della popolazione dei pazienti, e che pertanto dovrebbe aumentare quando i pazienti sono pochi.

In conclusione, la ricerca genomica finalizzata allo sviluppo della medicina di precisione dei malati rari risponde in primo luogo, ad un imperativo etico e di giustizia sociale, in quanto la vulnerabilità “straordinaria” richiede misure “straordinarie”; inoltre, è sostenuta da un argomento economico, supportato dell’evidenza dei costi della non-ricerca, e dalla necessità di onorare il diritto alla salute, un bene pubblico universalmente accettato; infine, ha i propri fondamenti nell’evidenza dello straordinario contributo che questo tipo di ricerca può portare al progresso della ricerca medica, con ricadute sulle malattie comuni. Pertanto, la genomica e la medicina di precisione rappresentano dei veri e propri laboratori per nuove politiche sulla salute.

 

Bibliografia

1. Matthijs G, Souche E, Alders M et al; EuroGentestEuropean Society of Human Genetics (2016) Guidelines for diagnostic next generations sequencing. Eur J Hum Genet 24:2-5.2. Meienberg J, Bruggmann R, Oexle K, Matyas G (2016) Clinical sequencing: is WGS the better WES? Hum Genet 135:359-356. 3. Lu JT, Campeau PM, Lee BH (2014) Genotype-phenotype correlation–promiscuity in the era of next-generation sequencing. N Engl J Med 371:593-596. 

4. Radio C, Ruzzeddu M, Bartuli A et al (2019) Cost-effectiveness of exome sequencing: an Italian pilot study on undiagnosed patients. New Genetics and Society doi.org/10.1080/14636778.2019.1601008.

5. OMIM Online Mendelian Inheritance in Man. https://www.omim.org

6. GWAS (Genome Wide Association Studies) Catalog- EMBL-EBI. https://www.ebi.ac.uk/gwas.

7. 1000 Genomes Project Consortium, Auton A, Brooks LD, Durbin RM et al (2015) A global reference for human genetic variation. Nature 526:68-74.

8. Barouki RAudouze KCoumoul X et al (2018) Integration of the human exposome with the human genome to advance medicine. Biochimie 152:155-158.

9. Erwin JAMarchetto MCGage FH (2014) Mobile DNA elements in the generation of diversity and complexity in the brain. Nat Rev Neurosci 15:497-506. 

10. Lu YFGoldstein DBAngrist MCavalleri G (2014) Personalized medicine and human genetic diversity. Cold Spring Harb Perspect Med 4:a008581. 

11. Srivastava S, Riddell SR (2015) Engineering CAR-T cells: design concepts. Trends in Immunol 36:494-502. 

12. Davies JC, Moskowitz SM, Brown C et al; VX16-659-101 Study Group (2018) VX-659-Tezacaftor-Ivacaftor in patients with cystic fibrosis and one or two Phe508del alleles. N Engl J Med 379:1599-1611. 

13. Cicalese MP, Ferrua F, Castagnaro L et al (2018) Gene therapy for adenosine deaminase deficiency: a comprehensive evaluation of short- and medium-term safety. Mol Ther 26:917-931. 

14. Thompson AA, Walters MC, Kwiatkowski J et al (2018) Gene therapy in patients with transfusion-dependent β-thalassemia. N Engl J Med 378:1479-1493. 

15. Mendell JR, Al-Zaidy S, Shell R et al (2017) Single-dose gene-replacement therapy for spinal muscular atrophy. N Engl J Med 377:1713-1722.

16. Sessa M, Lorioli L, Fumagalli F et al (2016) Lentiviral haemopoietic stem-cell gene therapy in early-onset metachromatic leukodystrophy: an ad-hoc analysis of a non-randomised, open-label, phase 1/2 trial. Lancet 388:476-487. 

17. Eichler F, Duncan C, Musolino PL et al (2017) Hematopoietic stem-cell gene therapy for cerebral adrenoleukodystrophy. N Engl J Med 377:1630-1638.

18. Orphan Drugs Sales 2019. https://www.rdmag.com/article/2019/04/orphan-drug-sales-reach-262-billion-2024.

19. Luzzatto L, Hyry HI, Schieppati A et al; Second Workshop on Orphan Drugs participants. Outrageous prices of orphan drugs: a call for collaboration. Lancet 392:791-794.

XII Congresso Nazionale della Società Italiana di Health Technology Assessment
LA FILIERA DELL’INNOVAZIONE TECNOLOGICA IN SANITÀ

Milano, 10-11 ottobre 2019

Sessione plenaria “L’innovazione per una sanità di valore”


L’innovazione per una sanità di valore: un’introduzione 

Carlo Favaretti


Innovazioni dirompenti: quale impatto su salute e sanità? 

Walter Ricciardi


Rivoluzione genetica e medicina di precisione 

Bruno Dallapiccola


Innovazione e problematiche regolatorie nel trasferimento dalla ricerca alla pratica 

Luca Pani, Xhulia Paja


Assessment of the innovation: a challenge for HTA 

Iñaki Gutiérrez-Ibarluzea

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