Ruolo deI microRNA nella patogenesi del mesotelioma maligno: un approccio basato sulle “evidenze scientifiche” e sull’analisi computazionale

MicroRNAs (miRNAs) are endogenous, non-coding, small RNAs able to modulate gene expression at post-transcriptional level with a fundamental role in multiple cellular processes and regulatory pathways. Aberrantly expressed miRNAs have been correlated to the pathogenesis of numerous cancers including Malignant mesothelioma (MM). MM is an asbestos-related lethal cancer, poorly responsive to current treatments. In this study, a systematic review and a qualitative meta-analysis has been performed to identify miRNA with potential clinical relevance as early biomarkers. Notably, a gorup of high-confidence MM-associated miRNAs has been identified and called mesomiRs, namely circulating miR-126-3p, miR-103a-3p, and miR-625-3p, and tissue miR-16-5p, miR-126-3p, miR-143-3p, miR-145-5p, miR-192-5p, miR-193a-3p, miR-200b-3p, miR-203a-3p, and miR-652-3p. Subsequently, they were then subjected to bioinformatic analysis to predict their role in the disruption of key pathways involved in the pathogenesis of MM, and functional investigation confirmed their early diagnostic value. In a second step of analysis, this study focused on the establishment of an experimental method for determining differentially expressed miRNAs between MM samples and controls. MiR-214 has been highlighted as the most dowregulated miRNA in MM specimens in comparison to the control group. Finally, the combination of in silico target prediction analysis and empirical target data, has allowed the identification of EZH2, among others, as a key target gene involved in malignant transformation. These findings provide new evidence-based knowledge for cancer drug discovery. Further studies are necessary to investigate the role of miRNA-target interactions in the disruption of key signaling pathways identified. Here we demonstrated that a well settled data mining approach and bioinformatic analysis might disclose the most reliable microRNA-gene target interactions having key role in the pathogenesis of MM.

I MicroRNA (miRNAs) sono dei piccoli RNA non codificanti in grado di regolare l’espressione genica a livello post-trascrizionale. Essi hanno un ruolo fondamentale nei più svariati processi cellulari. L’espressione aberrante dei miRNA è stata correlata alla patogenesi di numerose neoplasie compreso il Mesotelioma Maligno (MM), un tumore letale correlato all’esposizione ad amianto, resistente alle terapie ad oggi disponibili. In questo studio sono state condotte una rassegna sistematica della letteratura ed una meta-analisi qualitativa per cercare di identificare i miRNA rilevanti nella diagnosi precoce del MM. E’stato identificato un gruppo di miRNA MM-associati caratterizzati da una potenziale rilevanza clinica. Essi sono stati definiti “mesomiRs” e comprendono i miR-126-3p, miR-103a-3p, miR-625-3p, circolanti ed i miR-16-5p, miR-126-3p, miR-143-3p, miR-145-5p, miR-192-5p, miR-193a-3p, miR-200b-3p, miR-203a-3p, miR-652-3p, tissutali. I mesomiRs sono stati sottoposti ad analisi bioinformatica e funzionale per individuare sia il loro ruolo giocato nella deregolazione delle vie di trasduzione del segnale alla base della patogenesi del MM, sia il loro potenziale diagnostico. In una seconda fase del lavoro, lo studio si è focalizzato sull’allestimento di un metodo sperimentale per analizzare i miRNA differenzialmente espressi tra campioni di MM tissutali e cellulari, e controlli sani. Il miR-214 si è rivelato come il più down-regolato nei campioni patologici rispetto ai controlli. L’analisi in silico di predizione dei target, corroborata dal confronto dei dati sperimentali in letteratura, ha portato all’identificazione della proteina EZH2 come target verosimile del miR-214. Questi sono la base per ulteriori studi sulle specifiche interazioni miRNA-target e i dati fornisco nuove evidenze per lo sviluppo di futuri agenti terapeutici. Questo lavoro dimostra inoltre che un approccio di data-mining ben progettato, affiancato dall’analisi bioinformatica, può svelare informazioni interessanti sui meccanismi alla base della patogenesi del MM e delle patologie dovute all’esposizione all’amianto.