Cuore e Grassi: Svelato il Ruolo Sorprendente della S-Palmitoilazione nelle Malattie Coronariche

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa di affascinante che sta emergendo nel campo della ricerca cardiovascolare. Parliamo di cuore, arterie e di un processo molecolare un po’ meno conosciuto ma potenzialmente cruciale: la S-palmitoilazione.

Le malattie coronariche (CAD – Coronary Artery Disease) sono, purtroppo, un problema enorme a livello globale. Si tratta di quelle condizioni in cui le arterie che portano sangue al cuore si restringono o si bloccano, spesso a causa di placche aterosclerotiche. Questo può portare a ischemia (mancanza di ossigeno al muscolo cardiaco) e, nei casi peggiori, all’infarto. Sappiamo che c’entrano il metabolismo dei lipidi (grassi) e le risposte immunitarie “sbagliate”, ma c’è sempre qualcosa di nuovo da scoprire sui meccanismi più fini.

Cos’è questa S-palmitoilazione?

Immaginate le proteine come operai specializzati nelle nostre cellule. La S-palmitoilazione è come aggiungere un piccolo “attrezzo” lipidico (un acido grasso chiamato palmitato) a questi operai, in un punto specifico (un amminoacido chiamato cisteina). Questo “attrezzo” può cambiare dove va la proteina, con chi interagisce, quanto dura e come funziona. È un processo reversibile, una sorta di interruttore on/off, regolato da enzimi specifici (le ZDHHC palmitoil transferasi per “accendere” e le depalmitoilasi APTs/PPTs per “spegnere”).

Questa modifica è già stata collegata a diverse malattie, come cancro e patologie neurodegenerative. Recentemente, l’attenzione si è spostata anche sul fronte cardiovascolare. Ad esempio, si è visto che un enzima ZDHHC è più espresso in pazienti diabetici con malattia coronarica. Questo ci ha fatto drizzare le antenne: e se la S-palmitoilazione avesse un ruolo diretto nell’insorgenza e progressione della CAD?

La nostra indagine “digitale”

Per capirci di più, abbiamo intrapreso un viaggio nel mondo della bioinformatica. Invece di lavorare solo in laboratorio, abbiamo analizzato enormi set di dati già disponibili, provenienti da studi precedenti e depositati in database pubblici come il Gene Expression Omnibus (GEO). In particolare, ci siamo concentrati su:

• GSE113079: Un set di dati di trascrittomica (l’insieme degli RNA messaggeri, che dicono quali geni sono “accesi”) da cellule mononucleate del sangue periferico di 93 pazienti con CAD e 48 controlli sani.
• GSE23561: Un set di dati simile, usato per validare i nostri risultati.
• GSE121893: Un set di dati di sequenziamento a singola cellula da tessuto cardiaco, per vedere cosa succede a livello delle singole cellule nel cuore malato.

Abbiamo iniziato identificando i geni noti per essere coinvolti nella S-palmitoilazione (li chiameremo PRGs – Palmitoylation-Related Genes). Poi, usando tecniche come l’analisi dell’espressione differenziale (per vedere quali geni sono più o meno attivi nei pazienti CAD rispetto ai sani) e la Weighted Gene Co-expression Network Analysis (WGCNA, per trovare gruppi di geni che lavorano insieme), abbiamo cercato i geni legati alla palmitoilazione che fossero anche espressi in modo diverso nella CAD.

Alla scoperta dei geni “chiave”

Incrociando i dati, siamo arrivati a identificare 534 geni differenzialmente espressi legati alla palmitoilazione (DE-PRGs). Analizzando le loro funzioni (con analisi GO e KEGG), abbiamo visto che sono coinvolti in processi importanti come il trasporto attraverso le membrane cellulari, l’attività dei canali ionici (fondamentali per la contrazione muscolare e la trasmissione dei segnali) e vie di segnalazione come quella del calcio.

Ma 534 geni sono ancora tanti! Per trovare i veri protagonisti, abbiamo usato un approccio combinato:

1. Abbiamo costruito una rete di interazione proteina-proteina (PPI) per vedere come questi geni “parlano” tra loro.
2. Abbiamo applicato algoritmi di machine learning (LASSO, SVM-RFE, Boruta) come dei setacci finissimi per selezionare i geni più rilevanti e predittivi per la CAD all’interno di questa rete.

Questo processo ci ha portato a identificare tre geni “hub” (cioè centrali) particolarmente interessanti: CXCL12, KRTAP4-7 e PPP2R2B. Abbiamo verificato che questi tre geni fossero effettivamente più espressi nei campioni di sangue dei pazienti con CAD rispetto ai controlli sani, sia nel set di dati principale (GSE113079) che in quello di validazione (GSE23561). Un risultato consistente!

Un “termometro” molecolare per la CAD?

La cosa entusiasmante è che questi tre geni, presi insieme, sembrano avere un forte potere diagnostico. Abbiamo costruito un modello predittivo chiamato nomogramma basato sull’espressione di CXCL12, KRTAP4-7 e PPP2R2B. Analizzando le curve ROC (uno strumento statistico per valutare l’accuratezza diagnostica), abbiamo ottenuto valori di AUC (Area Under the Curve) superiori a 0.9 in entrambi i set di dati. Un AUC vicino a 1 indica un’ottima capacità di distinguere i pazienti con CAD dai controlli sani. Questo suggerisce che questi geni potrebbero diventare dei biomarcatori utili per la diagnosi precoce o la stratificazione del rischio.

Il legame con l’immunità

La CAD non è solo un problema di “tubi intasati”, ma anche di infiammazione cronica e risposte immunitarie alterate. Abbiamo quindi usato un algoritmo chiamato CIBERSORT per stimare l’abbondanza dei diversi tipi di cellule immunitarie nei campioni di sangue. Abbiamo trovato differenze significative tra pazienti CAD e controlli (ad esempio, più macrofagi M0 e cellule T regolatorie nei pazienti).

E qui viene il bello: abbiamo scoperto che l’espressione dei nostri geni hub è correlata con l’abbondanza di specifiche cellule immunitarie. Ad esempio, CXCL12 e KRTAP4-7 sono risultati significativamente correlati con i linfociti T CD4 naive, i monociti e le cellule Natural Killer (NK) a riposo. Questo rafforza l’idea che la S-palmitoilazione, agendo su questi geni, possa influenzare la risposta immunitaria nella parete delle arterie.

Uno sguardo dentro il cuore: l’analisi a singola cellula

Per avere un quadro ancora più dettagliato, abbiamo analizzato i dati di sequenziamento a singola cellula dal tessuto cardiaco (GSE121893). Questo ci ha permesso di vedere quali tipi di cellule nel cuore esprimono i nostri geni hub e come queste cellule comunicano tra loro.
Abbiamo identificato diverse popolazioni cellulari: cellule endoteliali (il rivestimento interno dei vasi), fibroblasti (cellule strutturali), macrofagi (cellule immunitarie) e cellule muscolari lisce.
È emerso che CXCL12 e PPP2R2B sono espressi in diverse di queste cellule, con PPP2R2B particolarmente alto nei pazienti CAD. Curiosamente, KRTAP4-7 non sembrava espresso in queste cellule cardiache, suggerendo che il suo ruolo principale potrebbe essere nel sangue circolante o in altri contesti.
L’analisi della comunicazione intercellulare ha rivelato intense “conversazioni” tra cellule endoteliali, fibroblasti e macrofagi nei cuori dei pazienti CAD, con una coppia ligando-recettore particolarmente attiva: GRN-SORT1. Questo pathway è già noto per essere coinvolto nel metabolismo lipidico e nella progressione della CAD, suggerendo un possibile meccanismo attraverso cui queste cellule interagiscono nel contesto della malattia.

Conferme sperimentali e prospettive future

Per essere sicuri che i nostri risultati “digitali” avessero un riscontro reale, abbiamo condotto esperimenti di qRT-PCR su campioni di sangue di un piccolo gruppo di pazienti CAD e controlli sani reclutati localmente. I risultati hanno confermato: l’espressione di CXCL12, KRTAP4-7 e PPP2R2B era significativamente più alta nei pazienti con CAD, proprio come avevamo visto nei dati pubblici.

Cosa significa tutto questo? Beh, per la prima volta abbiamo identificato sistematicamente dei geni hub associati alla S-palmitoilazione nella malattia coronarica, usando un approccio integrato di bioinformatica e machine learning, validato su più coorti e a livello sperimentale. Questi geni (CXCL12, KRTAP4-7, PPP2R2B) non solo sembrano avere un potenziale come biomarcatori diagnostici (come suggerito dal nomogramma), ma aprono anche nuove strade per capire i meccanismi della malattia, in particolare il legame tra modificazioni lipidiche, infiammazione e comunicazione cellulare nel microambiente vascolare.

Certo, siamo ancora all’inizio. Questi sono studi basati su correlazioni e analisi computazionali. Il prossimo passo fondamentale sarà validare funzionalmente il ruolo di questi geni e della loro palmitoilazione, magari usando modelli cellulari o animali, per capire *esattamente* come influenzano la CAD. Bisognerà anche studiare se farmaci che modulano la S-palmitoilazione o che bersagliano specificamente questi geni possano avere un effetto terapeutico.

È un campo di ricerca in piena effervescenza, che ci ricorda quanto sia complessa e affascinante la biologia del nostro cuore e come processi molecolari apparentemente “piccoli” possano avere un impatto enorme sulla nostra salute. Continueremo a scavare!

Fonte: Springer