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INNOVATIVO ALGORITMO DI NORMALIZZAZIONE BASATO SU ANALISI DELLE COMPONENTI PRINCIPALI

La metabolomica basata su spettroscopia NMR può dare un prezioso contributo in ambito farmacologico: investigare la tossicità di un farmaco, analizzarne l'efficacia mediante studi su modelli cellulari in vitro e poi in vivo e studiarne la selettività ed i meccanismi di azione. Cambiamenti nei metaboliti in spettri di campioni cellulari soggetti a trattamenti con farmaci e/o con agenti chimico, fisici e biologici, possono essere confusi con la variabilità intrinseca delle popolazioni cellulari. Questi effetti richiedono procedimenti statistici raffinati per determinare la loro significatività. Tuttavia, prima di applicare i trattamenti statistici, gli spettri di diversi campioni devono essere normalizzati, per eliminare eventuali effetti dovuti a differenze di concentrazione e/o strumentali in modo da rendere più efficace l'analisi statistica tesa a verificare la significatività delle differenze proprie riscontrate. Ad oggi l'analisi statistica multivariata e le tecniche di normalizzazione operano separatamente e con finalità differenti: la prima fornisce informazioni soprattutto qualitative e descrittive, la seconda si concentra sulle problematiche di quantificazione e confronto di coppie di spettri.Il gruppo proponente ha recentemente sciluppato un nuovo algoritmo di normalizzazione basato sulla PCA e che sintetizza i due aspetti precedentemente illustrati. Obiettivo del presente progetto di ricerca è quello di specializzare l'algoritmo alle diverse tecniche spettroscopiche applicate su campioni biologici, sfruttandone la sua indipendenza dalla forma dei segnali spettroscopici. In particolare se ne studierà la sua applicabilità ai segnai nel dominio del tempo che generalmente non richiedono particolari pre-elaborazioni. Pubblicazioni di Fisica Applicata (Medica ed Ambientale) sottoposte alla valutazione in cui sono state sviluppati le competenze necessarie allo svolgimento del progetto proposto:1) A Vilasi, S Vilasi, R Romano, F Acernese, F Barone, ML Balestrieri, R Maritato, G Irace, I Sirangelo (2012). Unraveling amyloid toxicity pathway in NIH3T3 cells by a combined proteomic and 1H-NMR metabonomic approach. JOURNAL OF CELLULAR PHYSIOLOGY, vol. 228, p. 1359-1367, ISSN: 0021-9541, doi:10.1002/jcp.242942) R Romano, S Vilasi, F Acernese, R Canonico, A Vilasi, G Giordano, F Barone (2013). A principal components algorithm for spectra normalisation. INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING AND TECHNOLOGY, vol. 13, p. 357-369, ISSN 1752-6418, doi: 10.1504/IJBET.2013.058537.3) R Romano, F Acernese, R Canonico, G Giordano, F Barone (2013). Comparison of 1H-NMR spectra by normalisation algorithms for studying amyloid toxicity in cells. INTERNATIONAL JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING AND TECHNOLOGY, vol. 13, p. 370-382, ISSN 1752-6418, doi: 10.1504/IJBET.2013.0585404) G. Persichetti, A. Chiummo, F. Acernese, et. al (2011). Model Independent Numerical Procedure for the Diagonalization of a Multiple Input Multiple Output Dynamic System. IEEE TRANSACTIONS ON NUCLEAR SCIENCE, vol. 58 n.4, p. 1588-1595, ISSN: 0018-9499, doi: 10.1109/TNS.2011.21598465) T Accadia, F Acernese, P Astone, G Ballardin,..., R Romano et al. (2012). Characterization of the Virgo seismic environment. CLASSICAL AND QUANTUM GRAVITY, vol. 29, p. 025005-1 025005-10, ISSN0264-9381, doi:10.1088/0264-9381/29/2/025005.