Marc-André Legault, nuovo professore alla Facoltà di Farmacia dell’Università di Montreal, mira a comprendere meglio l’influenza delle variazioni genetiche sulla risposta ai farmaci al fine di trasformare l’assistenza sanitaria. Combinando statistiche genetiche, epidemiologia genetica e apprendimento automatico, cerca di designare i pazienti che hanno maggiori probabilità di beneficiare di trattamenti specifici riducendo al minimo i loro effetti collaterali. La ricerca che potrebbe trasformare la medicina personalizzata.
Un’iniezione di ricerca fin dal primo anno di università
È alla fine del primo anno di laurea in scienze biomediche che Marc-André Legault si innamora della ricerca. Ha completato uno stage presso la Scuola di Optometria dell’Università di Montreal e si è unito a un laboratorio di neuroscienze, un’esperienza che ha lasciato un segno indelebile in lui. Lì realizzò il suo primo vero progetto di ricerca e vi si dedicò con passione. “Ho potuto davvero portare avanti il mio progetto di ricerca attraverso esperimenti, riportare i risultati, interagire con il resto del team”, ricorda con entusiasmo.
Poi un incontro significativo con un ricercatore di bioinformatica ha ridefinito la sua traiettoria. “Mi raccontò quanto la bioinformatica fosse una disciplina emergente e che fosse molto utile nella ricerca biomedica per risolvere problemi concreti”, ricorda. Affascinato dalle potenzialità di questa disciplina che poteva coniugare con la sua curiosità per le nuove tecnologie, lo studente ha deciso di specializzarsi in bioinformatica.
Durante i suoi studi, entra a far parte dello staff del laboratorio di Marie-Pierre Dubé presso il Montreal Heart Institute. Lì ha potuto sviluppare le sue competenze nello sviluppo di strumenti bioinformatici, concentrandosi in particolare sul confronto di metodi per la rilevazione di variazioni strutturali del genoma. Fu anche lì che firmò la sua prima pubblicazione scientifica, un lavoro innovativo per il quale utilizzò gemelli monozigoti per confrontare diversi algoritmi per rilevare le variazioni genetiche.
Predire l’efficacia dei farmaci utilizzando approcci omici
Marc-André Legault esplora approcci all’avanguardia nella farmaco-omica per trasformare la medicina personalizzata. Piuttosto che limitarsi all’analisi di un singolo gene o di una singola proteina, adotta una visione più globale, prendendo in considerazione tutte le molecole presenti nell’organismo. “Nell’epidemiologia genetica, ci concentriamo su semplici biomarcatori come i livelli di colesterolo per valutare i rischi di malattie cardiovascolari. Con gli approcci omici analizziamo l’effetto dei farmaci su tutte le proteine del corpo”, spiega.
Nel suo dottorato, Marc-André Legault ha analizzato gli effetti di 26.616 proteine su 1746 fenotipi sulla base dei dati di oltre 413.000 individui della UK Biobank, un’ampia coorte di popolazione nel Regno Unito. Questa ricerca, accessibile tramite la piattaforma ExPheWAS, ci consente di comprendere meglio i collegamenti tra variazioni genetiche e diverse malattie.
Con questo lavoro il professore si propone di fornire un quadro molecolare completo dello stato di salute dei pazienti integrando dati su proteine e altri biomarcatori. Questo approccio consentirà infine di selezionare i farmaci più adatti a ciascun individuo, tenendo conto del suo profilo biologico unico. “Possiamo quindi utilizzare queste informazioni per dare priorità ai trattamenti, personalizzando le scelte farmacologiche in base alle condizioni attuali del paziente”, spiega il professore.
Un aspetto chiave della sua ricerca riguarda la modellazione dell’effetto dei farmaci sulle persone che non li assumono, utilizzando le loro variazioni genetiche. “Se una persona è portatrice di una variazione genetica che riduce naturalmente l’attività di un enzima, ciò può imitare l’effetto di un farmaco progettato per inibire quell’enzima”, afferma. Questi modelli si rivelano quindi utili nello sviluppo di farmaci per aiutare lo sviluppo di studi clinici o per prevedere gli effetti a lungo termine dell’uso dei farmaci.
In qualità di ricercatore associato presso Mila, l’Istituto di intelligenza artificiale del Quebec, Marc-André Legault continua a progettare strumenti bioinformatici e algoritmi di apprendimento automatico per analizzare le conseguenze delle variazioni genetiche sulle risposte ai trattamenti. La sua ricerca include anche il “riproposizione dei farmaci”, ovvero l’uso di trattamenti esistenti per altre malattie. Ad esempio, un farmaco progettato per trattare il morbo di Crohn potrebbe essere riproposto per trattare l’artrite dopo averne studiato gli effetti sul profilo omico dei pazienti.
Ricerca per bambini
Marc-André Legault è ora ricercatore presso il Centro di ricerca Azrieli del CHU Sainte-Justine, dove lavora per determinare quali farmaci prescritti agli adulti potrebbero essere prescritti ai bambini. Ciò rappresenta una grande sfida per i ricercatori abituati a utilizzare supercomputer e grandi banche dati: “Negli adulti, è comune avere coorti di oltre 500.000 o 1.000.000 di partecipanti; nei bambini è estremamente raro”, afferma.
«Comprendere a livello molecolare l’effetto dei farmaci sui bambini ci permetterà di concentrarci su trattamenti adatti alle loro esigenze specifiche», continua, determinato a migliorare l’assistenza ai piccoli pazienti.
Trasmettere la passione per la ricerca
Accanto alla sua attività di ricerca, Marc-André Legault si diverte a trasmettere le sue conoscenze alle sue classi dell’Università di Montreal. Quest’inverno insegnerà loro la randomizzazione mendeliana, che è strettamente legata al suo lavoro di ricerca. «L’insegnamento alimenta la ricerca e spero di trasmettere questa passione ai miei studenti», confida. Per lui la ricompensa più grande sarebbe vedere uno studente ispirato dai suoi corsi unirsi al team del suo laboratorio, pronto a contribuire alla ricerca e a realizzare i propri progetti innovativi.
