Un sofisticato algoritmo computazionale, applicato ad un vasto insieme di marcatori genetici, è riuscito a raggiungere una maggiore accuratezza, rispetto ai metodi convenzionali, nell’individuare il rischio di diabete tipo 1. Un team di ricercatori, guidati dal Dr.Hakonarson, direttore del Center for Applied Genomics presso il Children’s Hospital di Philadelphia, afferma che la loro tecnica applicata ad alcune malattie multigeniche, tra cui il diabete, consente di ottenere miglioramenti nella prospettiva di personalizzare la medicina sulla base del profilo genetico di ciascun individuo. Gli studi di associazione sull’intero genoma (GWAS), nei quali vengono impiegati strumenti automatici che esaminano l’intero genoma umano alla ricerca di varianti genetiche, potrebbero permettere ai medici di predire accuratamente il rischio di ogni individuo relativo ad una specifica malattia e, quindi, guidarli nelle strategie di prevenzione e trattamento.
13 Novembre 2009
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