Artrite psoriasica: verso la medicina personalizzata

L'artrite psoriasica (PsA) è una malattia infiammatoria cronica, caratterizzata da psoriasi con manifestazioni muscolo-scheletrico ed extra-articolari. Negli ultimi anni sono stati sviluppati molti farmaci per la PsA con l’intento di ridurre l'attività della malattia, migliorare la qualità della vita dei pazienti e prevenire la disabilità. Tuttavia, fino ad oggi l’approccio al trattamento si basa più su una strategia “trial-and-error” piuttosto che su un approccio personalizzato. Attualmente sono stati approvati diversi farmaci biologici anti-reumatici modificanti la malattia (bDMARDs). Tra questi, gli inibitori del fattore di necrosi tumorale TNF-alfa rappresentano una scelta di prima linea frequente, in particolare quando la PsA è resistente ai convenzionali DMARDs sintetici. Un punto chiave per la ricerca futura nel campo della PsA è l’identificazione dei bDMARDs giusti per il giusto fenotipo del paziente. 

In questa prospettiva, il consorzio PSA-SynoBioMark (Towards personalized medicine in Psoriatic Arthritis: identification of multiple biomarkers, including synovial transcriptome at single-cell resolution, predicting treatment response to TNF antagonists) si propone di affrontare questa sfida attraverso l'identificazione di biomarcatori multipli, inclusi quelli sinoviali, tramite approcci omici a livello cellulare (single-cell RNA sequencing), per predire la risposta agli inibitori del TNF.

Le quattro unità di reumatologia partecipanti al progetto recluteranno una coorte di pazienti con PsA sottoposti a trattamento con inibitori del TNF. Verranno raccolti dati demografici, dati di laboratorio e immagini relative alla malattia, campioni di sangue e campioni di tessuto e fluidi sinoviali. Il set di biomarcatori identificati sarà quindi confermato in una coorte di validazione per definire le potenziali caratteristiche predittive della risposta alla terapia. L'obiettivo è quello di migliorare l’efficacia del farmaco, ridurre al minimo il ciclo di trattamento e ridurre i costi del sistema sanitario, fornendo un set di biomarcatori in grado di prevedere la risposta del trattamento.