Contrariamente a quello che si può pensare, i tumori non sono composti soltanto da cellule cancerose. Attorno a esse esiste un ambiente complesso formato da cellule immunitarie, tessuti di supporto e numerosi altri elementi biologici che possono influenzare sia la crescita della malattia sia l’efficacia delle terapie. Comprendere questa rete di interazioni è uno degli obiettivi principali della ricerca oncologica moderna, ma analizzarla in modo preciso è spesso difficile.
Un gruppo di ricercatori finanziato dal National Institutes of Health (NIH), guidato da Aadel Chaudhuri della Mayo Clinic e Aaron Newman della Stanford University, ha sviluppato un sistema basato sull’intelligenza artificiale in grado di identificare e classificare questi microambienti tumorali. Lo studio, pubblicato sulla rivista Nature, suggerisce che tali informazioni potrebbero essere ottenute anche attraverso un semplice esame del sangue.
L’intelligenza artificiale individua nove “ecotipi” tumorali
Per realizzare il lavoro, gli scienziati hanno analizzato dati provenienti da oltre 100 tumori umani di differenti tipologie e da più di 10 milioni di cellule singole. Utilizzando tecniche avanzate di analisi genetica e apprendimento automatico, il sistema ha identificato specifici modelli di attività genetica condivisi da diversi tumori.
I ricercatori hanno così individuato nove distinti “ecotipi spaziali”, ovvero particolari configurazioni cellulari che tendono a comparire in specifiche aree del tumore. Alcuni risultavano più frequenti nelle zone periferiche della massa tumorale, mentre altri erano localizzati soprattutto nelle regioni centrali.
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L’aspetto più interessante è che la presenza di determinati ecotipi sembrava collegata alla prognosi dei pazienti e alla risposta ai trattamenti. In particolare, due ecotipi identificati come SE7 e SE8 sono stati associati a una migliore risposta alle immunoterapie basate sull’inibizione dei checkpoint immunitari. Al contrario, l’ecotipo SE4 è risultato collegato a una maggiore resistenza terapeutica.
Dal tumore al sangue
Successivamente il team ha verificato se questi segnali biologici potessero essere rilevati senza ricorrere a biopsie invasive. I ricercatori si sono concentrati sul DNA rilasciato dai tumori nel sangue e sulle sue caratteristiche chimiche, in particolare sui processi di metilazione che influenzano l’attività dei geni.
Attraverso un secondo sistema di intelligenza artificiale, gli studiosi sono riusciti a collegare specifici schemi di metilazione ai diversi ecotipi tumorali. Questo ha permesso di stimare la presenza degli ecotipi semplicemente analizzando un campione di sangue.
Per testare il metodo, il gruppo ha studiato campioni provenienti da 78 pazienti affetti da melanoma sottoposti a immunoterapia. Anche in questo caso i risultati hanno confermato che livelli elevati degli ecotipi SE7 e SE8 erano associati a migliori benefici clinici e a una sopravvivenza più lunga, mentre livelli più alti di SE4 risultavano correlati a una risposta peggiore alle cure.
Verso terapie sempre più personalizzate
Secondo gli autori, questi risultati potrebbero aprire la strada a strumenti diagnostici meno invasivi e più rapidi per monitorare l’evoluzione dei tumori e prevedere l’efficacia delle terapie prima ancora che vengano somministrate.
L’obiettivo finale è permettere ai medici di individuare fin dall’inizio il trattamento più adatto per ogni paziente, evitando di perdere tempo prezioso con strategie terapeutiche poco efficaci. Come ha spiegato Chaudhuri, se un paziente non è destinato a rispondere a una determinata terapia, sapere questa informazione in anticipo potrebbe consentire di passare subito a un’alternativa più promettente, migliorando concretamente le possibilità di successo delle cure.
Fonti:
NIH - Blood test predicts tumor response to treatment
