Scoprire il segreto per migliori terapie contro il cancro Come possono gli scienziati prevedere con precisione in che modo le diverse cellule tumorali risponderanno a vari farmaci? Secondo un nuovo studio, la soluzione non risiede nelle mutazioni dei singoli geni che innescano il cancro, ma piuttosto nella «firma mutazionale» lasciata sull’intero genoma del cancro. Salute © CI Photos, Shutterstock Nell’ambito dell’odierna medicina oncologica di precisione, i medici utilizzano le informazioni genetiche provenienti dai tumori dei pazienti al fine di pianificare e monitorare le strategie di trattamento. Tramite lo studio del DNA del tumore, possono infatti individuare le mutazioni e altri cambiamenti a livello genetico che fanno insorgere il cancro nei pazienti e, pertanto, prevedere la modalità di risposta del tumore a un farmaco specifico. Tuttavia, questo tipo di indicatori predittivi sono attualmente alquanto rari. In effetti, devono ancora essere sviluppati farmaci specifici per un grande numero di geni pilota mutati, ossia i geni le cui mutazioni provocano la progressione del cancro. Inoltre, la risposta di un tumore a un farmaco varia notevolmente da paziente a paziente e, come riferito in un comunicato stampa sulla rivista «EurekAlert!», «tale variabilità non è spesso riconducibile alle mutazioni del gene pilota.» Partendo da questo presupposto, alcuni ricercatori sostenuti dai progetti HYPER-INSIGHT, DECIDER e PROBIST, finanziati dall’UE, hanno tentato di scoprire se le cosiddette firme mutazionali potessero rivelarsi indicatori utili della risposta delle cellule tumorali a farmaci differenti. Una firma mutazionale consiste in un’impronta lasciata sul genoma del cancro che indica qualunque danno e riparazione del DNA verificatisi durante la formazione di un tumore. Le firme mutazionali non hanno origine dai geni pilota, bensì rispecchiano le mutazioni avvenute sull’intero genoma. Indicatori di potenza superiore rispetto ai marcatori genetici tradizionali Il gruppo di ricerca ha riscontrato che le firme mutazionali possono effettivamente prevedere con precisione l’azione dei vari farmaci sulle cellule tumorali di diversi tipi di tumore. «Abbiamo condotto alcune analisi statistiche avvalendoci di metodi basati sull’apprendimento automatico, tenendo conto al tempo stesso dei genomi delle cellule tumorali, della loro risposta ai diversi farmaci e alle sperimentazioni di editing genetico. Sorprendentemente, le nostre analisi hanno svelato che i marcatori genetici «classici», come ad esempio le mutazioni del gene pilota o i cambiamenti del numero di copie sono di frequente meno potenti rispetto ai marcatori genetici della firma mutazionale nella previsione della risposta ai farmaci», afferma nel medesimo comunicato stampa il dott. Fran Supek dell’Istituto di ricerca biomedica, in Spagna, che ha ospitato il progetto HYPER-INSIGHT e ha ricoperto il ruolo di partner dei progetti DECIDER e PROBIST. Secondo gli scienziati, le firme delle anomalie nella riparazione del DNA tendono a indicare la sensibilità delle cellule tumorali a determinati farmaci. «Dato che i tumori sono caratterizzati da meccanismi di riparazione del DNA compromessi, queste terapie predittive disporranno di una capacità superiore nell’annientare le cellule cancerose, risparmiando quelle sane», spiega il comunicato stampa. Per contro, le firme di esposizioni passate ad agenti dannosi per il DNA, quale la chemioterapia, tendono a correlarsi con la resistenza ai farmaci. Le analisi di replicazione eseguite su serie di dati di screening genetico di farmaci indipendenti e CRISPR, hanno rivelato la presenza di centinaia di associazioni forti tra le firme mutazionali e le risposte ai farmaci. «Gli algoritmi impiegati per l’individuazione delle firme mutazionali e del loro collegamento a punti deboli dei farmaci sono di libero accesso», riferisce il comunicato stampa. Lo studio sostenuto dai progetti HYPER-INSIGHT (Hypermutated tumors: insight into genome maintenance and cancer vulnerabilities provided by an extreme burden of somatic mutations), DECIDER (Improved clinical decisions via integrating multiple data levels to overcome chemotherapy resistance in high-grade serous ovarian cancer) e PROBIST (COFUND BIST POSTDOCTORAL FELLOWSHIP PROGRAMME) è stato pubblicato sulla rivista «Nature Communications». Per maggiori informazioni, consultare: progetto HYPER-INSIGHT progetto DECIDER sito web del progetto PROBIST Parole chiave HYPER-INSIGHT, DECIDER, PROBIST, cancro, tumore, gene, DNA, farmaco, mutazione, firma mutazionale, marcatori genetici, risposta ai farmaci
