Nel 2020 sono stati diagnosticati circa 19,3 milioni di nuovi casi di cancro in tutto il mondo e si prevede che questo numero raggiungerà i 28,4 milioni di casi entro il 2040.
Sebbene attualmente non esistano cure per nessun tipo di cancro, per la maggior parte dei tumori, quanto più precocemente vengono individuati e trattati, tanto migliori sono i risultati. Per questo motivo, gli scienziati esplorano costantemente nuovi modi per identificare rapidamente il cancro.
Per contribuire a questo sforzo, un team di ricercatori dell’Università di Göteborg, in Svezia, ha recentemente scoperto che i cambiamenti strutturali nelle molecole di zucchero chiamate glicani che si verificano nelle cellule tumorali possono aiutare a identificare tipi specifici di cancro.
Gli scienziati ritengono che, con l’aiuto dell’intelligenza artificiale (AI), questa ricerca potrebbe essere utilizzata per sviluppare un test del sangue o della saliva per individuare il cancro.
Lo studio è stato recentemente pubblicato sulla rivista Cell Reports Methods.
Cosa sono i glicani?
Secondo il dottor Daniel Bojar, docente senior associato di bioinformatica all’Università di Göteborg e autore principale di questo studio, i glicani sono molecole di zucchero complesse che si attaccano alle proteine e ai grassi del nostro corpo.
“Sono catene intricate di diverse unità di zucchero collegate tra loro in vari modi”, ha spiegato il dottor Bojar a Medical News Today. Se questi collegamenti vengono modificati, la funzione del glicano cambia”. Nel cancro, diversi processi possono modificare i glicani”.
“Le mutazioni nel tumore possono modificare le proteine che costruiscono queste catene di zucchero, portando a un’alterazione dei glicani”, ha continuato. “Inoltre, l’infiammazione e altre condizioni sistemiche che possono accompagnare un tumore hanno un impatto noto sulla produzione di strutture glicaniche”.
Sebbene gli scienziati sappiano che i glicani vengono sistematicamente modificati nel cancro, favorendone lo sviluppo, il dottor Bojar ha affermato che la maggior parte di queste conoscenze non si basa su un’analisi statistica rigorosa, rispetto agli standard di altri campi scientifici.
“Eravamo convinti di poter ottenere maggiori informazioni da queste molecole con metodi di nuova concezione”, ha proseguito. “Essendo il tipo di molecola più ricco di informazioni nel nostro corpo, è naturale per uno scienziato dei dati utilizzare queste informazioni per le previsioni”.
“Inoltre, i glicani sono presenti sulle proteine e sulle particelle secrete dal tumore e possono quindi essere trovati in luoghi convenienti come la saliva o il sangue, il che ci permette di monitorare a distanza il tumore senza dover eseguire una vera e propria biopsia”, ha aggiunto il dottor Bojar.
Metodo di rilevamento del cancro potenziato dall’intelligenza artificiale
Per questo studio, il Dr. Bojar e il suo team hanno analizzato i dati relativi ai tumori e ai tessuti sani di circa 220 persone con tumori diagnosticati, concentrandosi su tumori gastrici, della pelle, del fegato, della prostata, del colon-retto e delle ovaie.
“La nostra preoccupazione principale è stata quella di selezionare tipi di cancro per i quali fossero disponibili dati glicanici di alta qualità, in modo che i nostri risultati fossero più affidabili”, ha detto il ricercatore quando gli è stato chiesto perché hanno deciso di concentrarsi su questi tipi di cancro.
Utilizzando un nuovo metodo di studio delle sottostrutture dei glicani mediante l’IA, gli scienziati sono riusciti a identificare le differenze nella sottostruttura dei glicani a seconda del tipo di cancro.
“I glicani sono strutturalmente molto complessi, molto più delle proteine o del DNA, e sono meglio compresi con metodi analitici avanzati come l’IA”, ha spiegato il dottor Bojar. “Inoltre, il modo in cui i glicani vengono attualmente misurati – attraverso la spettrometria di massa – porta tipicamente a dati molto eterogenei, compresi i punti di dati mancanti a causa della mancanza di sensibilità. In molti casi, ciò ha impedito al settore di effettuare valutazioni solide da questo tipo di dati”.
“Metodi come l’IA ci permettono di migliorare la qualità dei dati, come abbiamo dimostrato nell’articolo che descrive questo metodo, e questo ci permette di identificare queste sottostrutture rilevanti con un’elevata significatività statistica.”
Potenziale per la diagnosi del cancro in fase precoce
Anche se questo studio si è concentrato su tipi specifici di cancro, il dottor Bojar ha detto che non c’è motivo di pensare che questo test non possa essere applicato ad altri tipi di cancro.
“In particolare, i glicani che abbiamo trovato presenti nella maggior parte o in tutti i tipi di cancro analizzati dovrebbero essere presenti anche in altri tipi di cancro”, ha aggiunto.
Il dottor Bojar ha anche detto che un test del sangue o della saliva sviluppato grazie a questa ricerca potrebbe portare a una più rapida individuazione del cancro nelle sue fasi iniziali, sebbene siano necessarie ulteriori ricerche per determinarlo in modo definitivo.
“Un altro vantaggio di questa tecnica è che il cancro può essere monitorato, dal momento che campioni come la saliva o il sangue sono minimamente invasivi, rispetto ad esempio alle biopsie”, ha continuato. “Questo potrebbe anche estendersi al monitoraggio della ricomparsa di un tumore trattato, che potrebbe essere effettuato rapidamente con il metodo che presentiamo”.
Per quanto riguarda i prossimi passi di questa ricerca, il Dr. Bojar ha detto che si prevede di raccogliere altri dati sul cancro, in particolare da campioni di saliva di pazienti affetti da cancro ai polmoni, per estendere e migliorare i risultati ottenuti.
“Parallelamente, intendiamo utilizzare i marcatori tumorali universali e specifici che abbiamo identificato finora e sviluppare test per essi, utilizzando proteine specifiche che legano i glicani e che consentono una misurazione rapida e affidabile dello stato del paziente”, ha proseguito. “Questo sarebbe anche molto più economico della spettrometria di massa ed è possibile solo perché ora sappiamo cosa stiamo cercando”.
“Anche se è difficile stabilire quando un simile test sarà comunemente disponibile per i pazienti, abbiamo in programma di convalidare questi test su campioni clinici di pazienti entro i prossimi quattro o cinque anni”, ha aggiunto.
Un nuovo terreno per i test sul cancro
MNT ha parlato di questo studio anche con il Dr. Richard Reitherman, radiologo certificato e direttore medico della diagnostica per immagini del seno presso il Memorial Care Breast Center dell’Orange Coast Medical Center di Fountain Valley, CA. Il dottor Reitherman non è stato coinvolto in questa ricerca.
“Quando si scopre un tumore, lo si scopre con più mezzi”, ha spiegato il dottor Reitherman. “Il sangue di solito trasporta i soliti componenti di globuli rossi, piastrine, proteine e globuli bianchi, ma anche DNA, RNA, proteine, glicoproteine, glicani e lipidi che non sono normali e che quindi vengono analizzati per riconoscerli. Si tratta di cellule tumorali sparse in altre parti del corpo, perché il flusso sanguigno va dappertutto”.
“È un po’ come cercare l’oro”, ha osservato. “C’è il fiume che scorre, ma devi metterci dentro il tuo piatto con il suo setaccio appropriato, e deve essere della dimensione giusta e nel posto giusto del fiume, altrimenti non riuscirai mai a individuare le pepite d’oro. Una volta individuate le pepite d’oro, si può iniziare a sviluppare strategie terapeutiche per un particolare tumore, a prescindere dallo stadio in cui si trova, quindi è davvero entusiasmante”.
Il dottor Reitherman si è detto molto entusiasta dell’uso dell’intelligenza artificiale in questo studio.
“L’intelligenza artificiale sta diventando sempre più essenziale nell’analisi dei metadati, di cui si tratta”, ci ha detto. “Questi studi generano così tanti punti di dati e metriche di ciò che stanno misurando, che si tratti di glicani o proteine, DNA [e] RNA nel sangue o nella saliva, che non possiamo più fare affidamento su piccoli fogli di calcolo in cui persone intelligenti possono guardare e dire, oh, questo significa questo, e questo significa quello”.
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