Articolo a cura di Raul Ionut Rolnic.
I trattamenti tumorali rappresentano da sempre una grossa sfida sia per i pazienti che per i medici. I primi vengono posti a dura prova a livello psicologico, oltre che fisico, mentre i secondi cercano, non senza difficoltà, nuovi approcci che possano portare a risultati più soddisfacenti. Tra le principali problematiche, che i ricercatori devono affrontare, troviamo la grandissima varietà e specificità dei tumori. Questo porta inevitabilmente a cercare soluzioni diversificate che possano rispondere in maniera appropriata alle varie casistiche incontrate. Infatti, è da diversi anni che i ricercatori, focalizzandosi sulle mutazioni genetiche che il tumore presenta nel singolo paziente, cercano d’individuare il farmaco più adatto da utilizzare. Purtroppo, però, ogni paziente presenta caratteristiche specifiche che portano a mutazioni genetiche diverse, il che implica la necessità di produrre migliaia di farmaci.
Un passo avanti in merito a questo problema è stato fatto con l’introduzione di algoritmi in grado di modellare le interazioni genetiche e decodificare la logica presente nei diversi tumori. Questo è proprio ciò che sta attualmente facendo Andrea Califano, biologo di sistemi, presso la Columbia University. Califano, tramite l’utilizzo di algoritmi molto sofisticati, modella reti molecolari che sostengono cellule tumorali e individua i fattori di trascrizione, proteine che sono in grado di regolare il comportamento di molti geni all’interno della cellula. L’analisi delle specifiche cellule tumorali si sta dimostrando fondamentale nella riduzione del numero di farmaci da utilizzare.
Il nostro genoma è costituito da 20000 geni e circa 1500 di questi sono in grado di produrre fattori di trascrizione.
“Ci sono, diciamo, 1000 geni che sono mutati in modo ricorrente attraverso tutti i tumori che possono guidare il cancro, quindi si hanno più combinazioni potenziali di mutazioni cancerose che atomi nell’universo.”
Dichiara Califano.
Tuttavia, se si riescono a individuare questi regolatori principali si potrà fermare il cancro, indipendentemente dalla mutazione iniziale.
L’analisi delle mutazioni di ciascun paziente, per capire quali regolatori principali sia necessario considerare nel loro particolare tumore, potrebbe ridurre enormemente il numero di farmaci da utilizzare per la cura. È infatti impensabile che le industrie farmaceutiche creino un nuovo farmaco per ognuna di queste combinazioni.
Il funzionamento di questi algoritmi si basa su un metodo chiamato sequenziamento dell’RNA (RNA-seq) che permette di evidenziare quali geni sono iperattivi o non attivi nel cancro rispetto a quelli che si trovano nei tessuti sani.
Eileen Kapotes, un’insegnante di circa 50 anni, ha dovuto subire trattamenti estenuanti a causa di un cancro al seno molto aggressivo che ormai si era diffuso in tutto il corpo. La radioterapia e il noto farmaco Herceptin non sono risultati efficaci nel limitare la crescita del tumore. Date le circostanze, quando si è presentata l’occasione di provare un farmaco alternativo chiamato ruxolitinib, originariamente progettato per trattare i tumori che colpiscono il sangue e il midollo osseo, non ci ha pensato due volte.
Questo farmaco, scelto grazie al lavoro di ricerca effettuato da Califano, ha permesso di controllare il tumore senza creare grossi effetti collaterali. Il cancro è rimasto stabile per circa 2 anni grazie all’utilizzo del ruxolitinib.
Nel 2015 nasce la DarwinHealth, società co-fondata da Califano, che impiega questi algoritmi per supportare i medici individuando i principali fattori di trascrizione nel tumore e suggerendo specifici farmaci da utilizzare.
La Columbia University inoltre, ha stanziato 15 milioni di dollari da utilizzare in 3 anni per l’utilizzo degli algoritmi DarwinHealth per la sperimentazione su 3000 malati di cancro. Lo scorso gennaio anche il Cancer Hospital di Pechino ha deciso d’impiegare gli strumenti di DarwinHealth per indirizzare il trattamento per i pazienti negli studi clinici.