Innovazione, creato un software che predice il comportamento delle cellule del cancro 

Analogamente ai modelli meteorologici che prevedono l’arrivo di tempeste, i ricercatori hanno ora sviluppato un metodo per prevedere l’attività cellulare nei tessuti nel tempo. Il nuovo software combina tecnologie genomiche con modelli computazionali per prevedere i cambiamenti comportamentali delle cellule, come la comunicazione tra cellule che potrebbe favorire la proliferazione di cellule tumorali. I ricercatori dell’Institute for Genome Sciences (IGS) della University of Maryland School of Medicine (UMSOM) hanno co-diretto lo studio, pubblicato online il 25 luglio sulla rivista Cell. E’ il risultato di un progetto pluriennale e multilaboratorio all’interfaccia tra sviluppo software e importanti collaborazioni tra ricercatori scientifici di laboratorio e di equipe clinica. Questa ricerca potrebbe portare alla creazione di programmi informatici in grado di aiutare a determinare il trattamento migliore per i pazienti oncologici, creando essenzialmente un “gemello digitale” del paziente. “Sebbene la ricerca biomedica standard abbia compiuto passi da gigante nella caratterizzazione degli ecosistemi cellulari con le tecnologie genomiche, il risultato e’ ancora una singola istantanea nel tempo, piuttosto che mostrare come malattie come il cancro possano derivare dalla comunicazione tra le cellule”, ha affermato Jeanette Johnson, PhD, Postdoc Fellow presso l’Institute for Genome Sciences (IGS) dell’UMSOM e co-prima autrice di questo studio.

“Il cancro e’ controllato o attivato dal sistema immunitario, che e’ altamente individualizzato; questa complessita’ rende difficile fare previsioni basate sui dati relativi al cancro umano per un paziente specifico”. Cio’ che rende unica questa ricerca e’ l’uso di una “grammatica delle ipotesi” in linguaggio semplice che usa un linguaggio comune come ponte tra sistemi biologici e modelli computazionali e simula il comportamento delle cellule nei tessuti. Paul Macklin, PhD, Professore di Ingegneria dei Sistemi Intelligenti presso l’Universita’ dell’Indiana, ha guidato un team di ricercatori che ha sviluppato la grammatica per descrivere il comportamento cellulare. Questa grammatica consente agli scienziati di utilizzare semplici frasi in inglese per costruire rappresentazioni digitali di sistemi biologici multicellulari e ha permesso al team di sviluppare modelli computazionali per malattie complesse come il cancro. “Questa nuova ‘grammatica’, cosi’ come consente la comunicazione tra biologia e codice, consente anche la comunicazione tra scienziati di diverse discipline per sfruttare questo paradigma di modellazione nella loro ricerca”, ha affermato Daniel Bergman, PhD, scienziato presso l’IGS e professore associato di farmacologia e fisiologia presso l’UMSOM e coautore principale con Johnson. Bergman e i suoi colleghi dell’IGS hanno poi combinato questa grammatica con dati genomici provenienti da campioni di pazienti reali per studiare il cancro al seno e al pancreas, utilizzando tecnologie come la trascrittomica spaziale. Nel cancro al seno, il team dell’IGS ha modellato un effetto in cui il sistema immunitario non riesce a limitare la crescita delle cellule tumorali e invece favorisce l’invasione e la diffusione del cancro. Hanno adattato questo framework di modellizzazione computazionale per simulare uno studio clinico di immunoterapia reale sul cancro al pancreas. Utilizzando dati genomici provenienti da campioni di tessuto non trattato di cancro al pancreas, il modello ha previsto che ogni “paziente” virtuale avesse una risposta diversa al trattamento immunoterapico, dimostrando l’importanza degli ecosistemi cellulari per l’oncologia di precisione. Ad esempio, il cancro al pancreas e’ un tumore difficile da trattare, in parte perché è spesso circondato da una densa struttura di cellule non cancerose chiamate fibroblasti. Il team ha utilizzato una nuova tecnologia di genomica spaziale per dimostrare ulteriormente le modalità di comunicazione tra fibroblasti e cellule tumorali. Il programma ha permesso agli scienziati di seguire la crescita e la progressione dei tumori al pancreas fino all’invasione da tessuto di pazienti reali.