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Un’importante scoperta scientifica emerge dall’Università della Calabria, dove una ricerca ha identificato una minoranza di cellule tumore cervello resistenti alle cure nel glioblastoma, uno dei tumori cerebrali più aggressivi.
Questa intuizione potrebbe essere cruciale per comprendere la capacità della malattia di persistere e ripresentarsi.
Lo studio, frutto dell’intersezione tra biologia e intelligenza artificiale, ha permesso di osservare il tumore a livello della singola cellula, una risoluzione finora difficilmente raggiungibile.
La ricerca all’università della Calabria
La ricerca è stata condotta presso il Dipartimento di Biologia, Ecologia e Scienze della Terra dell’Unical e vede come firmatari Emmanuel Pio Pastore e Francesco De Rango.
Pastore, studente di Biologia all’Università della Calabria, sta attualmente svolgendo un tirocinio presso la Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale Policlinico San Martino di Genova, nell’ambito di progetti dedicati all’intelligenza artificiale applicata alle malattie infettive.
De Rango è professore associato di Genetica e membro del laboratorio di Genetica e longevità dell’ateneo di Arcavacata.
Dettagli dello studio e pubblicazione
Il lavoro, intitolato “A recurrent interferon, stress, and survival axis identifies a rare malignant programme across glioblastoma single-cell, spatial, and longitudinal cohorts”, è stato pubblicato su Computers in Biology and Medicine, una rivista internazionale di riferimento nel campo della medicina computazionale e dell’intelligenza artificiale applicata alla biomedicina.
Questa ricerca mette in luce una componente quasi invisibile, circa il 5-6% della massa tumorale, ma potenzialmente decisiva per capire la resistenza alle terapie e le recidive.
Il dato più significativo è che questo cluster di cellule tumorali non viene solo descritto, ma reso riconoscibile.
Per raggiungere questo obiettivo, gli autori hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale interpretabile, basato su 40 geni.
Tale modello attribuisce a ogni cellula una probabilità di appartenere a questo gruppo di cellule più resistenti.
Questa strategia trasforma un elemento difficile da osservare in un parametro misurabile, consentendo di ricercare questa popolazione di cellule resistenti in altri pazienti, confrontarle tra studi diversi e monitorarle nel tempo, per capire se aumentano o peggiorano dopo i trattamenti.
Validazione del modello e prospettive future
Il modello è stato validato su dati indipendenti da quelli utilizzati per la sua creazione, continuando a riconoscere la stessa rara popolazione cellulare.
Questo passaggio rafforza la validità dei risultati e apre la strada a ulteriori verifiche.
L’obiettivo è comprendere se queste cellule siano effettivamente implicate nella ricomparsa del glioblastoma e se possano diventare un bersaglio per trattamenti più mirati.
In una malattia dove la recidiva del tumore rappresenta uno dei principali problemi clinici, individuare le cellule potenzialmente più resistenti costituisce un passo fondamentale per lo sviluppo di nuove strategie terapeutiche.
Il ruolo dell’intelligenza artificiale nelle cure oncologiche
Il professor Francesco De Rango ha espresso grande orgoglio per la pubblicazione su Computers in Biology and Medicine, sottolineando l’importanza della collaborazione con Emmanuel Pio Pastore, il suo tesista e primo autore dell’articolo.
La pubblicazione come primo autore su una rivista di tale calibro, prima del conseguimento della laurea, è un risultato raro e significativo.
L’impatto dell’intelligenza artificiale, in questo contesto, non si limita all’analisi dei dati, ma offre la possibilità di interpretare meglio l’evoluzione della malattia e di orientare le future terapie.
Come evidenziato da Pastore, l’integrazione dell’intelligenza artificiale è sempre più centrale nella prevenzione e gestione delle malattie.
Nel caso del glioblastoma, patologia particolarmente aggressiva, l’IA aiuta a identificare i possibili fattori associati alle recidive, supportando la pianificazione di strategie terapeutiche più mirate.
Questo permette sia di ridurre il rischio di ritorno del tumore sia di evitare trattamenti inutilmente gravosi, riconoscendo al contempo le cellule tumorali residue che possono sopravvivere alle terapie e favorire una nuova progressione della malattia.
Il percorso che ha portato a questa pubblicazione evidenzia anche il valore delle collaborazioni scientifiche tra gli atenei della Calabria e di Genova.
Come abbiamo già riportato, la promozione di progetti innovativi e giovani talenti è una priorità per la regione.
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