Tumori: impronta digitale del cancro per una diagnosi precoce

(AGI) – Roma, 13 dic. –  Diversi tipi di cancro presentano delle “impronte digitali” molecolari uniche; queste hanno dimostrato di essere rilevabili nelle fasi iniziali della malattia, con una precisione accurata, grazie a piccoli scanner portatili in poche ore.  La scoperta, pubblicata oggi sulla rivista Molecular Cell, si deve ai ricercatori del Centro di Regolazione Genomica, CRG, di Barcellona. I risultati gettano le basi per la creazione di nuovi test diagnostici non invasivi, in grado di rilevare diversi tipi di cancro in modo più rapido e precoce di quanto sia attualmente possibile. Lo studio è incentrato sui ribosomi, le fabbriche di proteine ​​di una cellula. Per decenni, si è pensato che i ribosomi avessero lo stesso schema in tutto il corpo umano. Tuttavia, i ricercatori hanno scoperto uno strato nascosto di complessità: piccole modifiche chimiche che variano tra diversi tessuti, stadi di sviluppo e malattie. “I nostri ribosomi non sono tutti uguali: sono specializzati in tessuti diversi e portano firme uniche che riflettono ciò che accade all’interno dei nostri corpi”, ha detto Eva Novoa, professoressa di ricerca ICREA, ricercatrice presso il CRG e autrice principale dello studio. “Queste sottili differenze possono dirci molto sulla salute e sulla malattia”, ha continuato Novoa. I ribosomi sono fatti di proteine ​​e di uno speciale tipo di molecola di RNA, chiamata RNA ribosomiale o rRNA. Le molecole di rRNA sono il bersaglio di modifiche chimiche, che influenzano la funzione del ribosoma. “Il 95% dell’RNA umano è RNA ribosomiale: sono molto diffusi nelle nostre cellule”, ha spiegato Novoa. I ricercatori hanno cercato tutti i tipi di modifiche chimiche nell’rRNA umano e di topo da molti tessuti diversi, tra cui cervello, cuore, fegato e testicoli e hanno scoperto che ogni tessuto ha un modello unico di modifiche dell’rRNA, chiamato impronta digitale epitrascrittomica. “L’impronta digitale su un ribosoma ci dice da dove proviene una cellula”, ha affermato Ivan Milenkovic, primo autore dello studio. “È come se ogni tessuto lasciasse il suo indirizzo su un’etichetta nel caso in cui le sue cellule finissero negli oggetti smarriti”, ha continuato Milenkovic. La squadra di ricerca ha trovato diversi set di impronte digitali in campioni di tessuto malato di pazienti con cancro, in particolare nei polmoni e nei testicoli. “Le cellule cancerose sono ‘ipomodificate’, il che significa che perdono costantemente alcuni di questi segni chimici”, ha dichiarato Milenkovic. “Pensavamo che potesse essere un potente biomarcatore”, ha proseguito Milenkovic. Lo studio ha esaminato più da vicino il cancro ai polmoni. I ricercatori hanno ottenuto tessuti normali e malati da 20 pazienti con cancro ai polmoni al primo e al secondo stadio e hanno confermato che l’rRNA delle cellule tumorali è ipomodificato. Gli scienziati hanno utilizzato i dati per addestrare un algoritmo in grado di classificare i campioni basandosi esclusivamente sui dati di questa impronta molecolare unica.  Il test ha raggiunto un’accuratezza quasi perfetta nel distinguere tra cancro ai polmoni e tessuto sano. “La maggior parte dei tumori ai polmoni non viene diagnosticata fino a stadi avanzati di sviluppo; qui siamo riusciti a rilevarlo molto prima del solito, il che potrebbe un giorno aiutare i pazienti a guadagnare tempo prezioso”, ha sottolineato Milenkovic. Lo studio è stato possibile grazie a una nuova tecnologia, chiamata nanopore direct RNA sequencing, che consente l’analisi diretta delle molecole di rRNA con tutte le sue modifiche. “Ci consente di vedere le modifiche così come sono, nel loro contesto naturale”, ha evidenziato. Novoa. Prima dell’avvento del sequenziamento tramite nanopori, le tecniche convenzionali elaboravano le molecole di RNA in modo tale da rimuovere le modifiche chimiche prima che i ricercatori potessero studiarle. “Gli scienziati di solito si liberavano degli RNA ribosomiali perché li vedevano come informazioni ridondanti che avrebbero ostacolato i nostri esperimenti”, ha osservato Novoa. “Facciamo un salto in avanti di qualche anno, abbiamo tirato fuori questi dati dalla discarica e li abbiamo trasformati in una miniera d’oro, soprattutto quando vengono catturate informazioni sulle modifiche chimiche; è un’incredibile svolta”, ha precisato Novoa. Il vantaggio del sequenziamento nanopore è che si basa su dispositivi di sequenziamento piccoli e portatili, che possono stare nel palmo di una mano. I ricercatori possono inserire campioni biologici nella macchina, che cattura e scansiona le molecole di RNA in tempo reale. Lo studio potrebbe distinguere le cellule cancerose da quelle normali tramite la scansione di appena 250 molecole di RNA ottenute da campioni di tessuto. Questa è una frazione di ciò di cui è capace un tipico dispositivo di sequenziamento nanopore. “È fattibile sviluppare un test rapido e altamente accurato che cerchi l’impronta ribosomiale del cancro utilizzando quantità minime di tessuto”, ha specificato Novoa. Nel lungo termine, i ricercatori intendono creare un metodo diagnostico in grado di rilevare l’impronta del cancro nell’RNA circolante nel sangue, il che sarebbe un approccio meno invasivo perché richiederebbe solo un campione di sangue anziché prelevare campioni di tessuto dai pazienti. Gli autori dello studio hanno sottolineato che sono necessari ulteriori studi prima che l’approccio possa essere utilizzato per ottenere benefici clinici. “Stiamo solo scalfendo la superficie”, ha notato Milenkovic. “Abbiamo bisogno di studi più ampi per convalidare questi biomarcatori in diverse popolazioni e tipi di cancro”, ha ammesso Milenkovic. Una delle grandi domande ancora da esplorare è perché le modifiche cambiano nel cancro in primo luogo. Se le modifiche dell’rRNA aiutano le cellule a produrre proteine ​​che promuovono la crescita e la sopravvivenza incontrollate, i ricercatori potrebbero identificare i meccanismi responsabili dell’aggiunta o della rimozione delle modifiche, portando potenzialmente a nuovi modi di invertire i cambiamenti dannosi. “Stiamo lentamente ma inesorabilmente svelando questa complessità”, ha aggiunto Novoa. “È solo questione di tempo e arriveremo a comprendere il linguaggio della cellula”, ha concluso Novoa. (30Science.com)