Tumore al cervello, una ricerca dell’Unical scopre le cellule che resistono alle cure

Nel cuore del glioblastoma, uno dei tumori cerebrali più aggressivi e sfuggenti della medicina contemporanea, potrebbe nascondersi una minoranza di cellule capace di determinare il destino della malattia. È questa l’ipotesi che emerge da uno studio condotto all’Università della Calabria, dove la ricerca biologica e l’intelligenza artificiale si sono intrecciate per osservare il tumore con una risoluzione finora difficilmente raggiungibile: quella della singola cellula. La ricerca è stata condotta presso il Dipartimento di Biologia, Ecologia e Scienze della Terra dell’Unical ed è firmata da Emmanuel Pio Pastore e Francesco De Rango. Pastore è studente di Biologia all’Università della Calabria e sta svolgendo un tirocinio presso la Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale Policlinico San Martino di Genova, diretta dal professor Matteo Bassetti, nell’ambito di progetti dedicati all’intelligenza artificiale applicata proprio alle malattie infettive. De Rango è professore associato di Genetica e membro del laboratorio di Genetica e longevità dell’ateneo di Arcavacata.
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, rivista internazionale di primo piano nel settore della medicina computazionale e dell’intelligenza artificiale applicata alla biomedicina. Una ricerca che illumina una componente quasi invisibile (5-6%) della massa tumorale, ma potenzialmente decisiva per comprenderne la capacità di resistere alle cure e ripresentarsi nel tempo. Il dato più significativo è che questo cluster di cellule tumorali non viene soltanto descritta, ma resa riconoscibile. Per farlo, gli autori hanno costruito un modello di intelligenza artificiale interpretabile basato su 40 geni. Il modello assegna a ogni cellula una probabilità di appartenere a questo gruppo più resistente. Una strategia che permette di trasformare un elemento difficile da osservare in un parametro misurabile. La stessa popolazione di cellule resistenti potrà così essere cercata in altri pazienti, confrontata tra diversi studi e monitorata nel tempo, anche per capire se aumenti e peggiori dopo le terapie.
Il modello è stato verificato su dati indipendenti rispetto a quelli usati per costruirlo e ha continuato a riconoscere la stessa popolazione rara. Un passaggio che rafforza il risultato e apre la strada a nuove verifiche. La prospettiva è capire se queste cellule siano davvero coinvolte nel ritorno del glioblastoma e se possano diventare un bersaglio per trattamenti più mirati. In una malattia in cui la ricomparsa del tumore resta uno dei principali problemi clinici, poter individuare le cellule potenzialmente più resistenti rappresenta un passo importante per studiare nuove strategie di cura. Il lavoro nasce all’interno di una collaborazione scientifica cresciuta nell’ateneo calabrese. «Sono particolarmente orgoglioso della pubblicazione di questo lavoro su Computers in Biology and Medicine, una delle riviste scientifiche internazionali più autorevoli nel campo della medicina computazionale», afferma il prof. Francesco De Rango. «Lo studio nasce dalla collaborazione con Emmanuel Pio Pastore, mio tesista del corso di laurea triennale in Biologia e primo autore dell’articolo. Pubblicare come primo autore su una rivista di questo livello, prima ancora del conseguimento della laurea, rappresenta un risultato raro e di grande rilievo, sia sul piano scientifico sia su quello formativo. Un traguardo reso possibile anche dal contesto didattico e di ricerca offerto dal DiBEST, diretto dal prof. Mauro La Russa, e dall’Università della Calabria, il cui rettore, il prof. Gianluigi Greco, è oggi tra i principali punti di riferimento nazionali nel campo dell’intelligenza artificiale».
L’impatto dell’intelligenza artificiale, in questo caso, non riguarda solo l’analisi dei dati, ma la possibilità di leggere meglio l’evoluzione della malattia e di orientare in futuro le cure. Come sottolinea Pastore, «L’integrazione dell’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nella prevenzione e nella gestione delle malattie. Nel caso di questa patologia, particolarmente aggressiva, una delle principali difficoltà cliniche consiste nel comprendere quando sia possibile interrompere trattamenti molto pesanti per il paziente e quando, invece, sia necessario proseguirli. In questo contesto, l’IA consente di individuare i possibili fattori associati alle recidive e di supportare la pianificazione di strategie terapeutiche più mirate, capaci sia di ridurre il rischio di ritorno del tumore sia di evitare trattamenti inutilmente gravosi. Allo stesso tempo, permette di riconoscere quelle cellule tumorali residue che riescono a sopravvivere alle terapie e che possono favorire una nuova progressione della malattia».
Nel percorso che ha portato alla pubblicazione, Pastore richiama anche il valore delle collaborazioni scientifiche avviate negli ultimi anni tra gli atenei della Calabria e di Genova. «Desidero ringraziare il mio relatore, con il quale negli anni si è sviluppata una collaborazione scientifica intensa e particolarmente stimolante, che ha già portato alla pubblicazione di altri lavori. Un sentito ringraziamento va inoltre ai professori Daniele Giacobbe, Antonio Vena e Matteo Bassetti, che mi hanno accolto presso la clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale San Martino di Genova nell’ambito di un progetto dedicato all’applicazione dell’intelligenza artificiale allo studio delle malattie infettive».