updated 12:38 PM UTC, Dec 7, 2018

L'intelligenza artificiale utilizzata per prevedere come si evolverà e si diffonderà il cancro

Una nuova tecnica individua i pattern della mutazione del DNA all'interno dei tumori e utilizza le informazioni per prevedere i futuri cambiamenti genetici, così da renderlo più vulnerabile alle cure


Gli scienziati hanno usato l'intelligenza artificiale per prevedere come i tumori  progrediranno e si evolveranno, il che potrebbe aiutare i medici a progettare il trattamento più efficace per ciascun paziente. Un team guidato dall'Istituto di ricerca sul cancro di Londra (ICR) e dall'Università di Edimburgo ha sviluppato una nuova tecnica nota come Revolver (Repeated evolution of cancer), che individua i pattern nella mutazione del DNA all'interno dei tumori e utilizza le informazioni per prevedere le future i cambiamenti. Hanno detto che la natura in continua evoluzione dei tumori è una delle maggiori sfide del trattamento, spesso i tumori si evolvono verso una forma resistente ai farmaci.

Ma se i medici possono prevedere come si evolverà un tumore, potrebbero intervenire prima per fermare il cancro, prima che abbia avuto la possibilità di evolvere o sviluppare resistenza, questo aumentando le possibilità di sopravvivenza del paziente. Il team ha anche trovato un collegamento tra alcune sequenze di mutazioni tumorali ripetute e i risultati in termini di sopravvivenza. Questo suggerisce che pattern ripetuti di mutazioni del DNA potrebbero essere usati come un indicatore di prognosi, contribuendo a modellare il trattamento futuro. Ad esempio, i ricercatori hanno scoperto che i tumori al seno che presentavano una sequenza di errori nel materiale genetico che codifica la proteina soppressa dal tumore p53, seguita da mutazioni nel cromosoma 8, sopravvivevano meno di quelli con altre traiettorie simili di cambiamenti genetici. Il team ha sviluppato una nuova tecnica di apprendimento automatico che trasferisce le conoscenze sui tumori in pazienti simili. Questo metodo identifica i modelli nell'ordine in cui si verificano mutazioni genetiche nei tumori che si ripetono ciclicamente, sia all'interno del tumore stesso, che tra i tumori che si potrebbero sviluppare, applicando questo modello di studio si potrebbe predire la formazione di altre cellule tumorali modificando in modo corretto il DNA delle cellule vicine.

I ricercatori hanno utilizzato 768 campioni tumorali di 178 pazienti riportati in studi precedenti per carcinoma polmonare, mammario, renale e intestinale e hanno analizzato i dati all'interno di ciascun tipo di tumore rispettivamente per rilevare e confrontare accuratamente i cambiamenti in ciascun tumore. Identificando schemi ripetitivi e combinando questo con le attuali conoscenze sulla biologia e l'evoluzione del cancro, gli scienziati potrebbero predire la futura traiettoria dello sviluppo del tumore, quindi prevenirlo. 

Se si riscontrano tumori con determinati modelli che sviluppano resistenza a un particolare trattamento, questa nuova metodologia potrebbe essere utilizzata per prevedere se i pazienti svilupperanno resistenza in futuro. Il dott. Andrea Sottoriva, che ha guidato lo studio ed è il capo squadra della genomica e della modellazione evolutiva presso l'ICR (Istituto di ricerca), ha dichiarato: "Abbiamo sviluppato un potente strumento di intelligenza artificiale ... con questo strumento speriamo di rimuovere una delle carte vincenti del cancro -il suo evolversi in modo imprevedibile, senza che noi sappiamo cosa succederà dopo. Dandoci una sbirciatina nel futuro, potremmo potenzialmente utilizzare questo strumento di intelligenza artificiale per intervenire in una fase precedente, prevedendo la prossima mossa del cancro".

 Il direttore esecutivo dell'ICR, Paul Workman, ha dichiarato: "L'evoluzione del cancro è la più grande sfida che affrontiamo nella creazione di trattamenti che funzioneranno in modo più efficace per i pazienti. Se siamo in grado di prevedere come si evolverà un tumore, il trattamento potrebbe essere alterato prima che si verifichi l'adattamento e la resistenza ai farmaci, ponendoci un passo avanti rispetto al cancro stesso".

La ricerca è pubblicata sulla rivista Nature Methods . 

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