Si potrebbe passare dai batteri per capire subito se una persona abbia sviluppato un cancro oppure no. La conferma arriva da uno studio pubblicato sulla rivista Cell Host & Microbe dai ricercatori della Duke University, negli Stati Uniti. Il team, grazie all'intelligenza artificiale, è stato in grado di scoprire le informazioni genetiche di quei microbi che contaminano le cellule cancerose e che, in buona sostanza, abitano il tumore. Non è certo la prima volta che si parla di batteri per la diagnosi precoce di una neoplasia. Già nel 2018 una ricerca su Microbiome identificava sette microorganismi che potevano favorire una individuazione più rapida del carcinoma al colon-retto. Ora però è stato realizzato un vero e proprio atlante che permette di individuare nuovi biomarcatori patologici e capire meglio la relazione tra queste patologie e il microbiota del tuo organismo.

La base di partenza è uno specifico programma di genomica del cancro, chiamato Tcga (The Cancer Genome Atlas), che aveva già caratterizzato più di 20mila tumori primari che corrispondevano a circa 33 tipo di cancro. Con "primario" si intende la prima massa maligna che si sviluppa e che può, in futuro, dare origine a metastasi in altri organi. Ne è stato quindi fotografato il Dna, i marcatori epigenetici e le proteine che venivano prodotte.

Prendendo come esempio proprio la neoplasia del colon-retto, i ricercatori hanno notato un'importante concentrazione di Fusobacterium nucleatum. E questo batterio poteva quindi indicare non solo la presenza del problema, ma anche lo stadio, eventuali metastasi e persino se il paziente rispondeva bene alle terapie con cui veniva trattato. Procedendo sempre nello stesso modo, i ricercatori hanno costruito il Cancer Microbiome Atlas, che permetterà di capire meglio come la flora batterica di un organo venga alterata quando insorge un cancro e come questo cambiamento possa aiutare nella diagnosi precoce e nel monitoraggio della progressione della malattia.

Fonte| "The cancer microbiome atlas: a pan-cancer comparative analysis to distinguish tissue-resident microbiota from contaminants" pubblicato su Cell Host & Microbiome il 6 gennaio 2021