Per funzionare e sopravvivere, il tumore al cervello ci deve mettere anche un pizzico di furbizia. Concetto intuitivo ma che fino ad oggi era rimasto pressoché segreto.

Oggi però siamo riusciti a scoprire che per proliferare indisturbate, le cellule tumorali cerebrali imitano i neuroni sani che popolano l’ambiente circostante finendo quindi per eludere l’azione del sistema immunitario e delle terapie somministrate.

Ciò che gli scienziati del Sylvester Comprehensive Cancer Center presso la Miller School of Medicine dell’Università di Miami hanno descritto sulla rivista Cancer Cell potrebbe aprire la strada verso una rivoluzione terapeutica.

Sì, perché la loro attenzione si è concentrata su glioblastoma. Non si tratta di una neoplasia cerebrale qualsiasi: è uno dei tumori più aggressivi che possa colpire l’uomo, attualmente ha un tasso di sopravvivenza di un anno e, soprattutto, è estremamente resistente alla terapie.

Per riuscirci, i ricercatori hanno dovuto mettere a punto la più grande banca dati delle proteine di un tumore mai realizzata prima, che hanno potuto indagare e analizzare attraverso le potenzialità dell’intelligenza artificiale.

Per la prima volta, insomma, hanno passato in rassegna il cosiddetto proteoma, ovvero la collezione completa delle proteine tumorali prelevate da 123 pazienti con glioblastoma sia alla diagnosi che alla recidiva dopo la terapia iniziale.

Hanno esaminato i genomi o i trascrittomi dei tumori, l’insieme di molecole di RNA nelle cellule tumorali osservando importanti cambiamenti non precedentemente osservati in studi simili sul cancro.

Elaborando l’enorme mole di dati a disposizione, i ricercatori hanno scoperto che le cellule del glioblastoma sono capaci di imitare in tutto e per tutto i neuroni: nell’aspetto così come nella funzionalità, allungando i loro “bracci” (i cosiddetti assoni) fino a connettersi con altri neuroni sani.

Questa transizione dalla replicazione al neurone aiuterebbe le cellule tumorali a evitare di essere uccise dal trattamento iniziale, di solito composto da una combinazione di chemioterapia, radiazioni e chirurgia.

Avere a disposizione l'intera collezione di proteine di questo tumore, però, ha permesso ai ricercatori di smascherarli, aprendo la strada verso un modo per abbattere la loro capacità di resistere.

Sfruttando ancora il nuovo set di dati, si sono quindi concentrato su potenziali terapie che potrebbero uccidere questi tumori. In particolare, si sono focalizzati sugli enzimi noti come chinasi responsabili della fosforilazione di altre proteine.

Grazie all’intelligenza artificiale e al machine learning hanno trovato le chinasi più attive nei glioblastomi e una si è contraddistinta: BRAF.

Il gene che codifica per questa chinasi è mutato in alcuni tumori ma nel glioblastoma i livelli di proteina BRAF aumentano senza corrispondenti cambiamenti genetici.

Testando poi un inibitore di BRAF che già esiste e abbiamo a disposizione (chiamato vemurafenib) su cellule di glioblastoma resistenti al trattamento e un tumore xenotrapiantato derivato dal paziente nei topi hanno visto che, in combinazione con il farmaco chemioterapico temozolomide, è stato in grado di abbattuto i tumori precedentemente resistenti.

Nel modello murino, l’inibitore di BRAF ha esteso la sopravvivenza degli animali rispetto alla sola chemioterapia. "Speriamo che questa analisi possa essere portata quanto prima nella clinica per la prossima generazione di terapie di precisione per il glioblastoma e per altre forme di tumore resistenti" ha commentato Antonio Iavarone, vicedirettore del Sylvester Comprehensive Cancer Center.

Fonte | "Integrated proteogenomic characterization of glioblastoma evolution" pubblicato l'11 gennaio 2024 sulla rivista Cancer Cell