I ricercatori hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale (AI), AAnet, in grado di identificare cinque tipi distinti di cellule all’interno dei tumori: una scoperta che potrebbe rivoluzionare il trattamento del cancro. I risultati, pubblicati su Cancer Discovery, affrontano una sfida fondamentale in oncologia: la diversità intrinseca all’interno dei tumori. Questa eterogeneità, in cui cellule diverse mostrano risposte diverse al trattamento, è uno dei principali fattori di recidiva del cancro e di fallimento del trattamento.
Il problema del trattamento dei tumori come unità
Per decenni, il trattamento del cancro si è basato in gran parte sul presupposto che i tumori siano omogenei. I pazienti ricevono terapie progettate per uccidere la maggior parte delle cellule tumorali sulla base di una caratteristica condivisa, ma questo approccio lascia dietro di sé cellule resistenti che possono successivamente alimentare la recidiva. Come spiega la professoressa associata Christine Chaffer: “Trattiamo i tumori come se fossero costituiti dalla stessa cellula… ma non tutte le cellule tumorali possono condividere questo meccanismo”. Questo è il motivo per cui i tumori spesso ritornano, anche dopo il successo iniziale.
AAnet: Mappatura del paesaggio nascosto delle cellule tumorali
AAnet è progettato per risolvere questo problema caratterizzando la diversità precedentemente nascosta all’interno dei tumori. Analizzando i dati sull’espressione genica di singole cellule provenienti da modelli preclinici di cancro al seno e campioni umani, l’intelligenza artificiale ha identificato cinque distinti “archetipi” di cellule tumorali. Ogni archetipo presenta percorsi biologici, modelli di crescita e marcatori unici associati a una prognosi sfavorevole.
“Il nostro studio rappresenta la prima volta in cui i dati di una singola cellula sono stati in grado di semplificare questo continuum di stati cellulari in una manciata di archetipi significativi… Questo potrebbe essere un punto di svolta”, afferma il professore associato Smita Krishnaswamy, che ha guidato lo sviluppo dello strumento di intelligenza artificiale presso l’Università di Yale.
Come la nuova classificazione cambierà il trattamento del cancro
La capacità di classificare le cellule all’interno dei tumori apre la porta a terapie più precise ed efficaci. Invece di trattamenti ad ampio spettro, i medici possono ora immaginare di progettare terapie combinate che colpiscano ciascun archetipo in base alle sue specifiche vulnerabilità biologiche. Questo approccio, supportato dalla capacità dell’intelligenza artificiale di prevedere il comportamento cellulare, ha il potenziale per migliorare drasticamente i risultati dei pazienti.
Attualmente, le decisioni terapeutiche si basano sull’origine del cancro (seno, polmone, ecc.) e sui marcatori molecolari. AAnet introduce un nuovo livello di complessità rivelando che anche all’interno dello stesso tumore, le cellule possono comportarsi in modo fondamentalmente diverso. I ricercatori immaginano un futuro in cui l’analisi dell’intelligenza artificiale integrerà le diagnosi tradizionali per creare piani di trattamento altamente personalizzati.
Oltre il cancro al seno: il potenziale di AAnet
Mentre la ricerca iniziale si concentrava sul cancro al seno, la tecnologia è applicabile ad altri tumori e persino alle malattie autoimmuni. La capacità dell’intelligenza artificiale di identificare modelli significativi nei dati unicellulari potrebbe sbloccare nuove conoscenze su un’ampia gamma di malattie. I creatori dello strumento sottolineano che la tecnologia sottostante è già sufficientemente matura per l’implementazione clinica.
Questa svolta segna un passo significativo verso il superamento della capacità del cancro di eludere il trattamento. Riconoscendo e caratterizzando finalmente l’eterogeneità del tumore, i ricercatori stanno fornendo ai medici gli strumenti per colpire ogni cellula all’interno del tumore specifico di un paziente, migliorando notevolmente le probabilità di remissione a lungo termine.
