L’analisi dei big data può rivelarsi utile nella lotta contro i tumori. Infatti, un gruppo internazionale di ricerca, elaborando un’ampia quantità di informazioni provenienti dal più grande database mondiale di dati oncologici, è riuscito a identificare i geni chiave associati a diversi tipi di patologie tumorali, isolando anche alcune delle principali funzioni biologiche coinvolte.
Lo studio è stato realizzato da un team dell’Università di Bologna, della Northeastern University (USA) e dell’Universidade Federal de Santa Maria (Brasile). Per l’Università di Bologna hanno partecipato Daniel Remondini (coordinatore), Ítalo Faria do Valle, Isabella Zironi e Gastone Castellani del Dipartimento di Fisica e Astronomia insieme a Giorgia Simonetti, Samantha Bruno, Danielle Fernandes Durso e Giovanni Martinelli del Dipartimento di Medicina Specialistica Diagnostica e Sperimentale.
Lo studio è stato pubblicato su Nature Communications con il titolo “Network integration of multi-tumour omics data suggests novel targeting strategies”.
Si è trattato di una collaborazione multidisciplinare che ha intrecciato fisica, medicina e bioinformatica. I ricercatori sono riusciti a mettere a punto un metodo di analisi innovativo dal quale potrebbero arrivare nuove terapie farmacologiche antitumorali mirate.
L’analisi dei database dei dati genetici in 11 tumori
Utilizzando come fonte il Cancer Genome Atlas, il più grande database al mondo di dati oncologici, gli studiosi hanno preso in considerazione undici diverse tipologie di tumore e hanno estratto i dati genetici e fenotipici di quasi 2400 pazienti. Tutte queste informazioni sono state poi mappate su una rete di circa 800 geni già noti per il loro ruolo nei meccanismi tumorali.
«Grazie a questa analisi – spiega Daniel Remondini, ricercatore dell’Università di Bologna che ha coordinato lo studio – siamo riusciti a identificare alcune delle principali funzioni biologiche coinvolte nei tumori studiati».
Tra queste c’è ad esempio l’attività del proteasoma, uno “spazzino cellulare” che rimuove le parti di proteine non più funzionanti, o l’instabilità cromosomica, che può generare mutazioni in grado di rendere il tumore più aggressivo o più resistente alle terapie.
L’elaborazione dei dati per arrivare allo studio di nuovi target farmacologici e al riposizionamento di farmaci esistenti
Elaborando i dati a disposizione, i ricercatori sono riusciti a connetterli in una serie di network al cui centro sono emersi i geni chiave associati alle diverse patologie.
«Quelle che abbiamo identificato – sottolinea Remondini – sono delle vere e proprie “firme cellulari” dalle quali possono emergere sia bersagli per nuove terapie farmacologiche sia applicazioni di farmaci esistenti in tumori per i quali quei farmaci non erano mai stati utilizzati» .
Lo studio di nuovi target farmacologici e il riposizionamento di farmaci esistenti sono sfide particolarmente importanti, che richiedono un grosso impegno sia nel campo della ricerca sia dal punto di vista finanziario. Per questo, l’analisi dei big data come strumento per raggiungere questi obiettivi può rivelarsi particolarmente utile nella lotta contro i tumori. E i primi risultati sono incoraggianti.
«Il nostro approccio computazionale in silicio – conferma Remondini – ci ha permesso di valutare la potenziale efficacia dei bersagli identificati sia con verifiche sperimentali fatte all’Università di Bologna che confrontando i dati con un database che custodisce i risultati di circa 200.000 esperimenti in vitro».
Questo nuovo approccio, quindi, potrebbe portare a una maggiore conoscenza dei meccanismi biologici comuni a più tumori, aprendo così la strada a nuove strategie terapeutiche in un’ottica di medicina personalizzata e di precisione.
