Uno modello matematico che agisce quale “surrogato” del paziente nella valutazione di quale trattamenti del tumore alla prostata scegliere per uno specifico pziente: la proposta avanzata dai ricercatori dell’Istituto Curie di Parigi è stata pubblicata sulla rivista eLife. Obiettivo della ricerca è mettere a disposizione dei sanitari un strumento utile per giungere alla scelta della combinazione più efficace dei possibili farmaci già prima di intraprendere la terapia. Dovebbe, così, essere possibile migliorare il tasso di risposta e prevenire i fenomeni di resistenza.
Il gruppo francese ha usato un metodo di modelling boleano, già applicato nel campo della descrizione della dinamica dei fenomeni cellulari di segnale complessi. ”Il sogno è sempre stato quello di utilizzare modelli e dati sempre più complessi fino ad ottenere un gemello digitale, o un umano virtuale o surrogato, una simulazione che aiuta nella scelta del trattamento più opportuno per un certo paziente con un elevato grado di specificità o sensibilità. Volevamo capire se il nostro metodo di messa a punto dei modelli boleani di segnali cellulari fosse sufficientemente accurato da discriminare tra pazienti diversi, e se i modelli potessero essere utilizzati come banco di prova per classificare i trattamenti farmacologici personalizzati”, ha spiegato Arnau Montagud, già ricercatore all’Istituto Curie e ora al Barcelona Supercomputing Center.
I dati ottenuti dalla banca dati The Cancer Genome Atlas (TCGA) sono stati utilizzati per modellare il network di cammini biochimici coinvolti nei processi di signalling del tumore alla prostata. Si è quindi proceduto alla conversione in un modello boleano generico, in cui ai nodi del network possono essere assegnati i valori 0 (inattivo o assente) o 1 (attivo o presente). Sono stati quindi utilizzati i dati TCGA relativi a 488 pazienti con tumore alla proposta per creare i corrispondenti modelli boleani specifici. Modelli che sono stati utilizzati per individuare i geni che, se inibiti, possono contribuire al blocco o alla morte delle cellule cancerose.
I geni così individuati hanno rappresentato i target potenziali rispetto a cui valutare, tramite simulazione, l’effetto che si potrebbe ottenere da un trattamento con i farmaci già esistenti, comparando i risultati ottenuti a livello di singoli pazienti. È stato così possibile valutare che alcuni pazienti sono più responsivi al’inattivazione di certi geni rispetto ad altri, mostrando anche una correlazione con il grado di sviluppo del tumore.
In una fase successiva, la sperimentazione si è spostata su otto diverse linee cellulari personalizzate di tumore alla prostata, anche in questo caso verificando le mutazioni che potessero influenzare la crescita o la morte delle cellule tumorali. È stato in questo modo possibile identificare diciassette proteine che potrebbero rappresentare un obiettivo per il trattamento farmacologico. L’efficacia potenziale è stata indagata dapprima sul modello informatico, mimando gli effetti ottenibili con dosaggi diversi dei farmaci, e poi confermata in vitro sulle linee cellulari.
