Il progetto AI CUrES (AI to predict Cancer metastasis using Ultra-Echo-Sono imaging), volto a sviluppare nuove metodologie per la diagnosi precoce delle metastasi tumorali grazie all’acquisizione di nuove conoscenze nella fase iniziale della loro formazione tramite un approccio in tempo reale e possibilmente predittivo, è tra i vincitori dei finanziamenti ERC “Proof of Concept” volti a esplorare il potenziale commerciale o sociale dei progetti di ricerca di frontiera. La ricerca torinese fa parte dei cinquantacinque progetti (su un totale di novantasei domande) beneficiari del contributo ERC PoC-2022 da parte dello European Research Council; il finanziamento di 150 mila euro sarà erogato nell’ambito del programma di ricerca e innovazione Horizon Europe.

Il progetto AI CUrES è stato sviluppato da Valentina Cauda, docente del Dipartimento di Scienza Applicata e Tecnologia-DISAT del Politecnico di Torino, e punta a rendere disponibili nuovi metodi per l’individuazione precoce delle metastasi tumorali, che rappresentano ancora la principale causa di morte per tumore. È, quindi, molto importante disporre di tecnologie innovative in grado di supportare la diagnosi precoce e la pronta attuazione di terapie preventive, sia a livello di tumore primario che nei primi stadi di formazione delle metastasi.

Lo schema alla base del progetto AI CUrES (credits: Valentina Cauda, Politecnico di Torino)

Al centro della ricerca condotta dal gruppo di lavoro guidato da Valentina Cauda vi sono le vescicole extracellulari (EVs), coinvolte nella diffusione delle cellule tumorali dal sito del tumore primario verso altri tessuti. Il progetto punta a sfruttare le EVs prodotte da un tumore primario, nello specifico quelle derivanti dal cancro del colon-retto, per comprendere meglio il potenziale metastatico di un tumore. “In AI CUrES combineremo le nanotecnologie e una tecnica di imaging multimodale ad alta risoluzione alle EVs, per monitorare la loro circolazione in ambiente biologico, lavorando dalle colture cellulari in vitro, agli organoidi 3D, fino ad arrivare ai modelli in vivo, per avvicinarci passo dopo passo alla complessità del corpo umano. L’uso di algoritmi di intelligenza artificiale aiuterà nell’elaborazione delle immagini raccolte sulle EVs in circolazione emesse dalle cellule tumorali alle cellule riceventi. Questo lavoro ha come visione futura l’ambizione di prevedere i possibili esiti clinici nei pazienti affetti dal tumore al colon retto, nonché in un futuro remoto estendibile ad altre patologie oncologiche, e di aiutare a impostare terapie preventive in maniera tempestiva”, ha spiegato Valentina Cauda.

La docente guida il TrojaNanoHorse Lab del Politecnico torinese, in cui operano quasi 20 ricercatori. Nato nel 2016 grazie a uno ERC Starting Grant “TrojaNanoHorse” da 1,5 milioni di euro, dalle ricerche condotte nel TNH Lab è derivato, oltre che il progetto AI CUrES, anche l’ERC PoC XtraUS, che terminerà nel mese di agosto.

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