Quando si parla di medicina personalizzata, soprattutto in oncologia, si pensa soprattutto allo studio dei polimorfismi che caratterizzano il tumore e a individuare farmaci efficaci per famiglie di polimorfismi.
Poco si è fatto fin qui rispetto allo studio del trascrittoma, ovvero degli mRNA prodotti dal tumore stesso, per definire le eterogeneità interne al tumore (ITH): l’idea è infatti che all’interno di una massa tumorale ci siano popolazioni differenti di cellule e che la composizione totale del tumore influenzi l’esito delle cure.
Ecco quindi che, per poter lavorare a questo livello, non basta analizzare il trascrittoma di una sola cellula tumorale, ma occorre tenere in considerazione tutti i sottotipo di trascrittomi presenti in una lesione cancerosa. Farlo richiede uno strumento appositamente pensato.
Il team ha analizzato 3431 campioni di cancro ovarico per definire le correlazioni e associazioni con la sopravvivenza delle pazienti, la formazione di metastasi e gli outcome clinici, al fine di individuare relazioni tra un determinato ITH e l’impatto della malattia sulle pazienti. Per farlo ha ideato uno strumento, chiamato Molecular Assessment of Subtype Heterogeneity (MASH).
Ecco i risultati. A quanto sembra, il 30% dei tumori ovarici sono formati da due o più sottotipi tumorali.
Tra questi, ve ne sono due che portano a una cattiva prognosi (Mes e Stem-A): le prognosi peggiori sono risultate essere correlate a tumori con alta percentuale di questi due sottotipi. I due sottotipi sono inoltre coinvolti nella formazione di metastasi e nelle recidive. Data l’importanza di studiare la variabilità intratumorale, i ricercatori hanno adattato MASH alle esigenze della clinica usando la tecnologia Nanostring.
Stefania Somaré
