Cancro ovarico e studio del trascrittoma

Cancro ovarico e studio del trascrittomaQuando 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.

Un recente articolo presenta proprio questo genere di ricerca in donne con cancro alle ovaie: Tuan Zea Tan, Valerie Heong, Jieru Ye et al. Decoding transcriptomic intra–tumour heterogeneity to guide personalised medicine in ovarian cancer. The Journal of Patology.

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

LASCIA UN COMMENTO

Please enter your comment!
Please enter your name here