Un accurato algoritmo di intelligenza artificiale è stato sviluppato dagli esperti dell’Università di Miami in collaborazione con ricercatori di altri paesi. Può eseguire analisi computazionali per identificare potenziali farmaci.

I pazienti affetti da Glioblastoma multiforme (GBM) e altri tumori possono beneficiare dei risultati del recente studio pubblicato mercoledì scorso dai ricercatori del Sylvester Comprehensive Cancer Center della Miller School of Medicine dell’Università di Miami.

Il glioblastoma multiforme, secondo l’Istituto Superiore di Sanità, è a in rapida crescita varietà di tumore del sistema nervoso centrale che deriva dal tessuto gliale del cervello e del midollo spinale e ha un aspetto distintivo rispetto alle cellule normali.

Quasi il 90% delle persone con glioblastoma, il tumore maligno primario adulto più diffuso tumore al cervellomuoiono entro 24 mesi dalla diagnosi.

SPINTE

Il metodo AI Substrate Phosphosite-based Inference for the Network of KinaseS (SPINKS) è stato descritto in una ricerca pubblicata il 2 febbraio sulla rivista Natura CancR. L’algoritmo AI ha scoperto due chinasi proteiche collegate ai progressi del tumore in due sottotipi di GBM e altri tumori.

Le chinasi proteiche sono bersagli cruciali nella terapia antitumorale di precisione perché possono essere utilizzate per valutare le caratteristiche del cancro di un paziente. Le chinasi più attive che i medici prendono di mira con i farmaci durante i trattamenti contro il cancro sono indicate nello studio come “master chinasi”, secondo i ricercatori.

SPINKS, secondo l’autore della ricerca e vicedirettore del Sylvester Comprehensive Cancer Center Antonio Iavarone, MD, svolgerà probabilmente un ruolo significativo nello sviluppo di nuove terapie contro il cancro, ha riferito Notizie sulla salute.

“Il nostro lavoro rappresenta la scienza traslazionale che offre opportunità immediate per cambiare il modo in cui i pazienti con glioblastoma vengono gestiti di routine in clinica”, ha affermato Iavarone in un comunicato stampa. “Il nostro algoritmo offre applicazioni alla medicina oncologica di precisione, offrendo agli oncologi un nuovo strumento per combattere questa malattia mortale e anche altri tipi di cancro”.

Le informazioni dall’articolo di Iavarone intitolato “The Making of the Glioblastoma Classification” del 2021 sono ampliate in questo nuovo studio. Precedenti studi hanno classificato i pazienti con glioblastoma in base alle loro possibilità di sopravvivenza e alla suscettibilità dei loro tumori ai farmaci.

Il nuovo studio utilizza una varietà di piattaforme omiche, inclusi geni, proteine, molecole di grasso, epigenetica e metaboliti, per confermare la categorizzazione dello studio precedente. Questi set di dati omici consentono a SPINKS di creare un interattoma, una raccolta di interazioni biologiche che aiuta a identificare le chinasi che guidano la resistenza al trattamento in ogni sottotipo di glioblastoma.

Il team di ricerca di SPINKS è certo che possa essere semplicemente incluso nei laboratori di patologia molecolare. Un classificatore clinico utilizzato nello studio può identificare il sottotipo appropriato di glioblastoma per ciascun paziente. Tre quarti dei pazienti con glioblastoma possono trarre beneficio da SPINKS, secondo i ricercatori.

Le classificazioni offerte da SPINKS, secondo Anna Lasorella, MD, co-autrice senior dello studio e professore di biochimica e biologia molecolare presso Sylvester Comprehensive Cancer, dovrebbero essere utilizzate il prima possibile.

“Questo classificatore può essere utilizzato praticamente in qualsiasi laboratorio”, ha affermato Lasorella. “Importando le informazioni omiche nel portale web, i patologi ricevono informazioni sulla classificazione per un tumore, dieci tumori, per quanti ne importano. Queste classificazioni possono essere applicate immediatamente alla cura del paziente”.

Sebbene SPINKS sia stato inizialmente sviluppato per trattare il glioblastoma, l’algoritmo AI può anche aiutare con altri tumori. Le stesse chinasi che causano il cancro sono state scoperte nei tumori al seno, ai polmoni e al cervello dei bambini.

Il cancro al seno è il secondo tipo più frequente di cancro dopo il cancro della pelle, secondo il CDC. Tuttavia, il cancro ai polmoni, responsabile del 23% dei decessi per cancro nel 2020, è stato il principale “cancro assassino”.

I risultati della ricerca di SPINKS, secondo Iavarone e il suo team, potrebbero portare a una nuova sperimentazione clinica.