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Oncologia, identificati oltre 1.000 marcatori per 3 tipi di tumori

Tempo di lettura: 2 minuti

I tumori interessati sono quello della prostata, del polmone e del colon; i marcatori identificati sono in gradi di individuarli, di differenziare le forme più aggressive e di suggerire terapie mirate


Importanti novità in ambito oncologico. Sono stati definiti oltre 1.000 marcatori in grado di individuare il tumore della prostata, del polmone e del colon. I marcatori, sono inoltre in grado sia di differenziare le forme più aggressive, sia di suggerire terapie mirate. A centrare l’importante risultato sono i ricercatori dellIstituto Superiore di Sanità (Iss) – del Dipartimento di Oncologia e Medicina Molecolare, Core Facilities e centro di Statistica. Gli esperti in questione hanno collaborato con vari centri clinici sparsi sul territorio nazionale, arruolando i pazienti nell’ambito del progetto BillGect – Biopsie liquide per la gestione clinica dei tumori. (Clicca qui per sapere di più sul progetto).

“In studi precedenti – ha spiegato Dèsirèe Bonci, coordinatore del gruppo di lavoro – avevamo isolato piccole vescicole (nano-vescicole o esosomi) rilasciate dai tumori nei liquidi biologici, in particolare nel circolo sanguino. In questo progetto abbiamo eseguito l’analisi del contenuto molecolare (proteine, frammenti di Dna e Rna) di queste nano-vescicole. Esse, infatti, ben rappresentano il tessuto di origine e quindi le aberrazioni del tumore. Sono stati processati e analizzati oltre 900 campioni di esosomi, in pazienti con tumore della prostata, del polmone e del colon”.

Strumenti funzionali alla biopsia liquida

L’obiettivo dell’indagine, e più in generale del progetto BillGect, è quello di sviluppare nuovi strumenti molecolari funzionali alla biopsia liquida. Strumenti da affiancare ai metodi clinici usati oggi per migliorare gli screening, per esercitare la sorveglianza e per migliorare la scelta di un piano terapeutico. A tal fine, come dichiarato dall’esperta Bonci, “Sono anche in corso analisi statistiche e studi per la messa a punto di algoritmi di ‘deep learning’. Lo scopo è disegnare carte di identità di ogni paziente, che integrino espressione di antigeni e dati clinici, utilizzabili in un approccio personalizzato e di medicina di precisione. Nel contempo – ha concluso l’esperta dell’Iss – si stanno ottimizzando prototipi sperimentali”.

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