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Tumore del cervello: un modello computazionale predice la progressione

Tempo di lettura: 2 minuti

Un team di ricercatori canadesi ha sviluppato un’innovativa tecnica per predire, in modo accurato, la crescita di una forma di tumore particolarmente aggressiva: il gliobastoma multiforme

Il glioblastoma multiforme è una forma di tumore cerebrale molto aggressiva e ancora difficile da curare, soprattutto a causa delle numerose recidive. I pazienti affetti da questa particolare tipologia di tumore del cervello, vengono solitamente sottoposti a interventi chirurgici per la rimozione del tumore, a cui seguono radio e chemioterapia. Nonostante ciò, è difficile prevenire le recidive del tumore nella quasi totalità dei casi. Questo perché le poche cellule tumorali rimaste quiescenti nel tessuto sano dopo le terapie sono in grado di sviluppare resistenze ai trattamenti.

Un team di ricercatori canadesi dell’Università di Waterloo e dell’Università di Toronto ha messo a punto un modello computazionale per predire, in modo accurato, la crescita e la progressione del glioblastoma multiforme. Il team canadese ha analizzato dati delle risonanze magnetiche di diverse persone affette da questa forma di tumore cerebrale. Ciò è stato possibile grazie all’utilizzo di un apprendimento automatico attraverso il quale il team ha analizzato in modo completo il tumore, con un preciso obiettivo: migliorare la stima sulla sua progressione.

In particolare, gli esperti hanno analizzato due set di dati raccolti dalle risonanze, da ciascuno di cinque pazienti che soffrivano di glioblastoma. I pazienti, che non hanno ricevuto trattamenti, si sono sottoposti a una prima risonanza. Dopo diversi mesi ne hanno ricevuto una seconda. In questo modo, i ricercatori hanno potuto osservare cosa accade al tumore se lasciato incontrollato. Dalle informazioni raccolte hanno sviluppato il modello computazionale, il quale offre una buona previsione di come crescerà il glioblastoma. Il prossimo step, secondo gli autori, sarà includere l’effetto dei trattamenti in questo modello predittivo di progressione. 

Fonte: Journal of Theoretical Biology.

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