Identificazione e caratterizzazione del tumore polmonare usando la biopsia liquida e l’intelligenza artificiale

Una nuova tecnologia di analisi del sangue con intelligenza artificiale sviluppata dai ricercatori del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center rileva oltre il 90% dei tumori polmonari in campioni di quasi 800 individui con e senza cancro. L’approccio del test, chiamato DELFI (DNA evaluation of fragments for early interception), individua modelli unici nella frammentazione del Dna delle cellule tumorali che circola nel flusso sanguigno.


Applicando questa tecnologia a campioni di sangue prelevati da 796 individui in Danimarca, Paesi Bassi e Stati Uniti, i ricercatori hanno scoperto che l’approccio DELFI distingueva accuratamente tra pazienti con e senza cancro ai polmoni. Combinando il test con l’analisi dei fattori di rischio clinici e con l’imaging con tomografia computerizzata, DELFI ha aiutato a rilevare il 94% dei pazienti con cancro attraverso stadi e sottotipi. Questi risultati sono stati pubblicati dalla rivista Nature Communications.


Meno del 6% degli americani a rischio di cancro ai polmoni viene sottoposto a screening con tomografia computerizzata a basso dosaggio, come raccomandato, nonostante le proiezioni indichino che in questo modo potrebbero essere evitate decine di migliaia di morti, e ancora meno vengono sottoposti a screening in tutto il mondo, spiega l’autore senior dello studio Victor E. Velculescu. “È chiaro che c’è un bisogno clinico urgente e insoddisfatto per lo sviluppo di approcci alternativi e non invasivi per migliorare lo screening del cancro per gli individui ad alto rischio e, in definitiva, la popolazione generale”, aggiunge Dimitrios Mathios, l’autore principale. “Riteniamo che un esame del sangue, o “biopsia liquida”, per il cancro ai polmoni potrebbe essere un buon modo per migliorare gli sforzi di screening, perché sarebbe facile da fare, ampiamente accessibile ed economico”.


La tecnologia DELFI utilizza un esame del sangue per misurare indirettamente il modo in cui il Dna è impacchettato all’interno del nucleo di una cellula studiando la dimensione e la quantità di Dna presente nella circolazione. Le cellule sane impacchettano il Dna come una valigia ben organizzata, in cui diverse regioni del genoma sono collocate con cura in vari compartimenti. I nuclei delle cellule cancerose, al contrario, sono come valigie disorganizzate, con oggetti provenienti da tutto il genoma gettati a casaccio. Quando le cellule cancerose muoiono, rilasciano il Dna in modo caotico nel flusso sanguigno. DELFI aiuta a identificare la presenza di cancro utilizzando l’apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale, per esaminare milioni di frammenti di Dna privi di cellule alla ricerca di modelli anormali, comprese le dimensioni e la quantità di Dna in diverse regioni genomiche. Questo approccio fornisce una visione del Dna al di fuori della cellula denominata “frammentoma”.


L’approccio DELFI richiede solo un sequenziamento a bassa copertura del genoma, quindi la tecnologia è conveniente in un ambiente di screening. Per lo studio, i ricercatori della Johns Hopkins, in collaborazione con ricercatori in Danimarca e Paesi Bassi, hanno eseguito per la prima volta il sequenziamento del genoma del Dna circolante in campioni di sangue di 365 individui che partecipavano a uno studio danese di sette anni chiamato LUCAS. La maggior parte dei partecipanti era ad alto rischio di cancro ai polmoni e presentava sintomi correlati al fumo come tosse o difficoltà respiratorie.


Successivamente, i ricercatori hanno convalidato la tecnologia DELFI utilizzando una popolazione diversa di 385 individui senza cancro e 46 individui con cancro. Nel complesso, l’approccio ha rilevato oltre il 90% dei pazienti con cancro del polmone, compresi quelli con stadi precoci e avanzati e con diversi sottotipi. 


Fonte: Nature Communications

IT-NON-05367-W-09/2023