Un gruppo di ricercatori ha identificato la firma molecolare che predice la risposta al trattamento nelle pazienti con tumore della cervice: è costituita da tre geni ed in futuro potrebbe aiutare nella scelta terapeutica, evitando trattamenti inefficaci e potenzialmente tossici. La scoperta è arrivata grazie ad una collaborazione tra Università Cattolica-Policlinico Universitario A.Gemelli IRCCS ed ENEA. Lo studio ha portato infatti all’identificazione di una firma molecolare composta da tre geni (ANXA2, NDRG1 e STAT1) in grado di predire la risposta al trattamento radiochemioterapico (CRT) neoadiuvante (ovvero la somministrazione di farmaci chemioterapici per ridurre l’estensione di un tumore, prima di rimuoverlo con un intervento chirurgico) nelle pazienti con tumore della cervice uterina localmente avanzato.
“Si e’ trattato di un lavoro molto articolato che, partendo dalla comparazione del profilo proteico delle biopsie tissutali di pazienti con risposta nota alla terapia (sensibili o resistenti al trattamento) si e’ sviluppato fino alla comprensione dei meccanismi molecolari che sottendono il ruolo dei 3 geni identificati come biomarcatori di risposta“, chiarisce la dottoressa Marianna Buttarelli, biologa presso l’Istituto di Clinica Ostetrica e Ginecologica e primo autore della pubblicazione. “L’algoritmo di machine learning da noi sviluppato – aggiunge Daniela Gallo – consente di determinare la probabilita’ di sensibilita’ o resistenza alla CRT, a partire dal livello di espressione dei marcatori d’interesse, misurati con una metodica di analisi di uso comune nei laboratori e di facile utilizzo. Una volta validati su una coorte piu’ ampia di pazienti, questi risultati potrebbero rappresentare un importante passaggio verso l’applicazione di approcci terapeutici personalizzati nel trattamento della malattia. L’identificazione di biomarcatori molecolari predittivi di risposta alla terapia, cioe’ caratteristiche oggettivamente misurabili e valutabili, costituisce infatti uno degli obiettivi piu’ importanti della medicina personalizzata“.