C’è una piccola parte del glioblastoma, quasi invisibile dentro la massa tumorale, che potrebbe aiutare a capire perché questa malattia sia così difficile da combattere. Una minoranza di cellule, pari a circa il 5-6%, che secondo uno studio dell’Università della Calabria potrebbe avere un ruolo nella resistenza alle terapie e nella capacità del tumore di ripresentarsi nel tempo.
La ricerca è stata condotta al Dipartimento di Biologia, Ecologia e Scienze della Terra dell’Unical ed è firmata da Emmanuel Pio Pastore e Francesco De Rango. Pastore è studente di Biologia all’Università della Calabria e sta svolgendo un tirocinio presso la Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale Policlinico San Martino di Genova, diretta dal professor Matteo Bassetti, dove lavora su progetti dedicati all’intelligenza artificiale applicata alle malattie infettive. De Rango è professore associato di Genetica e fa parte del laboratorio di Genetica e longevità dell’ateneo di Arcavacata.
Il lavoro, dal titolo A recurrent interferon, stress, and survival axis identifies a rare malignant programme across glioblastoma single-cell, spatial, and longitudinal cohorts, è stato pubblicato su Computers in Biology and Medicine, rivista internazionale dedicata alla medicina computazionale e all’intelligenza artificiale applicata alla biomedicina.
Il punto di partenza dello studio è il glioblastoma, uno dei tumori cerebrali più aggressivi e complessi. Non è una massa uniforme. Al suo interno convivono cellule diverse, con comportamenti diversi. Alcune sembrano più capaci di adattarsi, sopravvivere ai trattamenti e contribuire alla ripresa della malattia. È proprio su questa popolazione rara che si è concentrato il lavoro dell’Unical. Per individuarla, i ricercatori hanno utilizzato dati di singola cellula e strumenti di intelligenza artificiale. Hanno costruito un modello interpretabile basato su 40 geni, in grado di assegnare a ogni cellula una probabilità di appartenenza a quel gruppo più resistente. In altre parole, ciò che prima era difficile da isolare viene trasformato in un segnale riconoscibile e misurabile.
Questo aspetto è centrale. Riuscire a riconoscere queste cellule significa poterle cercare anche in altri pazienti, confrontare i risultati tra studi diversi e seguirne l’andamento nel tempo. Significa anche capire se la loro presenza aumenta dopo le terapie e se questo aumento sia collegato alla recidiva.
Il modello è stato verificato su dati indipendenti rispetto a quelli usati nella fase iniziale dello studio e ha continuato a riconoscere la stessa popolazione cellulare. Un risultato che rende più solida l’ipotesi di partenza e apre la strada a nuovi approfondimenti. L’obiettivo, ora, è capire se queste cellule siano davvero tra le responsabili del ritorno del glioblastoma e se possano diventare un bersaglio per trattamenti più mirati.
«Sono particolarmente orgoglioso della pubblicazione di questo lavoro su Computers in Biology and Medicine, una delle riviste scientifiche internazionali più autorevoli nel campo della medicina computazionale», afferma il professor Francesco De Rango. «Lo studio nasce dalla collaborazione con Emmanuel Pio Pastore, mio tesista del corso di laurea triennale in Biologia e primo autore dell’articolo. Pubblicare come primo autore su una rivista di questo livello, prima ancora del conseguimento della laurea, rappresenta un risultato raro e di grande rilievo, sia sul piano scientifico sia su quello formativo».
Per De Rango, il risultato racconta anche la qualità del percorso di ricerca costruito all’interno dell’ateneo calabrese. «Un traguardo reso possibile anche dal contesto didattico e di ricerca offerto dal DiBEST, diretto dal professor Mauro La Russa, e dall’Università della Calabria, il cui rettore, il professor Gianluigi Greco, è oggi tra i principali punti di riferimento nazionali nel campo dell’intelligenza artificiale».
Nel caso del glioblastoma, l’intelligenza artificiale non serve solo a elaborare grandi quantità di dati. Serve a leggere meglio la malattia, a riconoscere dettagli che potrebbero sfuggire e a costruire nuove domande di ricerca. Domande importanti, soprattutto quando si parla di terapie molto pesanti e di pazienti per i quali ogni scelta clinica ha un peso enorme.
«L’integrazione dell’intelligenza artificiale sta assumendo un ruolo sempre più centrale nella prevenzione e nella gestione delle malattie», spiega Emmanuel Pio Pastore. «Nel caso di questa patologia, particolarmente aggressiva, una delle principali difficoltà cliniche consiste nel comprendere quando sia possibile interrompere trattamenti molto pesanti per il paziente e quando sia necessario proseguirli».
L’IA, aggiunge Pastore, può aiutare a individuare i fattori associati alle recidive e a pianificare strategie terapeutiche più mirate. L’obiettivo è ridurre il rischio che il tumore ritorni, evitando al tempo stesso trattamenti inutilmente gravosi. «Allo stesso tempo — sottolinea — permette di riconoscere quelle cellule tumorali residue che riescono a sopravvivere alle terapie e che possono favorire una nuova progressione della malattia».
Il giovane ricercatore richiama anche il valore delle collaborazioni scientifiche maturate negli ultimi anni tra Calabria e Genova. «Desidero ringraziare il mio relatore, con il quale negli anni si è sviluppata una collaborazione scientifica intensa e particolarmente stimolante, che ha già portato alla pubblicazione di altri lavori. Un sentito ringraziamento va inoltre ai professori Daniele Giacobbe, Antonio Vena e Matteo Bassetti, che mi hanno accolto presso la Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale San Martino di Genova nell’ambito di un progetto dedicato all’applicazione dell’intelligenza artificiale allo studio delle malattie infettive».
Lo studio non promette soluzioni immediate. Indica una strada. Suggerisce che, dentro la complessità del glioblastoma, alcune cellule rare possano avere un peso molto più grande della loro quantità. Riconoscerle, misurarle e seguirle nel tempo potrebbe diventare un passaggio decisivo per comprendere meglio la malattia e immaginare, in futuro, cure più precise.
