• Scrivi una notizia
  • Sostienici
  • Spazi pubblicitari
  • Privacy Policy
  • Feed Rss

Salute: Tumore seno, nuovo algoritmo potrebbe indicare la cura su misura

Lazio > Roma

Tumore seno, un algoritmo potrebbe indicare la cura su misura. Messo a punto dall'Ieo, modello predice rischio metastasi
ROMA, 31 MAG - Creato un nuovo algoritmo che potrebbe indicare la cura su misura per le donne con tumore al seno. La scoperta è dell'Istituto europeo di oncologia (Ieo) di Milano, che ha identificato un modello di previsione del rischio individuale di metastasi per personalizzare le terapie. I risultati dello studio, sostenuto da Fondazione AIRC, sono stati presentati al congresso della Società americana di oncologia clinica (ASCO).

I ricercatori del Programma di Novel Diagnostics dell'Ieo, guidati da Pier Paolo di Fiore e Salvatore Pece, hanno dunque messo a punto e convalidato un nuovo modello di predizione del rischio individuale di metastasi in donne con tumori mammari di tipo luminale, che rappresentano i tre quarti di tutti i tumori al seno. Il modello potrebbe diventare una guida per gli oncologi, per orientare le scelte terapeutiche paziente per paziente, evitando sia il 'sovra' che il sotto-trattamento nelle terapie post-chirurgiche. Il nuovo modello, spiega Di Fiore, "si basa sulla combinazione del predittore genomico, ovvero un gruppo di geni che forma una 'firma molecolare' chiamato StemPrintER, che noi stessi abbiamo scoperto e validato un anno fa, con due parametri clinici: stato dei linfonodi e dimensione del tumore".

Il risultato, sottolinea l'esperto, "è stato eccellente: abbiamo testato il modello su oltre 1800 pazienti arruolate allo Ieo e abbiamo dimostrato che la sua capacità di stimare il rischio recidiva entro 10 anni dalla diagnosi è superiore rispetto ai parametri clinico-patologici comunemente utilizzati". Il biomarcatore StemPrintER è il primo e tuttora l'unico strumento capace di indicare il grado di "staminalità" presente nel tumore mammario primario, vale a dire il numero e l'aggressività delle cellule staminali del cancro.

Queste cellule hanno un ruolo cruciale sia nell'avvio del processo di genesi del tumore sia nella diffusione metastatica nell'organismo, e sono anche alla base della resistenza alla chemioterapia di ogni tumore del seno. Inoltre, "in un altro studio condotto in collaborazione con Royal Marsden Hospital e Queen Mary University di Londra, e anch'esso presentato all'Asco - continua Pece - abbiamo dimostrato che la predizione della prognosi e la conseguente scelta delle terapie per il tumore del seno è più efficace se si basa sulla conoscenza della staminalità delle cellule tumorali. Il nostro modello, che integra dati di staminalità e dati clinici, si candida quindi a diventare il golden standard per la prognosi del tumore del seno".

Il modello si applica sia alle pazienti con linfonodi negativi, sia a quelle con pochi linfonodi positivi: si tratta del gruppo con il maggior bisogno di una predizione accurata del rischio di recidiva, per evitare trattamenti eccessivi, con chemioterapie aggressive non indispensabili, senza per questo trascurare il rischio di sviluppare una recidiva a distanza di anni. "Il nuovo modello può rappresentare uno strumento importante per orientare noi oncologi nella scelta del trattamento che deve tenere in considerazione sia il rischio di recidiva della malattia, sia i vantaggi e gli svantaggi delle terapie mediche precauzionali", commenta Marco Colleoni, Direttore della Divisione di Senologia Medica e Co-chair dell'International Breast Cancer Study Group.

I risultati del "nostro studio rappresentano un ulteriore passo verso l'obiettivo che perseguiamo da anni: dare a ciascuna paziente la terapia migliore per lei e per la sua malattia - conclude Paolo Veronesi, direttore del Programma di Senologia IEO e Professore Associato all'Università degli Studi di Milano -. Grazie all'approccio multidisciplinare ed alla stretta interazione tra ricerca e clinica, la medicina personalizzata sta finalmente diventando una realtà anche per il tumore della mammella".