Tumori al cervello, arriva l’identikit molecolare utile per diagnosi più precise

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La cura dei tumori al cervello fa un nuovo, e si spera decisivo, passo in avanti, grazie all’inedito identikit molecolare, innovativo metodo utilissimo per classificazioni delle malattie più dettagliate, diagnosi più precise e cure su misura. L’importante risultato, pubblicato sulla prestigiosa rivista Cell, è figlio di un lavoro portato avanti negli ultimi tre anni da una collaborazione internazionale, composta da 300 ricercatori e guidata e coordinata dall’italianissimo Antonio Iavarone, della Columbia University di New York. Assieme a lui, hanno lavorato un altro italiano, Michele Ceccarelli, primo autore del progetto, solitamente in attività fra il Sannio e il Qatar, Houtan Noushmehr, dell’università di San Paolo e Roel G. W. Verhaak, dell’università di Houston.

Il passo in avanti conta particolarmente, dal momento che ad esserne coinvolto è l’organo più delicato del nostro organismo. Già in voga per altri tipi di tumori, l’identikit, ha spiegato Iavarone, consentirà di “osservare la composizione molecolare dei tumori, di prevedere con maggiore precisione quali di essi hanno maggiore probabilità di crescita e di prescrivere, di conseguenza, trattamenti più adeguati per il singolo paziente”. La ricerca, resa possibile dall’ormai celebre Atlante del genoma del cancro, vera e propria mappa genetica inaugurata nel febbraio del 2006 per mano dei National Institutes of Health (NIH) statunitensi, ha utilizzato i cosiddetti Big data. Dunque, non ci si è limitati a studiare un grande numero di tumori, ma si è provato “a raccogliere moltissime informazioni su ciascuno di essi” ha aggiunto Iavarone “compiendo uno studio integrato, grazie alle competenze e alle capacità della collaborazione internazionale”. 

L’obiettivo primario, consistente nell’individuazione di due sottogruppi di pazienti prima sconosciuti, è già stato raggiunto. Il lavoro e la ricerca sono però ancora lontani dall’esaurirsi: adesso si ha una fotografia della diagnosi, in un futuro si vorrebbe arrivare a “capire come si evolve la malattia, dopo che è stata trattata”. 

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