Cancro, IA prevede con estrema precisione le cellule capaci di uccidere i tumori: “Possibile svolta”

Grazie all'intelligenza artificiale (IA) i ricercatori hanno messo a punto un modello predittivo in grado di identificare le cellule immunitarie più efficaci nell'attaccare e uccidere i tumori. In parole semplici, è un sistema progettato per potenziare sensibilmente l'efficacia dell'immunoterapia cellulare, una branca dell'oncologia medica che si basa sul colpire i tumori attraverso l'infusione di cellule immunitarie ingegnerizzate dei pazienti stessi. Il nuovo modello, chiamato TRTPred, riesce a individuare quelle più "brave" a eliminare le masse tumorali, come evidenziato dagli esperimenti preclinici condotti su modelli murini (topi). Ciò può rappresentare una vera e propria svolta nella lotta contro alcune forme di cancro, diverse delle quali resistenti ai trattamenti.

A sviluppare il nuovo modello predittivo basato sull'IA in grado di identificare le migliori cellule immunitarie per uccidere i tumori è stato un team di ricerca svizzero guidato da scienziati del Dipartimento di oncologia dell'Ospedale universitario di Losanna (CHUV), dell'Università di Losanna (UNIL) e del Centro di ricerca sul cancro Agora, che hanno collaborato a stretto contatto con i colleghi del Dipartimento di Diagnostica dell'Ospedale Universitario di Ginevra e dello Swiss Cancer Center Leman. I ricercatori, guidati dal professor Alexandre Harari del Ludwig Institute for Cancer Research, hanno messo a punto il modello TRTPred dopo aver analizzato la reattività al tumore di centinaia di recettori delle cellule T (TCR) ottenuti da pazienti con melanoma metastatico, un cancro della pelle.

Le cellule T (o linfociti T, un tipo di globuli bianchi) sono l'esercito del sistema immunitario che, tra le altre funzioni, attaccano e distruggono cellule infettate da virus o batteri e cellule tumorali. Quelle che colpiscono nel cuore i tumori si chiamano cellule T infiltranti il tumore (TIL), ma non tutte sono egualmente reattive e capaci di distruggerli. Molte sono infatti inattive. L'obiettivo dei ricercatori era proprio quello di individuare le cellule T più “brave” grazie all'IA, permettendo un'immunoterapia cellulare molto più efficace e mirata di quella fatta con cellule T generiche.

Grazie al modello TRTPred i ricercatori non solo sono in grado di rilevare quali sono le popolazioni di cellule T più reattive contro il tumore, dopo aver estratto un campione biologico dal paziente, ma attraverso un ulteriore algoritmo riescono a individuare anche quelle che vi si legano più fortemente, chiamate “ad alta avidità”. Questi linfociti T infiltranti il tumore “super reattivi” vengono infine selezionati in sottogruppi con un ulteriore filtro, al fine di poter colpire il maggior numero di antigeni diversi sul tumore. La combinazione del TRTPred con i due filtri algoritmici prende il nome di MixTRTPred, come indicato in un comunicato stampa dai ricercatori che hanno messo a punto il modello predittivo.

La sua efficacia è stata dimostrata in test su modelli murini nei quali erano stati fatti crescere tumori fatti di cellule umane (xenotrapianti). Per prima cosa hanno analizzato i recettori delle cellule T infiltranti il tumore, andando a caccia con l'IA dei linfociti con i recettori più reattivi, in grado di legarsi in modo più forte alle cellule tumorali e con la capacità di colpire più antigeni. Successivamente hanno ingegnerizzato i linfociti T per esprimere queste caratteristiche (profilo TCR) e li hanno reinfusi nei topi per verificarne l'efficacia. I risultati hanno dimostrato che queste cellule immunitarie selezionate dall'IA era in grado di eliminare le cellule tumorali nei roditori.

“Questo metodo promette di superare alcune delle carenze dell'attuale terapia basata sui TIL, soprattutto per i pazienti affetti da tumori che oggi non rispondono a tali terapie. I nostri sforzi congiunti porteranno alla luce un tipo completamente nuovo di terapia con cellule T”, ha dichiarato il professor George Coukos, direttore del Ludwig Institute for Cancer Research e coautore dello studio. “L'implementazione dell'intelligenza artificiale nella terapia cellulare è nuova e potrebbe rappresentare un punto di svolta, offrendo nuove opzioni cliniche ai pazienti”, gli ha fatto eco il professor Harari. I ricercatori sperano di poter passare presto alla sperimentazione clinica (test sull'uomo), nella quale dovranno essere dimostrate sicurezza ed efficacia della nuova tecnica. I dettagli della ricerca “Identification of clinically relevant T cell receptors for personalized T cell therapy using combinatorial algorithms” sono stati pubblicati sulla rivista scientifica Nature Biotechnology.