La risposta delle pazienti alle terapie ormonali può essere meglio compresa grazie all’utilizzo di un algoritmo. Questo il risultato pubblicato dalla rivista Esmo Open relativamente al lavoro del gruppo di ricerca della Breast Unit dell’Istituto Candiolo.

Filippo Montemurro è il direttore della unità dove è in corso Breast Cancer Project 2, lo studio che prevede il reclutamento di 250 pazienti nell’arco di tre anni per validare l’efficacia dell’algoritmo e affinarne la capacità prognostica.

“Studiando l’azione di un micro-Rna tumorale – cioè di un particolare frammento di Rna – già da tempo indagato da parte dei ricercatori per la sua capacità di regolare l’espressione di alcune proteine coinvolte nello sviluppo dei tumori, abbiamo osservato che quando esso è presente in quantità elevate all’interno delle cellule, il tumore risponde meglio alla terapia ormonale – dichiara Filippo Montemurro – Questa piccola molecola è inoltre in grado di rendere le cellule tumorali sensibili all’azione degli ormoni persino quando sono prive dei recettori degli estrogeni”.

Firma predittiva

“La ricerca ha mostrato che valori elevati di miR-100 sono associati a una migliore prognosi in pazienti operate e trattate con terapia ormonale adiuvante – prosegue Montemurro -. Sulla base delle informazioni ottenute dall’analisi del tumore prima dell’inizio della terapia pre-operatoria e dopo l’intervento chirurgico è stato quindi creato un algoritmo che assegna al tumore un punteggio che indica il grado di sensibilità alla terapia ormonale”.

Una vera firma predittiva di tumori ormono-sensibili con buona prognosi che per ciascun paziente aiuterà a identificare la terapia più efficace.

“Il biomarcatore miR-100 si sta rivelando un promettente strumento per identificare con più accuratezza le pazienti per le quali la sola terapia ormonale è sufficiente per bloccare lo sviluppo del tumore e aumentare le probabilità di guarigione. L’obiettivo ora – conclude l’esperto – è riuscire a utilizzare miR-100 per migliorare la risposta alla terapia ormonale anche in quel 30-40% di pazienti che oggi devono sottoporsi alla chemioterapia”. 

Ogni anno in Italia si registrano 55.000 nuove diagnosi di carcinoma mammario e il tipo di tumore più frequente con il 70% dei casi è il cancro con recettori ormonali positivi.

L’utilizzo di algoritmi di deep learning per il tumore al seno è sempre più diffuso. Succede a Bari e anche negli Stati Uniti dove alcuni studi hanno evidenziato come grazie a questo tipo di algoritmi è possibile ottenere una riduzione assoluta del 5,7% dei falsi positivi e del 9,4% di quelli negativi. Nel confronto con l’operato di sei radiologi, è stato dimostrato un aumento dell’11,5% della sensibilità.

“Oggi, in Italia, vivono più di 834mila donne dopo la diagnosi di tumore del seno, con una sopravvivenza a 5 anni che raggiunge l’88% – spiega Francesco Cognetti, Presidente di FOCE (Federazione degli oncologi, cardiologi e ematologi) e di Fondazione Insieme Contro il Cancro -. Dal 2015 al 2021, è stata stimata una riduzione dei decessi pari quasi al 7% per questa neoplasia. Un risultato ottenuto grazie ai programmi di screening e a terapie sempre più efficaci”.