I ricercatori hanno sviluppato un nuovo strumento computazionale, ALFA-K, in grado di prevedere come le cellule tumorali si evolvono attraverso guadagni e perdite di interi cromosomi. Questa svolta affronta una lacuna critica nella ricerca sul cancro: la natura imprevedibile dell’adattamento del tumore e della resistenza al trattamento. Analizzando i dati di una singola cellula nel tempo, ALFA-K rivela quali configurazioni cromosomiche favoriscono la sopravvivenza delle cellule tumorali, offrendo il potenziale per terapie consapevoli dell’evoluzione.
Il problema del caos cromosomico
Le cellule tumorali accumulano errori genetici durante la divisione, spesso guadagnando o perdendo interi cromosomi. Ciò crea un mix diversificato di cellule all’interno di un tumore, ciascuna con una composizione genetica unica. In precedenza, gli scienziati non disponevano di un metodo affidabile per determinare quali combinazioni cromosomiche guidano la progressione del cancro. L’enorme numero di possibilità rendeva la previsione quasi impossibile.
ALFA-K risolve questo problema monitorando migliaia di cellule nel tempo, ricostruendo il modo in cui si spostano tra gli stati cromosomici e identificando quali stati sono evolutivamente vantaggiosi. Questo è fondamentale perché l’evoluzione del cancro non è casuale; segue modelli misurabili influenzati dalla composizione cromosomica e da pressioni esterne come il trattamento.
Come i cambiamenti cromosomici determinano il comportamento del tumore
I cromosomi ospitano centinaia o migliaia di geni. Quando una cellula tumorale acquisisce o perde un cromosoma, altera il dosaggio di molti geni contemporaneamente, influenzando istantaneamente la crescita, la divisione e la risposta allo stress. Questi cambiamenti consentono ai tumori di compiere rapidi balzi evolutivi invece di adattamenti graduali.
È importante sottolineare che l’effetto di un cambiamento cromosomico dipende dal punto di partenza della cellula. La stessa alterazione può essere utile in un contesto genetico e dannosa in un altro. Ciò spiega perché l’evoluzione del cancro è stata così difficile da prevedere – fino ad ora.
ALFA-K: un nuovo approccio alla mappatura del fitness
Gli strumenti precedenti trattavano i cambiamenti cromosomici come universalmente benefici o dannosi. ALFA-K adotta un approccio più sfumato, ricostruendo “paesaggi di fitness” che descrivono quanto sia vantaggioso o dannoso un cambiamento cromosomico data la configurazione esistente di una cellula.
Lo strumento quantifica anche l’impatto dell’instabilità cromosomica. La chemioterapia, ad esempio, spesso aumenta gli errori durante la divisione cellulare, spingendo i tumori più rapidamente attraverso questi paesaggi. A seconda della conformazione del paesaggio, ciò può portare a configurazioni cromosomiche più resistenti.
In un singolo studio, ALFA-K ha analizzato oltre 270.000 configurazioni cromosomiche distinte, svelando informazioni precedentemente inaccessibili.
Raddoppio dell’intero genoma: un meccanismo protettivo
La ricerca chiarisce anche il ruolo del raddoppio dell’intero genoma – quando una cellula copia tutti i suoi cromosomi. Studi precedenti suggerivano che questo proteggesse le cellule tumorali, ma la portata di tale protezione rimaneva poco chiara. ALFA-K ora quantifica tale effetto tampone, identificando una soglia oltre la quale il raddoppio del genoma diventa vantaggioso.
Questa è una scoperta fondamentale perché il livello di protezione non è assoluto; c’è un punto in cui il raddoppio fornisce un vantaggio in termini di sopravvivenza.
Il futuro del trattamento del cancro consapevole dell’evoluzione
ALFA-K sposta la ricerca sul cancro dall’osservazione alla previsione. Comprendendo come si evolvono i tumori, i medici potrebbero interpretare le biopsie ripetute in modo più efficace, anticipare transizioni pericolose e selezionare trattamenti che prevengono configurazioni cromosomiche dannose.
L’obiettivo a lungo termine è la “terapia consapevole dell’evoluzione” – anticipando come i tumori cambieranno prima che emerga la resistenza, piuttosto che reagire in seguito. Questa ricerca segna un passo significativo verso un trattamento personalizzato del cancro basato su modelli predittivi dell’evoluzione del tumore.
Lo studio è stato finanziato dal National Cancer Institute e dimostra il potenziale dell’applicazione della biologia computazionale per risolvere le sfide fondamentali nella ricerca sul cancro.
