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Cervinara. Il grande atlante del cancro: opportunità e sfide per la ricerca.

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Un interessante studio del Dott. Gerardo Cioffi, estratto dalla sua tesi di laurea con la preziosa collaborazione e partecipazione del Prof. Ugo Cioffi, del Prof. Michele Ceccarelli e del Prof. Luigi Cerulo.

Oggi parliamo di Medicina di precisione; sconfiggere il tumore colpendolo sul suo tallone d’Achille, ovvero sulle mutazioni genetiche che ne determinano lo sviluppo e la progressione. Ma le mutazioni possono essere tante e diverse, e per questo ci servono molti più dati di quelli che finora abbiamo in possesso.

Il cancro è considerato la malattia più complessa che l’umanità ha dovuto affrontare negli ultimi 60 anni. Esso è causato da un insieme di fattori sia ambientali che genetici per cui possiamo definirlo come una malattia multifattoriale in cui la genetica gioca un ruolo fondamentale. Ogni tipo di tumore può essere caratterizzato da diversi profili molecolari che richiedono strategie terapeutiche uniche, poiché comporta cambiamenti dinamici nel genoma.  Cellule originariamente normali iniziano a moltiplicarsi in modo incontrollato, afinalistico trasformandosi in cellule tumorali, infiltrano il tessuto sano, distruggendolo e prendendone il posto. Inoltre possono staccarsi dal loro luogo d’origine e insediarsi in altre parti del corpo (metastasi).

Una differenza importante che le caratterizza è la minor specializzazione rispetto alle cellule normali. Infatti, mentre le cellule normali si sviluppano e maturano in tipologie molto distinte con funzioni specifiche, per le cellule tumorali questo non si verifica. E’ una delle ragioni per cui le cellule tumorali continuano a dividersi senza fermarsi.

Schema della trasformazione in cellula tumorale.
esempio di cellule tumorali maligne  (da AIRC 5×1000 staminali.it)

Inoltre, le cellule tumorali sono in grado di ignorare i segnali che normalmente indicano alle stesse di interrompere la divisione o di iniziare il processo noto come morte cellulare programmata, o apoptosi, utilizzato dal corpo per liberarsi delle cellule non necessarie.

The Cancer Genome Atlas (TCGA)

Origini e obiettivi

Nel 2005, il Cancer Genome Atlas (TCGA) e nel 2008 l’International Cancer Genome Consortium (ICGC) sono stati lanciati come due progetti distinti per accelerare la comprensione globale della genetica del cancro, usando tecnologie innovative di analisi del genoma, contribuendo così a generare nuove terapie mirate.

Il National Institute of Health (NIH) ha lanciato il progetto pilota TCGA per creare un “atlante” completo dei profili genomici del cancro. Si tratta di un progetto pubblico finanziato che mira a catalogare e scoprire le principali alterazioni del genoma che causano il cancro in grandi coorti di oltre 30 tumori umani attraverso il sequenziamento del genoma su larga scala e analisi multidimensionali integrate. Fornire set di dati genomici sul cancro, disponibili al pubblico, consentirà il miglioramento dei metodi diagnostici, degli standard di trattamento e infine della prevenzione del cancro. Il progetto TCGA ha coinvolto scienziati e manager del National Cancer Institute (NCI) del National Institute of Health (NIH) e del National Human Genome Research Institute (NHGRI) finanziato dal governo degli Stati Uniti , oltre a collaborare con le istituzioni negli Stati Uniti e con quelle in Europa. 

Il programma Cancer Genome Atlas. Tipologia di dati

TCGA ha caratterizzato molecolarmente oltre 20.000 tumori primitivi e ha confrontato campioni normali su 33 tipi di cancro. Questo sforzo congiunto tra il National Cancer Institute e l’Istituto Nazionale per la Ricerca sul Genoma Umano è iniziato nel 2006, riunendo ricercatori di diverse discipline e molteplici istituzioni.

Sommario dei dati da GDC (From Cancer Genome Atlas)

Negli ultimi dodici anni, TCGA ha generato oltre 2,5 petabyte di dati genomici, epigenomici, trascrittomici e proteomici. I dati, che hanno già portato a miglioramenti nella nostra capacità di diagnosticare, trattare e prevenire il cancro; e che rimarranno disponibili pubblicamente per l’utilizzo da parte di chiunque nella comunità scientifica.

Next generation sequencing: Una rivoluzione in termini di resa, costi e tempi

La  tecnica Next Generation Sequencing (NGS) ha rivoluzionato l’approccio allo studio del genoma. Per molti anni il sequenziamento è stato fatto tramite elettroforesi capillare (tipicamente sequenziamento Sanger), che consente di ricostituire la sequenza di un singolo frammento di DNA. Il sequenziamento Sanger avviene tramite la registrazione dei segnali di incorporazione di nucleotidi fluoromarcati che vengono utilizzati per sintetizzare un filamento complementare al frammento di DNA. Anche la NGS si basa su un principio analogo, solo che la reazione può essere fatta per moltissimi frammenti di DNA in parallelo e non per uno soltanto.

Sanger method

Tramite la NGS è quindi possibile ottenere in modo rapido e persino più economico una grandissima quantità di sequenze. Infatti, in una singola corsa è possibile ottenere gigabasi o addirittura terabasi di informazioni. Per questo motivo la NGS è nota anche come high-throughput sequencing.

ESEMPI CLINICI

Carcinoma Polmonare

Il cancro del polmone è la seconda neoplasia maligna più comune negli uomini (dopo il cancro della prostata) e la terza più comune nelle donne (dopo il cancro della mammella e il cancro del colon-retto). I tassi di incidenza di cancro al polmone sono più alti nei Paesi sviluppati rispetto ai Paesi non sviluppati. In Europa, la mortalità per cancro del polmone si è ridotta negli uomini, ma è in aumento nelle donne; questo dato riflette la differenza nei trend di prevalenza dell’abitudine al fumo tra i sessi.

La maggior parte dei casi di cancro del polmone viene diagnosticata in pazienti di età pari o superiore a 65 anni e l’età mediana al momento della diagnosi è di 70 anni.

AC toracica con opacità polmonare sinistra (Prof Ugo Cioffi)

È diviso in due grandi categorie: carcinoma polmonare a piccole cellule e carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC). Quest’ultimo rappresenta l’85% di tutti i tumori polmonari. NSCLC comprende principalmente adenocarcinoma (ADC) (60%) e sottotipi istologici di carcinoma a cellule squamose (SqCC) (35%) (1), ciascuno con profili mutazionali e genomici differenti.

La diagnosi patologica del cancro del polmone è stata ampiamente basata sulle caratteristiche morfologiche osservate al microscopio. Le recenti innovazioni nella tecnologia molecolare e genetica ci consentono di confrontare le classificazioni istologiche convenzionali, lo stato di espressione delle proteine e le anomalie geniche.

L’introduzione del progetto Cancer Genome Atlas (TCGA) e l’uso diffuso di sequencer di nuova generazione (NGS) hanno facilitato l’accesso ad enormi quantità di dati riguardanti il profilo ​​molecolare del cancro polmonare. La nuova classificazione del carcinoma polmonare pubblicata dall’Organizzazione Mondiale della Sanità nel 2015, si basa proprio sul progresso della biologia molecolare; inoltre, l’immunoistochimica è arrivata a svolgere un ruolo più ampio nella diagnosi. 

Con il TGCA sono stati studiati 4977 casi di NSCLC (2406 donne e 2571 maschi), 21.314 geni, 416.887 mutazioni.

Carcinoma polmonare non a piccole cellule (From Cancer Genome Atlas)

Attualmente esiste un’enorme quantità di dati a causa della possibilità di raccogliere informazioni da NGS per quel che riguarda il cancro del polmone. Secondo una ricerca del National Institutes of Health (NIH), il 76% degli oncologi degli USA usano la  NGS. L’analisi dei dati, compresi quelli del progetto TCGA, hanno parzialmente reso possibile la riproduzione morfologica del tumore e proporre una classificazione basata su profili molecolari rendendo più facile lo sviluppo di nuovi farmaci. Il sequenziamento di nuova generazione ha aperto le porte a pratiche cliniche e indagini totalmente nuove per il cancro ai polmoni.

Carcinoma della mammella

Il tumore al seno è la neoplasia più frequente in assoluto per incidenza nella popolazione femminile. Si stima che nel 2018, in Italia, abbia colpito 52.800 donne e circa 500 uomini (per confronto, nel 2015 le stime indicavano, rispettivamente, 48 mila donne e 300 uomini).

Ecocolordoppler nodulo mammario (prof Alberto Testori)

Il trend di incidenza tra il 2003 e il 2018 appare in leggero aumento (+0,3% per anno) mentre continua a calare, in maniera significativa, la mortalità (-0,8% per anno). L’aumento di incidenza è riferito in particolare alle donne di 45-49 anni, e potrebbe essere spiegato dall’ampliamento dello screening mammografico in alcune regioni che hanno coinvolto anche questa fascia di età (oltre a quella di 50-69 anni per cui storicamente è attivo lo screening).

Nel carcinoma mammario le tecniche NGS hanno permesso di individuare alterazioni genomiche responsabili della malattia, che funzionano da bersagli terapeutici nella terapia mirata.

Diverse iniziative quali The Cancer Genome Atlas (TCGA) e l’International Cancer Genome Consortium (ICGC) hanno permesso di raccogliere una notevole mole di dati su 3682 casi studiati, circa 21mila geni e 130800 mutazioni genetiche dai quali sono emersi nuovi target terapeutici per il carcinoma mammario.

Carcinoma mammario (From Cancer Genome Atlas)

Nonostante i risultati promettenti di alcune di queste terapieè ancora difficile stabilire chiaramente se l’approccio del genetic profiling migliori effettivamente la sopravvivenza dei pazienti. Nella maggior parte dei casi è possibile vedere un risultato in termini di stabilità della malattia o mantenimento della qualità della vita, maper definire chiaramente l’efficacia del trattamento bisognerebbe introdurre la terapia in uno stadio precoce e soprattutto avere a disposizione biomarker predittivi efficaci per la selezione dei pazienti.

Gli sviluppi futuri della NGS potrebbero quindi cambiare radicalmente l’orizzonte della lotta al cancro con enormi pannelli di analisi genetiche e software per l’interpretazione dei profili genetici individuali. Nel caso del carcinoma mammario i pazienti che più ne potranno beneficiare saranno i tripli negativi e quelli refrattari alla terapia ormonale e HER2, per i quali il beneficio terapeutico può valere i costi e lo sforzo richiesti

Sfide e prospettive future

Progressi sistematici della genomica forniti dal TCGA hanno rivelato una nuova immagine completa della biologia molecolare del cancro. L’applicazione di una sofisticata tecnologia high-throughput insieme a ben sviluppati strumenti di bioinformatica hanno contribuito a evidenziare le somiglianze e le differenze nell’architettura genomica di ciascun tumore e su più tipi di tumore

From National Cancer Institute

La ricerca è arrivata al punto in cui noi possiamo decodificare il codice genetico di un tumore e bloccare il meccanismo di proliferazione andando ad agire direttamente sull’alterazione prevalente di quel determinato gene. 

Il futuro è anche la biopsia liquida“Stiamo parlando di sequenziare il genoma del tumore partendo da un semplice test del sangue isolando, appunto nel sangue, il DNA del tumore circolante”. La biopsia liquida potrebbe consentire di ripetere l’analisi nel tempo e, quindi, di monitorare la risposta alla terapia e l’evoluzione molecolare della patologia e può meglio rappresentare l’eterogeneità del tumore rispetto all’analisi di un singolo frammento di neoplasia ottenuto da un’unica sede di malattia. Un’altra grande sfida è rappresentata proprio dai big data: più conoscenze abbiamo, più possiamo prendere le migliori decisioni terapeutiche per i pazienti. Oggi, però, molte categorie non sono ancora ben rappresentate nell’ambito delle sperimentazioni cliniche, a partire da anziani, minoranze e bambini, e questo vuol dire che di questi pazienti sappiamo ben poco. Aprire dunque l’oncologia ai big data è fondamentale e può rappresentare una svolta importante per la messa a punto di nuove terapie. 

Bibliografia Consigliata

  1. Tomczak K, Czerwińska P,  Wiznerowicz M. The cancer genoma atlas (TGCA): An immeasurable source of knowledge. Contemp Oncol 2015; 19 (1A): A 68- 77 
  2. Chin L, Andersen JN, Futreal PA. Cancer genomics: from discovery science to personalized medicine. Nat Med 2011; 17: 297-303
  3. Liu J,  Lichtenberg T,   Hoadley KA, et al. An Integrated TCGA Pan-Cancer Clinical Data Resource to Drive High-Quality Survival Outcome Analytics. Cell 2018; 173: 400–416
  4. Matthijs G, Souche E,  Alders M, Guidelines for diagnostic next-generation sequencing, European Journal of Human Genetics, 2016;  24, (1): pp. 2–5 
  5. Ferlay JSteliarova-Foucher E, Lortet-Tieulent J, et al. Cancer incidence and mortality patterns in Europe: estimates for 40 countries in 2012. Eur J Cancer 2013;49(6):1374-403
  6. Sun F,  Yang X,  Jin Y, et al. Bioinformatics analyses of the differences between lung adenocarcinoma and squamous cell carcinoma using the Cancer Genome Atlas expression data. Mol Med Rep 2017; 16, 609–616. 
  7. Ma R, Gong J, Jiang X. Novel applications of next-generation sequencing in breast cancer research. Genes Dis. 2017;4(3):149-53
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