Cancro del pancreas- Dalla Johns Hopkins University.
I ricercatori del Sol Goldman Pancreatic Cancer Research Center del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center hanno sviluppato una tecnica di profilazione genomica 3D per identificare piccole lesioni precancerose nel pancreas, chiamate neoplasie intraepiteliali pancreatiche (PanIN), che portano a uno dei tumori pancreatici più aggressivi e mortali. .
Pubblicati il 1° maggio su Nature, i risultati forniscono la mappa 3D più dettagliata fino ad oggi delle lesioni precancerose nel pancreas umano, gettando le basi per la futura diagnosi precoce dell’adenocarcinoma duttale pancreatico (PDAC) e di altri tipi di cancro del pancreas.
“Non molte persone sviluppano effettivamente il cancro al pancreas, quindi siamo rimasti scioccati nel trovare molti tumori precancerosi o PanIN, nelle regioni normali del pancreas”, afferma Laura Wood, MD, Ph.D., Professore associato di patologia e oncologia presso il Kimmel Cancer Center e la Johns Hopkins University School of Medicine e uno degli autori senior dello studio. “Questa ricerca evidenzia ciò che non sappiamo ancora sul normale invecchiamento e solleva domande fondamentali su come si manifesta il cancro nel pancreas umano”.
La ricerca è stata co-guidata da Alicia Braxton, DVM, Ph.D., ricercatrice post-dottorato presso la Johns Hopkins University School of Medicine, e Ashley Kiemen, Ph.D., assistente Professore di patologia presso la facoltà di medicina.
A causa delle loro piccole dimensioni, i PanIN sono difficili da rilevare e non possono essere identificati mediante un tipico esame radiologico. In clinica, ciò significa spesso che nel momento in cui ai pazienti viene diagnosticato un cancro, come il PDAC, il cancro ha già raggiunto uno stadio avanzato e metastatizzato in altri organi.
Gli attuali metodi di colorazione istologica 2D, durante i quali il tessuto viene tagliato a fettine sottili, colorato ed esaminato al microscopio, forniscono solo una visione limitata dei PanIN, lasciando i ricercatori all’oscuro sulle loro origini e su come portano al cancro. Per caratterizzare meglio i PanIN, i ricercatori hanno sviluppato un approccio 3D.
Dopo aver tagliato e colorato il tessuto da 38 campioni pancreatici normali su centinaia di vetrini 2D sequenziali, i ricercatori hanno sviluppato CODA, una pipeline di apprendimento automatico, per analizzare e ricostruire le immagini dei vetrini in immagini 3D digitali.
“Le ricostruzioni 3D hanno rivelato reti complesse di PanIN interconnessi con un carico medio complessivo di 13 PanIN per centimetro cubo e un intervallo compreso tra 1 e 31 PanIN per centimetro cubo. I pazienti con PDAC in altre regioni del pancreas sembravano avere un carico PanIN più elevato rispetto a quelli con malattia non duttale, sebbene non fosse statisticamente significativo”, spieganpo gli autori.
I ricercatori hanno ulteriormente studiato otto campioni tramite microdissezione guidata in 3D e sequenziamento del DNA di PanIN specifici. L’analisi genomica ha rivelato che le reti erano costituite da PanIN geneticamente distinti guidati da diverse mutazioni genetiche, come le mutazioni nel gene che causa il cancro Kirsten rat sarcoma virus (KRAS), che si trova nella maggior parte dei tumori del pancreas.
“La scoperta che lesioni precancerose multiple derivano da mutazioni indipendenti è qualcosa che non è ancora stato osservato in altri organi”, afferma Wood, “ma ora che sappiamo che esistono i PanIN, possiamo lavorare per prenderli di mira, ad esempio attraverso KRAS”.
“Sebbene il CODA non sia ancora utilizzabile in ambito diagnostico, uno dei suoi vantaggi è che può essere applicato a qualsiasi tessuto, malattia o organismo modello“, spiega Kiemen. “Questo è solo l’inizio”, dice. “Vogliamo continuare a studiare cosa ciò significhi nel contesto di altri tessuti di organi. Se il tessuto normale ha migliaia di PanIN, allora come possiamo identificare quali sono clinicamente rilevanti per la malattia e quali no?”.
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“Uno dei modi in cui possiamo fare la differenza per il maggior numero di persone malate di cancro è attraverso la prevenzione, e il primo passo è comprendere meglio i primi precursori del cancro attraverso mappe molecolari dettagliate e anatomiche“, aggiunge Wood. “Finché non guardi in 3D, non sai cosa ti perdi!”.
Fonte:Nature