Carcinoma polmonare non a piccole cellule-Immagine Credit Public Domain.
Il cancro al polmone (LC) è una delle principali cause di mortalità correlata al cancro a livello globale e la sua prognosi dipende principalmente dallo stadio della diagnosi. Sfortunatamente, una grande percentuale di casi viene diagnosticata in stadi localmente avanzati o avanzati, quando il trattamento curativo non è fattibile. Di conseguenza, migliorare l’accuratezza della diagnosi precoce del cancro al polmone è fondamentale per migliorare i risultati del trattamento, ridurre la mortalità e minimizzare i costi sanitari e gli eventi avversi associati alle terapie sistemiche.
Il carcinoma polmonare non a piccole cellule (NSCLC) costituisce circa l’85% di tutti i casi di LC. Gli attuali metodi di screening e diagnosi sono spesso invasivi, costosi e hanno bassa sensibilità e specificità. Ad esempio, le radiografie del torace non sono in grado di distinguere il cancro da altre condizioni; la citologia dell’espettorato, la broncoscopia, la biopsia con ago e la toracentesi sono procedure invasive che possono causare complicazioni e disagio; e la tomografia computerizzata a bassa dose (LDCT) ha diverse limitazioni, tra cui alti tassi di falsi positivi, esposizione alle radiazioni e sovradiagnosi.
L‘istopatologia funge da modalità diagnostica convenzionale per l’NSCLC; tuttavia, presenta delle limitazioni intrinseche. L’acquisizione insufficiente di tessuto o l’architettura distorta del tessuto in piccole biopsie e campioni citologici possono impedire la diagnosi precoce. Inoltre, l’affidamento all’esperienza e alla competenza del patologo introduce una potenziale variabilità e soggettività nell’interpretazione.
“I test sui biomarcatori rappresentano un passo avanti verso la medicina personalizzata, che mira a migliorare la diagnosi e fornire trattamenti su misura in base alle caratteristiche individuali del paziente (ad esempio, EGFR, ALK e PD-L1). Tuttavia, i test sui biomarcatori presentano anche delle sfide, come la necessità di campioni di tessuto o sangue adeguati e rappresentativi per l’analisi, la variazione e la complessità dei metodi di test tra diversi laboratori o piattaforme e la mancanza di standardizzazione e convalida di alcuni biomarcatori tra diverse popolazioni o contesti”, spiegano gli autori Rodoslaw Charkiewicz, Anetta Sulewska, Roberto M Roz e altri dell Università di medicina di Bialystok, Polonia che hanno collaborato con altre Università ed Istituzioni.
Pertanto, sono urgentemente necessari nuovi metodi e biomarcatori per una diagnosi precoce e non invasiva del cancro al polmone non a piccole cellule, per migliorare l’accuratezza, la sensibilità e la specificità della diagnosi e offrire opzioni di trattamento personalizzate.
Il test dei microRNA (miRNA) è un campo emergente che promuove la medicina personalizzata, mirando a migliorare la diagnosi e fornire trattamenti su misura in base alle caratteristiche individuali del paziente.
I microRNA sono piccoli RNA non codificanti che regolano l’espressione genica a livello post-trascrizionale. Sono implicati in vari processi biologici e malattie, tra cui lo sviluppo e la progressione del , ccancro al polmone, come dimostrato da studi in vitro. I miRNA sono rilevabili in vari fluidi corporei, come sangue, urina, saliva e liquido cerebrospinale. I miRNA circolanti acellulari (cf-miRNA) presentano diversi vantaggi come biomarcatori diagnostici per il NSCLC, tra cui stabilità, abbondanza e specificità. Inoltre, i cf-miRNA possono predire la risposta al farmaco monitorando i profili genetici durante il trattamento, presentando un potenziale significativo per la terapia personalizzata.
“Nei nostri studi precedenti (2016-2023), abbiamo esplorato i cambiamenti genetici ed epigenetici in NSCLC. Abbiamo scoperto che hsa-miR-205 e hsa-miR-21 sono promettenti biomarcatori per la diagnosi precoce del NSCLC, distinguendo tra sottotipi di adenocarcinoma (AC) e carcinoma a cellule squamose (SCC) con un accordo dell’88%. Utilizzando la tecnologia microarray, abbiamo sviluppato una firma di 53 geni con un’accuratezza del 93% nel distinguere tra AC e SCC. Utilizzando miRNA-Seq sul tessuto NSCLC, abbiamo creato una firma di 17 miRNA che ha differenziato efficacemente i sottotipi di NSCLC (AC vs. SCC). Inoltre, una firma 14-lncRNA ha rilevato efficacemente l’NSCLC e fornito informazioni sulla sottotipizzazione (valori AUC: 0,98 ± 0,01 per tumore vs. non tumore e 0,84 ± 0,09 per la sottotipizzazione).
Ampliando le basi stabilite dalle nostre precedenti indagini, l’obiettivo principale del presente studio era di esplorare la fattibilità dei microRNA circolanti nel siero senza cellule come biomarcatori non invasivi, convenienti e accurati per la diagnosi precoce del carcinoma polmonare non a piccole cellule“, spiegano gli autori.
Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori hanno intrapreso i seguenti compiti: (a) condurre una profilazione globale dei miRNA in campioni di biopsia liquida ottenuti da pazienti con NSCLC in fase iniziale e pazienti non cancerosi con condizioni polmonari impiegando il sequenziamento di nuova generazione (NGS); (b) identificare i DEmiRNA sierici più rilevanti per differenziare tra NSCLC e condizioni polmonari non cancerose; (c) eseguire un’analisi funzionale del profilo dei DEmiRNA sierici per chiarire potenziali percorsi biologici e meccanismi molecolari coinvolti nello sviluppo e nella progressione dell’NSCLC; e (d) stabilire una firma dei miRNA sierici per la diagnosi precoce dell’NSCLC utilizzando un classificatore ad albero decisionale con gradiente di potenziamento (GBDT) e un’analisi delle spiegazioni additive di Shapley (SHAP).
“Il nostro studio presenta un approccio nuovo e completo all’analisi dei miRNA, distinguendolo da altri studi sui miRNA basati su NGS poiché integra perfettamente le capacità della tecnologia NGS con strumenti avanzati di apprendimento automatico. Questo approccio sinergico fornisce un quadro approfondito del profilo di espressione dei miRNA nel siero, consentendone il potenziale utilizzo come strumento diagnostico per il cancro al polmone non a piccole cellule. La realizzazione di successo di questo risultato può essere attribuita all’integrazione di diversi componenti critici, con conseguente metodologia e analisi statistica solide e approfondite“, aggiungono.
Fonte:MDPI
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