(Cancro del fegato-Immagine Credito Public Domain).
Il cancro al fegato è la terza causa principale di decessi per cancro in tutto il mondo e i miglioramenti nella diagnosi precoce potrebbero aiutare a salvare le persone affette da questa malattia.
Una nuova tecnologia di analisi del sangue dall’intelligenza artificiale sviluppata e utilizzata dai ricercatori del Johns Hopkins Kimmel Cancer Center per rilevare con successo il cancro ai polmoni in uno studio del 2021 ha ora rilevato oltre l’80% dei tumori al fegato in un nuovo studio su 724 persone.
L’esame del sangue, chiamato DELFI (valutazione del DNA dei frammenti per l’intercettazione precoce) rileva i cambiamenti di frammentazione tra il DNA delle cellule tumorali versate nel flusso sanguigno, noto come DNA libero da cellule (cfDNA). Nello studio più recente, i ricercatori hanno utilizzato la tecnologia DELFI su campioni di plasma sanguigno ottenuti da 724 individui negli Stati Uniti, nell’Unione europea (UE) e a Hong Kong per rilevare il cancro epatocellulare (HCC), un tipo di cancro al fegato.
I ricercatori ritengono che questa sia la prima analisi di frammentazione dell’intero genoma convalidata in modo indipendente in due popolazioni ad alto rischio e in diversi gruppi razziali ed etnici con diverse cause associate ai loro tumori al fegato.
I risultati dello stuydio sono stati riportati il 18 novembre in Cancer Discovery e alla Conferenza speciale dell’Associazione americana per la ricerca sul cancro su “prevenzione di precisione, diagnosi precoce e intercettazione del cancro”.
Si stima che 400 milioni di persone in tutto il mondo siano a maggior rischio di sviluppare l’HCC a causa della cirrosi da malattie epatiche croniche, tra cui l’epatite virale cronica o la steatosi epatica non alcolica, (secondo un’analisi mondiale del carico di malattie del fegato J. Hepatology, 2019).
“Una diagnosi precoce del cancro al fegato potrebbe salvare vite umane, ma i test di screening attualmente disponibili sono sottoutilizzati”, afferma Victor Velculescu, MD, Ph.D., Professore di oncologia e co-Direttore del Cancer Genetics and Epigenetics Program presso il Johns Hopkins Kimmel Cancer Center, che ha co-condotto lo studio con Zachariah Foda, MD, Ph.D., borsista di gastroenterologia, Akshaya Annapragada, MD/Ph. D. studente e Amy Kim, MD, assistente Professore di medicina presso la Johns Hopkins University School of Medicine.
“Dei 724 campioni di plasma studiati, 501 sono stati raccolti negli Stati Uniti e nell’UE e includevano campioni di 75 persone con HCC per addestrare e convalidare il modello di apprendimento automatico, un tipo di intelligenza artificiale che utilizza dati e algoritmi per migliorare la precisione”, spiega Foda. Per la convalida, sono stati analizzati altri 223 campioni di plasma da individui a Hong Kong e includevano campioni di 90 persone con HCC, 66 con virus dell’epatite B (HBV), 35 con cirrosi epatica correlata all’HBV e 32 persone senza fattori di rischio sottostanti.
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La tecnologia DELFI utilizza un esame del sangue per misurare il modo in cui il DNA è impacchettato all’interno del nucleo di una cellula studiando la dimensione e la quantità di DNA libero presente nella circolazione da diverse regioni del genoma. Le cellule sane impacchettano il DNA come una valigia ben organizzata, in cui diverse regioni del genoma sono sistemate con cura in vari scomparti. I nuclei delle cellule tumorali, al contrario, sono come valigie più disorganizzate, con oggetti provenienti da tutto il genoma gettati a casaccio. Quando le cellule tumorali muoiono, rilasciano frammenti di DNA in modo caotico nel flusso sanguigno.
DELFI identifica la presenza di cancro esaminando milioni di frammenti di cfDNA alla ricerca di modelli anomali, comprese le dimensioni e la quantità di DNA in diverse regioni genomiche. “L’approccio DELFI richiede solo il sequenziamento a bassa copertura, consentendo a questa tecnologia di essere conveniente in un contesto di screening”, affermano i ricercatori.
Nell’ultimo studio, i ricercatori hanno eseguito il test –che in precedenza aveva dimostrato di classificare accuratamente il cancro ai polmoni– su frammenti di cfDNA isolati dai campioni di plasma. Hanno analizzato i modelli di frammentazione in ogni campione per sviluppare un punteggio DELFI.
I punteggi erano bassi per gli individui senza cancro con epatite virale o cirrosi (il punteggio DELFI mediano era rispettivamente di 0,078 e 0,080), ma, in media, da 5 a 10 volte più alti per i 75 pazienti con HCC nei campioni USA/UE, con punteggi alti osservato in tutti gli stadi del cancro, inclusa la malattia allo stadio iniziale (punteggi DELFI per Stadio 0 = 0,46, Stadio A = 0,61, Stadio B = 0,83 e Stadio C = 0,92). Inoltre, il test ha rilevato cambiamenti di frammentazione nel contenuto e nella confezione dei genomi del cancro del fegato, comprese le regioni del genoma associate all’attività specifica del fegato.
La tecnologia DELFI ha rilevato i tumori del fegato nelle loro prime fasi, con una sensibilità complessiva (o capacità di rilevare con precisione un cancro) dell’88% e una specificità del 98%, il che significa che non ha quasi mai fornito erroneamente un risultato falso positivo, tra le persone in media rischio. Nei campioni raccolti da persone ad alto rischio di HCC, il test ha avuto una sensibilità dell’85% e una specificità dell’80%.
“Attualmente, meno del 20% della popolazione ad alto rischio viene sottoposta a screening per il cancro al fegato a causa dell’accessibilità e delle prestazioni del test non ottimali. Questo nuovo esame del sangue può raddoppiare il numero di casi di cancro al fegato rilevati, rispetto all’esame del sangue standard disponibile, e aumentare la diagnosi precoce del cancro”, afferma Kim, co-autore senior dello studio.
I ricercatori affermano che i prossimi passi includono la convalida di questo approccio in studi più ampi per uso clinico.
Più di 800.000 persone vengono diagnosticate con cancro al fegato in tutto il mondo ogni anno, ed è una delle principali cause di decessi per cancro in tutto il mondo, secondo l’American Cancer Society.
Oltre a Velculescu, Foda, Annapragada e Kim, altri ricercatori erano Kavya Boyapati, Daniel Bruhm, Nicholas Vulpescu, Jamie Medina, Dimitrios Mathios, Stephen Cristiano, Noushin Niknafs, Harry Luu, Michael Goggins, Robert Anders, Jing Sun, Shruti Meta, David Thomas, Gregory Kirk, Vilmos Adleff, Jillian Phallen e Robert Scharpf.
Fonte: Cancer Discovery
