Tumore del polmone. Sempre più vicina la diagnosi precoce da una goccia di sangue

La diagnosi precoce del tumore del polmone rappresenta un bisogno insoddisfatto dell’oncologia moderna. Non esistono strumenti validi per lo screening di popolazione e la proposta della US Preventive Services Task Force di sottoporre annualmente ad una TAC a bassa dose di radiazioni i soggetti ad alto rischio (i forti fumatori) non ha incontrato grande successo negli USA, dove viene effettuata solo nell’1,9% dei casi. Il carcinoma del polmone rimane così uno dei big killer tra i tumori anche perché viene spesso diagnosticato in fase tardiva; al contrario i tassi di sopravvivenza aumentano notevolmente quando il tumore è diagnosticato in fase precoce. Per tutti questi motivi, le ricerche in questo campo sono molto attive.
 
I risultati iniziali di uno studio presentato al congresso annuale dell’ASCO (American Society of Clinical Oncology), il CCGA (Circulating Cell-free Genome Atlas) aprono nuove prospettive e speranze in questo campo. L’idea alla base di questo mega-trial che ha coinvolto oltre 12 mila partecipanti (il 70% dei quali con una diagnosi di tumore già stabilita) è quella di riuscire a rivelare precocemente la presenza di un tumore polmonare, ricorrendo ad un prelievo di sangue sul quale effettuare un test basato sul DNA circolante al di fuori delle cellule. Questo tipo di analisi (detta cfDNA, o ‘biopsia liquida’) viene già utilizzata come guida per la scelta di terapie a target (es. il test dello status mutazionale EGFR) nei soggetti con carcinoma polmonare in fase avanzata. Fino ad oggi non esistevano prove di una possibile utilità di questo test per rivelare forme precoci di tumore.
 
Le tecniche di sequenziamento di nuova generazione utilizzate nello studio CCGA.
Lo studio CCGA consta di vari sottostudi; all’ASCO sono stati presentati i risultati del primo sottostudio  che ha utilizzato su 1.700 pazienti affetti da 20 diversi tipi di tumore (174 con tumore del polmone), tre prototipi di test di sequenziamento genomico: il sequenziamento target (mirato a rivelare mutazioni somatiche, quali varianti di singoli nucleotidi e piccole inserzioni/delezioni),  il sequenziamento dell’intero genoma (WGS), per rivelare la presenza di variazioni nel numero delle copie di geni somatici; il sequenziamento tramite bisolfito dell’intero genoma (WGBS) del cfDNA, per evidenziare la presenza di pattern di metilazione anomali del cfDNA (alterazioni epigenetiche).
 
I risultati sul tumore del polmone
Tra i 127 partecipanti allo studio con tumore del polmone , il segnale biologico della presenza di un tumore del polmone è risultato confrontabile tra tutti i test; il segnale diventava naturalmente più forte e chiaro man mano che lo stadio del tumore avanzava. Il test WGBS ha rivelato la presenza del 41% dei tumori polmonari in stadio iniziale (I-IIIA) e dell’89% di quelli in stadio avanzato; le rispettive percentuali per il test WGS sono state 38% per gli early stage, e 87% per gli stadi tardivi; l’assay a target infine ha rivelato il 51% degli esarly stage e l’89% di quelli in fase tardiva.
 
Il pericolo dei falsi positivi viene dal DNA ‘libero’ dei globuli bianchi
Tutti i test vagliati insomma si sono mostrati in grado di rivelare la presenza di un tumore del polmone in fase precoce, con un basso tasso di falsi positivi. Lo studio ha anche evidenziato che nei soggetti con tumore del polmone, il 54% delle mutazioni somatiche (cioè non ereditate) rivelate non proveniva dal tumore ma dai globuli bianchi, come manifestazione dei normali processi di invecchiamento (il cosiddetto CHIP, clonal hematopoiesis of indeterminate potential); un dato da tener presente qualora si procedesse a mettere a punto un esame del sangue per la diagnosi precoce di un tumore.
 
Il machine learning darà un valido supporto alla diagnosi precoce di tumore
“I risultati iniziali di questo studio – commenta Geoffrey Oxnard, professore associato di medicina presso il Dana-Farber Cancer Institute e Harvard Medical School di Boston (Usa) – suggeriscono che può essere possibile individuare precocemente la presenza di un tumore polmonare da un prelievo di sangue utilizzando il sequenziamento genomico. I prossimi passi consisteranno nell’ottimizzare ulteriormente questi test e nel validarne i risultati. in un gruppo più ampio di soggetti. Con l’aumento delle dimensioni del campione, gli approcci basati sul machine learning, miglioreranno le performance di questi esami”.
 
Maria Rita Montebelli