Grazie alla conoscenza dell’esatta posizione delle cellule immunitarie e delle loro interazioni all’interno del melanoma, è possibile predire la risposta all’immunoterapia.
Il cuore della scoperta risiede nell’analisi dettagliata di 42 biopsie pretrattamento di pazienti con melanoma avanzato, attraverso un pannello di immunofluorescenza multipla a 28 marcatori, una tecnologia che permette di ‘illuminare’ simultaneamente diverse popolazioni cellulari nello stesso campione, identificando quali cellule immunitarie sono presenti, dove si trovano nel tessuto tumorale e come interagiscono tra loro. In questo modo i ricercatori hanno potuto mappare con precisione la distribuzione delle cellule nel microambiente tumorale e correlare questi schemi spaziali con gli esiti clinici, individuando configurazioni cellulari associate a una migliore o peggiore risposta all’immunoterapia.
I risultati dello studio Secombit mostrano tutte le potenzialità dell’alleanza tra biologia spaziale e intelligenza artificiale, promettendo di rendere la cura del melanoma metastatico personalizzata e predittiva.
“Grazie alla biologia spaziale, una disciplina all’avanguardia che unisce microscopia avanzata e analisi molecolare, siamo riusciti a mappare con precisione millimetrica la posizione e le interazioni delle cellule immunitarie all’interno del microambiente tumorale – spiega Paolo Ascierto, professore ordinario di Oncologia all’Università Federico II di Napoli, presidente della Fondazione Melanoma Onlus e direttore dell’Unità di Oncologia Melanoma, dell’Istituto Pascale di Napoli, nonché autore principale dello studio–. In pratica, non abbiamo guardato solo a quante cellule sono presenti, ma soprattutto a dove si trovano e come comunicano tra loro. Questa visione ‘spaziale’ è fondamentale per comprendere le dinamiche immunitarie del tumore”.
Per ottenere questi risultati i ricercatori hanno integrato i dati spaziali con l’intelligenza artificiale. “L’IA è stata addestrata per riconoscere schemi cellulari e molecolari complessi, riuscendo così a correlare i dati istologici con gli esiti clinici – specifica Ascierto –. In sostanza, l’IA ha imparato a prevedere quali pazienti potranno beneficiare meglio delle diverse combinazioni terapeutiche”.
I ricercatori hanno analizzato tre diversi approcci terapeutici (tre bracci dello studio Secombit) e per ciascuno hanno identificato specifiche combinazioni di cellule e le loro interazioni che si correlano a risultati clinici migliori o peggiori. In base alla geografia del tumore hanno risposto meglio i pazienti che presentavano cellule T (i ‘soldati’ immunitari) con particolari marcatori (CD8 PD-L1+ e CD4 ICOS+). È risultata ancora più alta la sopravvivenza quando i ‘soldati’ armati con il marcatore PD-1+ si trovavano sul margine invasivo del tumore, specialmente se interagiscono con le cellule T CD4 PD-L1+. Esiti positivi, inoltre, sono stati registrati in presenza di interazioni tra le cellule che mostravano l’antigene e le cellule T nei margini del tumore. Hanno invece mostrato una prognosi peggiore i pazienti con tumori caratterizzati da un’alta presenza di macrofagi (cellule ‘spazzine’ che a volte possono aiutare il tumore) nelle aree periferiche.
“Lo studio Secombit rappresenta una tappa importante verso una medicina di precisione realmente predittiva, in cui per la prima volta la biologia spaziale e l’intelligenza artificiale lavorano insieme ai ricercatori – conclude Ascierto –. L’integrazione di queste tecnologie innovative consente di comprendere più a fondo le dinamiche immunitarie del tumore e anticipare i benefici delle combinazioni terapeutiche”.
