Fin dal momento della diagnosi di leucemia linfoblastica acuta di tipo B (B-LLA) è possibile sapere quali sono le probabilità di avere una ricaduta dopo il trattamento. Ciò, grazie all’analisi di alcuni parametri biologici e funzionali delle cellule tumorali: 6 di essi in particolari sono determinanti per il processo di recidiva.
È quanto hanno scoperto ricercatori del Centro di Ricerca Matilde Tettamanti di Monza e dell’Università di Stanford (California) in uno studio pubblicato sulla rivista Nature Medicine.
Lo studio è stato sostenuto anche da AIRC e dalla Fondazione ‘Benedetta è la Vita’ Onlus.
A oggi la recidiva è una delle principali sfide nella lotta ai tumori e da tempo ci si chiede se le cellule tumorali resistenti al trattamento siano presenti fin dal momento della diagnosi iniziale o se esse emergano sotto la pressione della terapia.
In questo contesto, la prima firmataria di questo lavoro, Zinaida Good della Stanford University, ha messo a punto un modello statistico di predizione delle ricadute, definito come Developmentally Dependent Predictor of Relapse (DDPR), il quale ha dimostrato chiaramente che alcune caratteristiche funzionali della cellula tumorale, responsabili della ricaduta di malattia, sono già presenti alla diagnosi.
In particolare, sono state individuate 6 caratteristiche cellulari, presenti in 2 sottopopolazioni leucemiche, in grado di far prevedere la ricaduta del paziente fin dal momento della diagnosi. Ciò, oltre a offrire nuove conoscenze sul comportamento biologico della cellula tumorale, potrebbe avere un impatto molto significativo negli attuali criteri di stratificazione del rischio e di conseguente definizione di una terapia.
“Nel nostro studio abbiamo utilizzato una tecnologia innovativa (la citometria di massa) in grado di individuare, quantificare e analizzare contemporaneamente decine di parametri biologici e funzionali in ogni singola cellula”, commenta la coautrice dello studio Jolanda Sarno, ricercatrice che si è formata presso il Centro di Ricerca Matilde Tettamanti ed attualmente sta lavorando all’Università di Stanford grazie a una borsa di studio AIRC per l’estero. “Le cellule leucemiche di B-LLA alla diagnosi sono state confrontate con la loro controparte sana mediante un programma bioinformatico al fine di individuare i profili più caratteristici delle cellule leucemiche. I profili ottenuti sono poi stati confrontanti nei pazienti ricaduti rispetto a quelli in remissione (non ricaduti), ed utilizzando un approccio di ‘machine learning’ sono state identificate le caratteristiche funzionali predittive della ricaduta”.
Alla luce dei ottimi risultati ottenuti in questo lavoro, il modello DDPR verrà ulteriormente validato in un numero più ampio di campioni prelevati da pazienti con leucemia linfoblastica acuta di tipo B (circa 300) che saranno messi a disposizione dal COG (Children’s Oncology Group) americano.
“Sin dalla fine degli anni ’90, grazie al contributo di Airc e del Comitato Maria Letizia Verga la clinica pediatrica della Fondazione Monza e Brianza per il Bambino e la sua Mamma ha coordinato per l’Italia, all’interno di un network europeo, la standardizzazione e l’applicazione della tecnica di misurazione della malattia residua minima in tutti i bambini e adolescenti con leucemia linfoblastica acuta di tipo B dei centri dell’Associazione Italiana Ematologia e Oncologia Pediatrica”, sottolinea Andrea Biondi, direttore della clinica pediatrica Università Milano Bicocca e direttore scientifico della Fondazione Monza e Brianza per il Bambino e la sua Mamma. “Questo studio si colloca quindi all’interno di una storia e di un’esperienza di ricerca decennale che pone il nostro centro come punto di riferimento in Italia”.
