Dna di virus e batteri nel sangue può svelare la presenza del cancro secondo i risultati preliminari della sperimentazione, pubblicati sulla rivista Nature
Un tumore può essere individuato grazie a un innovativo esame del sangue che ricerca la presenza del Dna di virus e batteri. Il test, basato sull’impiego dell’intelligenza artificiale, potrebbe essere usato per la diagnosi precoce e per monitorare i pazienti in terapia. Lo dimostrano i risultati preliminari della sperimentazione, pubblicati sulla rivista Nature dai ricercatori dell’Università della California a San Diego. Lo studio è stato condotto da Gregory Poore. Nel corso dei suoi studi, il ricercatore è rimasto sorpreso dal ruolo chiave dei batteri che invadono la gran parte dei tumori del pancreas inattivando i farmaci chemioterapici. Per questo, insieme al suo professore Rob Knight, ha deciso di indagare la relazione tra tumori e microbiota. “Finora la quasi totalità delle ricerche ha considerato i tumori come ambienti sterili, ignorando la complessa interazione che le cellule tumorali possono avere con i microrganismi che vivono nel nostro corpo”, spiega Knight.
Insieme ai loro collaboratori, i due hanno addestrato diversi algoritmi di intelligenza artificiale dando loro in pasto i dati relativi alla presenza di Dna batterico o virale in oltre 18.000 biopsie, prelevate da più di 10.000 pazienti colpiti da 33 tipi di tumore. Questa mole di dati, estratta dal grande database dell’Atlante genetico dei tumori, ha permesso di identificare la ‘firma’ microbica di diversi tipi di tumore. Gli algoritmi sono stati poi messi alla prova per analizzare gli esami del sangue di 69 volontari sani, 59 pazienti con tumore della prostata, 25 con tumore del polmone e 16 con melanoma. La maggior parte delle persone malate è stata identificata e distinta da quelle sane. Le persone con tumore ai polmoni sono state identificate con una sensibilità dell’86%. Il modello ha permesso anche di distinguere tra i vari tipi di tumore: le persone con cancro al polmone e alla prostata, ad esempio, sono state distinte con una sensibilità dell’81%.