Setacciando centinaia di milioni di mutazioni in agguato nei genomi di oltre 12.000 tumori, sono stati identificati modelli di cambiamenti del DNA che potrebbero offrire indizi sulle cause genetiche e ambientali del cancro.

 

 

Lo studio, pubblicato su Science il 21 aprile, è il più grande del suo genere. Aggiunge dozzine di voci al crescente catalogo di “firme mutazionali” che accompagnano il cancro e potrebbe, in alcuni casi, aiutare i medici a selezionare i migliori trattamenti, caso per caso.

“Le dimensioni dello studio contano molto per queste analisi”, dice Núria López-Bigas, biologa computazionale del cancro presso l’Istituto di ricerca in biomedicina di Barcellona, in Spagna. Il nuovo lavoro ha rivelato rari modelli mutazionali che non avrebbero potuto essere scelti da set di dati più piccoli.

“Quando hai questo numero di genomi interi, hai più potere e puoi creare un insieme più completo di firme mutazionali – dice -. È ancora presto per dirlo, ma i risultati ottenuti potrebbero avere un grande potenziale nella diagnosi e per capire come si sono creati i tumori”.

Una singola cellula tumorale può contenere centinaia di migliaia di mutazioni, a volte più di un milione, ma solo una manciata di queste contribuirà direttamente allo sviluppo di un tumore. Per anni, i ricercatori hanno sfogliato i dati genomici alla ricerca di questi driver del cancro, nella speranza che potessero indicare nuove terapie.

Alcuni agenti cancerogeni creano modelli caratteristici di cambiamenti del DNA. La luce ultravioletta, per esempio, può causare la sostituzione di una base di DNA, o “lettera”, chiamata citosina, con un’altra chiamata timina in determinati siti del genoma. Tali cambiamenti si trovano spesso nei melanomi.

Questi modelli di mutazioni possono essere paragonati alle impronte sulla sabbia di una spiaggia, afferma Serena Nik-Zainal, biologa computazionale presso l’Università di Cambridge, nel Regno Unito, e coautrice dello studio pubblicato da Science. “Le impronte possono sembrare casuali, ma non lo sono. Si verificano per una ragione molto particolare”.

Il più grande studio precedentemente riportato sulle firme mutazionali è stato pubblicato nel 2020 e ha analizzato circa 5.000 sequenze dell’intero genoma da campioni tumorali raccolti a livello internazionale. Nel nuovo studio, il team ha analizzato più di 12.000 genomi di cancro raccolti dal Servizio Sanitario Nazionale del Regno Unito come parte del Genomics England 100,000 Genomes Project.

I ricercatori hanno quindi utilizzato set di dati pubblicati in precedenza per verificare i loro risultati. Ciò ha comportato lo sviluppo di nuovi strumenti analitici e di un algoritmo in grado di gestire centinaia di migliaia di mutazioni, afferma Andrea Degasperi, biologo computazionale presso l’Università di Cambridge e altro co-autore dello studio.

Il lavoro, che includeva campioni di 19 tipi di tumore, ha prodotto dozzine di impronte mutazionali precedentemente sconosciute, alcune delle quali potrebbero essere ricondotte a difetti in specifici metodi cellulari per la riparazione del DNA.

“I ricercatori hanno probabilmente trovato tutte le firme mutazionali più comuni”, commenta Dávid Szüts, biologo del cancro presso il Centro di ricerca per le scienze naturali di Budapest. “Sembra improbabile che i processi principali vengano persi a questo punto”, aggiunge. Ma la caccia alle firme rare che si verificano in meno dell’1% dei tumori in un dato organo probabilmente continuerà mentre i progetti sul genoma del cancro prosperano in tutto il mondo”.

Oltre a cercare ulteriori firme mutazionali, Degasperi spera di essere in grado di rintracciare le origini di quelle più misteriose che non sono ancora state collegate a un evento cancerogeno. Vuole anche indagare su altri tipi di cambiamenti genetici: l’attuale studio si concentra sui cambiamenti tra una e tre lettere di DNA, ma le sequenze di DNA possono anche essere cancellate, inserite o riorganizzate in pezzi più grandi.

La speranza è che questi studi alla fine portino a trattamenti contro il cancro su misura per le singole persone. Conclude Degasperi: “Quando capisci il meccanismo, potresti capire una possibile correlazione con un farmaco”.

 

 

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