È di Antonio De Falco, ricercatore nel laboratorio di Bioinformatica del
centro di ricerca irpino, la prima firma di una ricerca, appena pubblicata
dalla rivista internazionale ‘Nature Communications’, sulla
caratterizzazione della composizione del microambiente tumorale e sullo
studio dell'eterogeneità tumorale ad alta risoluzione.
Nell’articolo si descrive, in particolare, un nuovo algoritmo, Single CEll
Variational Aneuploidy aNalysis (SCEVAN), sviluppato per ottimizzare la
deconvoluzione della struttura subclonale del tumore, a partire da dati
RNA-seq a singola cellula. ‘’Tale algoritmo – chiarisce Antonio De Falco -
permette automaticamente di riconoscere le cellule non maligne del
microambiente tumorale ed è in grado di classificare le alterazioni
genomiche per ciascuna cellula’’. ‘’In pratica – continua De Falco – in
seguito alla separazione delle cellule non maligne del microambiente
tumorale da quelle maligne, l'algoritmo ricava automaticamente il profilo
del numero di copie delle cellule maligne, identifica le strutture sub-
clonali e analizza le alterazioni e le caratteristiche specifiche di ciascuna
sottopopolazione’’.
I ricercatori dell’Istituto irpino hanno applicato l’algoritmo a 106 campioni
tumorali, per un totale di oltre 90mila cellule, in modo da poter studiare i
processi di evoluzione e diffusione dei tumori celebrali, con un’altissima
risoluzione. L’algoritmo, applicabile a tutti i tipi di tumore e già utilizzato
da diversi laboratori in ambito internazionale, ha quindi permesso di
scoprire le alterazioni specifiche acquisite dalle cellule alla periferia del
tumore.
‘’L’eterogeneità tumorale, cioè l’insieme delle differenze fra i vari tipi di
cellula tumorale e le interazioni fra le cellule maligne e quelle circostanti
(chiamate microambiente) è alla base della resistenza alle terapie e
spesso induce la re-insorgenza del tumore’’. A spiegarlo è il professore
Michele Ceccarelli, responsabile del laboratorio di Bioinformatica e vice-
direttore scientifico di Biogem, secondo il quale – ‘’i risultati ottenuti
dimostrano che l’algoritmo SCEVAN rappresenta uno strumento valido e
veloce per studiare l'eterogeneità intratumorale e l'evoluzione clonale del
cancro, e il nostro metodo permette di analizzare, in modo rapido ed
uniforme, una quantità elevata di campioni con alta accuratezza’’.
‘’Un aspetto fondamentale – assicura infine Ceccarelli – soprattutto
nell’ambito dei Big Data, caratterizzato da un incremento esponenziale di
dati da analizzare’’.
