Glioblastoma, dall’Unical uno studio con l’IA sulle cellule resistenti alle cure

COSENZA Una rara popolazione di cellule tumorali, pari a circa il 5-6% della massa analizzata, potrebbe contribuire alla resistenza alle terapie e alla recidiva del glioblastoma, uno dei tumori cerebrali più aggressivi. È quanto emerge da uno studio condotto all’Università della Calabria, presso il Dipartimento di Biologia, Ecologia e Scienze della Terra, e pubblicato sulla rivista internazionale Computers in Biology and Medicine, riferimento nel campo della medicina computazionale e dell’intelligenza artificiale applicata alla biomedicina. Il lavoro, dal titolo A recurrent interferon, stress, and survival axis identifies a rare malignant programme across glioblastoma single-cell, spatial, and longitudinal cohorts, è firmato da Emmanuel Pio Pastore e Francesco De Rango.  Pastore è studente di Biologia all’Università della Calabria e sta svolgendo un tirocinio presso la Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale Policlinico San Martino di Genova, diretta dal professor Matteo Bassetti, nell’ambito di progetti dedicati all’intelligenza artificiale applicata alle malattie infettive. De Rango è professore associato di Genetica e componente del laboratorio di Genetica e longevità dell’ateneo di Arcavacata. Lo studio utilizza dati di singola cellula e strumenti di intelligenza artificiale per osservare con maggiore precisione l’eterogeneità del glioblastoma. I ricercatori hanno sviluppato un modello interpretabile, basato su 40 geni, capace di assegnare a ogni cellula una probabilità di appartenenza al gruppo potenzialmente più resistente. Un segnale difficile da isolare diventa così un parametro misurabile, confrontabile tra pazienti e studi diversi. Il modello è stato verificato su dati indipendenti rispetto a quelli utilizzati per costruirlo e ha continuato a riconoscere la stessa popolazione cellulare rara. Il risultato rafforza l’ipotesi che queste cellule possano avere un ruolo nella ricomparsa della malattia e apre la strada a ulteriori approfondimenti su possibili bersagli terapeutici più mirati. «Sono particolarmente orgoglioso della pubblicazione di questo lavoro su Computers in Biology and Medicine, una delle riviste scientifiche internazionali più autorevoli nel campo della medicina computazionale», afferma il professor Francesco De Rango. «Lo studio nasce dalla collaborazione con Emmanuel Pio Pastore, mio tesista del corso di laurea triennale in Biologia e primo autore dell’articolo. Pubblicare come primo autore su una rivista di questo livello, prima ancora del conseguimento della laurea, rappresenta un risultato raro e di grande rilievo, sia sul piano scientifico sia su quello formativo». De Rango evidenzia anche il valore del contesto accademico nel quale la ricerca è maturata: «Un traguardo reso possibile anche dal contesto didattico e di ricerca offerto dal DiBEST, diretto dal professor Mauro La Russa, e dall’Università della Calabria, il cui rettore, il professor Gianluigi Greco, è oggi tra i principali punti di riferimento nazionali nel campo dell’intelligenza artificiale». Per Emmanuel Pio Pastore, l’IA può avere un ruolo sempre più rilevante nella gestione delle patologie complesse: «Nel caso di questa malattia, particolarmente aggressiva, una delle principali difficoltà cliniche consiste nel comprendere quando sia possibile interrompere trattamenti molto pesanti per il paziente e quando sia necessario proseguirli. L’intelligenza artificiale consente di individuare possibili fattori associati alle recidive e di supportare strategie terapeutiche più mirate». Nel percorso che ha portato alla pubblicazione, Pastore richiama anche il valore delle collaborazioni scientifiche tra Calabria e Genova, ringraziando il relatore Francesco De Rango e i professori Daniele Giacobbe, Antonio Vena e Matteo Bassetti, che lo hanno accolto presso la Clinica di Malattie Infettive dell’Ospedale San Martino di Genova nell’ambito di un progetto dedicato all’applicazione dell’intelligenza artificiale allo studio delle malattie infettive. Lo studio dell’Università della Calabria conferma il potenziale dell’incontro tra biologia, genetica e intelligenza artificiale. Un approccio che consente di osservare il glioblastoma nella sua complessità più profonda e di individuare segnali utili per comprendere meglio i meccanismi di resistenza e progressione della malattia.

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