Ricerca: cancro, a due progetti Human Technopole Erc Consolidator Grant

A due progetti di ricerca dello Human Technopole, incentrati sull’origine e l’evoluzione dei tumori e coordinati rispettivamente da Francesco Iorio e Andrea Sottoriva, è stato conferito un ERC Consolidator Grant, importante fondo di ricerca europeo per scienziati che hanno già avviato la loro carriera scientifica indipendente, parte del programma europeo per la ricerca e l’innovazione “Horizon Europe”.
Il direttore di Human Technopole Marino Zerial sottolinea: “Questi riconoscimenti sono un’ulteriore conferma della qualità della ricerca che ogni giorno portiamo avanti a Human Technopole e dell’impegno costante dei nostri scienziati. Si aggiungono infatti ai finanziamenti europei dell’ERC Starting Grant già conquistato da Francesca Coscia lo scorso anno e del Consolidator Grant ottenuto da Magda Bienko lo scorso gennaio. Gli studi dei gruppi di Iorio e Sottoriva combineranno tecniche di bioinformatica e intelligenza artificiale, nuovi modelli sperimentali e matematici applicati alla teoria dell’evoluzione per avanzare la ricerca computazionale in ambito oncologico, approfondendo la nostre conoscenze sull’insorgenza, lo sviluppo e l’evoluzione dei tumori”.
Il progetto “DepSHOCK”, proposto da Francesco Iorio, group leader presso il Centro di ricerca in Biologia Computazionale di Human Technopole, ha l’obiettivo di predire, attraverso la bioinformatica e l’intelligenza artificiale, i geni da cui dipende la sopravvivenza cellulare di alcuni tumori nell’uomo e farne dei “bersagli” per terapie ancora da inventare. L’identificazione di questi geni e proteine è resa possibile dalla tecnica di ingegneria genetica CRISPR, grazie alla quale è possibile disattivare, uno ad uno, i circa 20.000 geni contenuti nel DNA di diversi tipi di tumore per capire da quale di essi dipenda la sopravvivenza cellulare di una specifica forma di cancro. Una volta individuato e disattivato il gene fondamentale se ne registrano i relativi segnali che vanno spegnendosi. Questi lasciano un’impronta nella molecola dell’Rna, che la cellula tumorale emette nel suo processo di morte. Si tratta di una sorta di una “firma” che evidenzia la particolare dipendenza di un tumore da un gene. Nel nuovo progetto i ricercatori andranno alla ricerca di questa stessa firma anche nell’RNA di cellule di altri tipi di cancro, sinora non studiati. In questo modo, ripercorrendo il processo all’inverso, potranno individuare da quali geni dipende la sopravvivenza di uno specifico tipo di tumore.
Il progetto “DARC MATTER” coordinato da Andrea Sottoriva, responsabile del Centro di ricerca in Biologia Computazionale di Human Technopole, studia come si evolvono i tumori e punta a contrastare il fenomeno della resistenza alle terapie, cioè il fatto che nell’avanzare del trattamento della malattia i farmaci possono divenire via via meno efficaci, un fenomeno causato dall’evoluzione delle cellule tumorali che cambiano nel tempo. Mentre in passato si pensava che questo adattamento fosse il risultato prevalentemente di nuove mutazioni genetiche nelle cellule, i più recenti studi hanno mostrato che tale spiegazione non è sufficiente. Il progetto di Sottoriva, in particolare, vuole indagare il ruolo dell’epigenetica cioè il modo in cui il codice della vita all’interno delle cellule è “impacchettato”, la struttura in cui si raccoglie il materiale genetico all’interno del nucleo della cellula. La sua forma, infatti, determina l’accessibilità dei geni e, di conseguenza, il fatto che siano nascosti o esposti a quelle molecole che, come interruttori, li attivano.
Sperimentando su speciali cellule in vitro derivati dai pazienti note come “organoidi”, cioè una sorta di piccole riproduzioni di tessuti cancerosi, il gruppo di ricerca di Sottoriva analizzerà centinaia di migliaia di dati che descrivono in ogni momento quanto accade nella cellula sotto l’effetto delle terapie. Tale tipo di studio è reso possibile oggi dalla generazione su scala di nuovi dati molecolari e alla combinazione di modellazione matematica e intelligenza artificiale, che consentirà di individuare e isolare quei meccanismi epigenetici da cui dipende lo sviluppo di resistenze nei tumori, in modo tale da creare terapie mirate che possano prevenire, ritardare o controllare la resistenza al farmaco.