Attualità

Un algoritmo innovativo contro il tumore al seno

Uno studio dell’Aoup e dell’Unipi individua un modello (MTClin) capace di prevedere con grande accuratezza la risposta delle pazienti alle terapie

Cristian Scatena

Passo in avanti nella lotta contro una delle varianti più aggressive del tumore al seno. Proprio nel mese dedicato alla prevenzione di questa patologia, uno studio dell’Azienda ospedaliero universitaria pisana e dell’Università di Pisa mette in campo una battaglia ancora più mirata contro il tumore HER2-positivo, grazie a un modello innovativo (MTClin) capace di prevedere con grande accuratezza la risposta delle pazienti alle terapie neoadiuvanti. Infatti, sebbene l’HER2-positivo sia una delle varianti più sensibili ai farmaci a bersaglio molecolare, attualmente alcune pazienti non ottengono una risposta del tutto completa alle cure a causa dell’impossibilità di indirizzare i trattamenti in modo estremamente mirato.

MTClin, nel corso della ricerca, pubblicata da “The European Journal of Cancer” e finanziata anche con fondi Pnrr, si è invece dimostrato uno strumento predittivo altamente affidabile. Applicato a un ampio gruppo di pazienti trattate con terapia anti-HER2, l’algoritmo ha permesso di stimare con grande precisione chi avrebbe beneficiato pienamente della terapia e chi, invece, avrebbe avuto una risposta parziale

I risultati hanno mostrato percentuali di sensibilità e specificità molto elevate, soprattutto in alcuni sottogruppi di pazienti a basso stadio, nei quali la capacità di previsione si è rivelata massima. Non solo, MTClin ha dimostrato anche di poter predire il rischio di recidiva della malattia a distanza di tre e cinque anni, con valori di accuratezza prossimi al 100%.
Quando lo strumento avrà ottenuto anche una validazione esterna potrà entrare nella comune pratica clinica.
L’algoritmo è frutto del lavoro di un gruppo di ricerca guidato da Cristian Scatena, dell’unità operativa Anatomia patologica 1, diretta da Antonio Giuseppe Naccarato, ordinario di Anatomia patologica e associato di Anatomia patologica dell’Università di Pisa.

“Fondamentali per il raggiungimento di questi risultati – ha sottolineato Scatena – sono state le collaborazioni con i colleghi oncologi dell’Aoup, in particolare Andrea Fontana, dell’unità operativa Oncologia medica 2, diretta da Gianluca Masi, associato di Oncologia medica all’Università di Pisa, con i colleghi dell’Istituto Humanitas e dell’Università di Catania, che hanno consentito di ampliare la casistica, e con Eugenia Belcastro, ricercatrice in Patologia generale dell’Università di Pisa, che ha contribuito in modo significativo allo sviluppo dello studio”.