Complessità del cancro al seno metastatico: nuove scoperte sulle differenze cellulari e genetiche
RomeIl cancro al seno metastatico rappresenta una sfida complessa nel trattamento oncologico a causa della sua natura intricata e del comportamento imprevedibile. Un'importante ricerca condotta da un gruppo di scienziati internazionali ha fornito nuove informazioni sulla biologia del cancro al seno metastatico. Questo studio è innovativo perché utilizza metodi diversi per esaminare le differenze nelle cellule metastatiche e il modo in cui interagiscono con l'ambiente circostante.
Scoperte principali dallo studio sono:
Analisi dettagliata del trascrittoma su 67 biopsie provenienti da 60 pazienti. Confronto tra trascrittoma cellulare completo e trascrittoma del nucleo cellulare. Profilazione dell'espressione spaziale in 15 campioni utilizzando metodi avanzati. Scoperta di profili di espressione stabili in tutte le metastasi nei singoli pazienti.
I ricercatori hanno impiegato diversi metodi per analizzare l'attività genetica e la posizione delle cellule nei tumori. Hanno scoperto che l'attività genetica rimaneva costante in diverse aree di diffusione del cancro e nel tempo negli stessi pazienti. Questa coerenza si è manifestata anche quando i campioni provenivano da organi diversi come cervello, fegato e ossa. Tuttavia, lo studio ha anche evidenziato notevoli differenze tra i pazienti, suggerendo che il cancro si comporta in modo diverso in ciascuna persona e che le terapie dovrebbero essere personalizzate.
I ricercatori hanno scoperto un legame tra il gene SOX4 e la posizione delle cellule immunitarie. Le cellule tumorali che esprimono il gene SOX4 tendono a evitare le cellule immunitarie T o NK. Ciò implica che i tumori potrebbero avere strategie per eludere il sistema immunitario in determinate aree, sottolineando la necessità di trattamenti in grado di contrastare queste tattiche.
Lo studio ha scoperto che alcuni schemi di espressione genica possono prevedere i risultati clinici. Un modello simile a quello delle cellule staminali era associato a minori probabilità di sopravvivenza, suggerendo che potrebbe aiutare a identificare i tumori più aggressivi. Al contrario, uno schema che ricorda la cartilagine era collegato a un tipo raro e difficile da trattare di cancro al seno, mettendo in evidenza i complessi segnali biologici nei tumori metastatici.
Questo studio ci aiuta a comprendere meglio il cancro al seno metastatico e apre la strada a ulteriori ricerche. Sottolinea l'importanza di utilizzare metodi di ricerca diversi e combinati per esplorare il comportamento complesso di questi tumori. I risultati potrebbero contribuire a una classificazione più precisa dei pazienti e allo sviluppo di trattamenti mirati, migliorando così la gestione del cancro al seno metastatico in futuro.
Lo studio è pubblicato qui:
http://dx.doi.org/10.1038/s41591-024-03215-ze la sua citazione ufficiale - inclusi autori e rivista - è
Johanna Klughammer, Daniel L. Abravanel, Åsa Segerstolpe, Timothy R. Blosser, Yury Goltsev, Yi Cui, Daniel R. Goodwin, Anubhav Sinha, Orr Ashenberg, Michal Slyper, Sébastien Vigneau, Judit Jané‐Valbuena, Shahar Alon, Chiara Caraccio, Judy Chen, Ofir Cohen, Nicole Cullen, Laura K. DelloStritto, Danielle Dionne, Janet Files, Allison Frangieh, Karla Helvie, Melissa E. Hughes, Stephanie Inga, Abhay Kanodia, Ana Lako, Colin MacKichan, Simon Mages, Noa Moriel, Evan Murray, Sara Napolitano, Kyleen Nguyen, Mor Nitzan, Rebecca Ortiz, Miraj Patel, Kathleen L. Pfaff, Caroline B. M. Porter, Asaf Rotem, Sarah Strauss, Robert Strasser, Aaron R. Thorner, Madison Turner, Isaac Wakiro, Julia Waldman, Jingyi Wu, Jorge Gómez Tejeda Zañudo, Diane Zhang, Nancy U. Lin, Sara M. Tolaney, Eric P. Winer, Edward S. Boyden, Fei Chen, Garry P. Nolan, Scott J. Rodig, Xiaowei Zhuang, Orit Rozenblatt-Rosen, Bruce E. Johnson, Aviv Regev, Nikhil Wagle. A multi-modal single-cell and spatial expression map of metastatic breast cancer biopsies across clinicopathological features. Nature Medicine, 2024; DOI: 10.1038/s41591-024-03215-zCondividi questo articolo