In un futuro molto vicino potrebbe essere sufficiente un po’ di saliva per rilevare un cancro in fase iniziale. I ricercatori dell’Università di Göteborg hanno sviluppato un modo efficace per interpretare le variazioni delle molecole di zucchero che si verificano nelle cellule dei tumori.
I glicani sono una tipologia di strutture molecolari di zucchero legate alle proteine nelle nostre cellule. La struttura del glicano determina la funzione della proteina. È noto da tempo che i cambiamenti nella struttura dei glicani possono indicare infiammazione o malattia nel corpo. Ora, i ricercatori dell’Università di Göteborg hanno sviluppato un metodo per distinguere i diversi tipi di cambiamenti strutturali, che potrebbe fornire una risposta precisa a cosa cambierà per una specifica malattia.
“Abbiamo analizzato i dati di circa 220 pazienti con 11 tipi diversi di cancro diagnosticati e abbiamo identificato differenze nella sottostruttura del glicano a seconda del tipo di cancro. Facendo lavorare il nostro metodo appena sviluppato, potenziato dall’IA, attraverso grandi quantità di dati, siamo riusciti a trovare queste connessioni,” afferma Daniel Bojar, docente senior associato in bioinformatica all’Università di Göteborg e autore principale dello studio pubblicato su Cell Reports Methods.
Il metodo potenziato dall’IA ha trovato i modelli
Ci sono anche altri gruppi di ricerca che studiano le sottostrutture del glicano alla ricerca di cosiddetti biomarcatori che descrivono cosa non va. Questo spesso implica test statistici utilizzando la spettrometria di massa per scoprire se il livello di singoli zuccheri è significativamente più alto o più basso nel cancro.
Tuttavia, tali test hanno dimostrato una sensibilità insufficiente e mancanza di affidabilità, poiché i diversi zuccheri sono strutturalmente correlati e quindi non indipendenti l’uno dall’altro. Invece, il metodo sviluppato dall’Università di Göteborg tiene conto di questi problemi e riesce a trovare modelli nei set di dati dove altri sistemi falliscono.
Il team di ricerca di Daniel Bojar utilizza un nuovo metodo che include luso di intelligenza artificiale, che tiene conto di questi problemi e può trovare i modelli nei set di dati dove altri falliscono.
“Possiamo fare affidamento sui nostri risultati; sono statisticamente significativi. Se sappiamo cosa stiamo cercando, è più facile trovare il risultato corretto. Ora prenderemo questi biomarcatori e svilupperemo metodi di test,” dice Daniel Bojar.
Nuovo spettrometro di massa
Durante l’autunno, il suo gruppo di ricerca ha ricevuto 4 milioni di SEK dalla Fondazione Lundberg per acquistare uno spettrometro di massa all’avanguardia. Questo strumento servirà come piattaforma IA per supportare i ricercatori nello studio dei glicani, ad esempio in campioni di cancro ai polmoni. L’obiettivo è rilevare il cancro in anticipo per migliorare le possibilità di guarigione.
“Vogliamo sviluppare un metodo analitico affidabile e rapido per rilevare il cancro, e anche il tipo di cancro, tramite un campione di sangue o saliva. Penso che potremmo essere in grado di eseguire test clinici su campioni umani in 4-5 anni,” dice Daniel Bojar.
Fonte
“Decoding glycomics with a suite of methods for differential expression analysis”