Possono i computer stimare la qualità delle linee cellulari tumorali?
In uno studio finanziato da Open Targets, Lucia Trastulla e Francesco Iorio discutono i limiti delle linee cellulari immortalizzate derivanti da tumori (LC) impiegate nello studio della biologia del cancro in vitro ed esaminano i più recenti metodi computazionali per valutare l’idoneità di ogni LC come modello sperimentale, caso per caso.
Le LC sono modelli piuttosto diffusi per studiare la biologia del cancro in vitro e sono spesso utilizzati negli screening su larga scala volti alla scoperta di nuovi farmaci. Tuttavia, a volte la loro errata identificazione o classificazione, l’eterogeneità, così come il loro utilizzo estrapolato dal contesto di un tumorale reale in vivo, rendono più arduo tradurre le scoperte effettuate in laboratorio in applicazioni cliniche.
Lucia Trastulla e Francesco Iorio del Centro di Biologia Computazionale di HT, in collaborazione con i colleghi del progetto Cancer Dependency Map del Broad Institute, USA, forniscono una panoramica delle principali limitazioni dell’uso delle LC come surrogati in vitro delle caratteristiche tumorali osservate in vivo e descrivono metodi computazionali esistenti capaci di identificare le LC migliori e più rappresentative a seconda del tipo di tumore primario in esame. Inoltre, i ricercatori discutono di come gli approcci basati sull’apprendimento automatico possano aiutare a ridurre le discrepanze derivanti dalle analisi multi-omiche delle LC, a trasferire i risultati osservati sulle LC verso modelli più complessi (come gli organoidi, per esempio) e a sviluppare approcci per la realizzazione della medicina personalizzata.
L’articolo è stato pubblicato su Molecular Systems Biology.
DOI 10.15252/msb.202211017
Condividi:
Ti potrebbe anche interessare:
-
Cancro colorettale: predizioni di risposta al Cetuximab più efficaci con il machine learning
Uno studio internazionale coordinato dallo Human Technopole, dall’Istituto Candiolo IRCCS di Torino, dall’Università di Torino e dal Wellcome Sanger Institute di Cambridge (UK) ha svelato alcuni fattori associati alla risposta terapeutica nel cancro al colon-retto e ha permesso di sviluppare un modello di machine-learning in grado di prevedere con precisione gli effetti del cetuximab (un farmaco di uso corrente) sui vari sottotipi di questo tumore. I risultati dello studio, sostenuto da Fondazione AIRC, pongono le basi per l’identificazione di caratteristiche molecolari che potrebbero essere utilizzate in futuro come “biomarcatori” per predire la risposta al trattamento nei pazienti affetti da questo tipo di cancro.
-
Online l’albo fornitori della Fondazione Human Technopole
È online l’albo fornitori della Fondazione Human Technopole.
-
Premio Mercurio per l’eccellenza nella ricerca al direttore di HT Zerial
Il direttore di Human Technopole, Marino Zerial, ha ricevuto il Premio Mercurio 2024 nella categoria “Ricerca e Sviluppo”, un riconoscimento che premia l’eccellenza delle sue ricerche nel campo della biologia cellulare. Zerial, noto per i suoi studi sui meccanismi di endocitosi e trasporto cellulare, ha contribuito significativamente alla comprensione delle dinamiche cellulari, con potenziali applicazioni terapeutiche in malattie come quelle epatiche.
-
Un nuovo modello per lo sviluppo della corteccia celebrale umana in vitro
Ricercatori dello Human Technopole, dell’Institute of Molecular Biotechnology e dell’Università Bicocca hanno messo a punto un metodo per lo sviluppo di assembloidi cerebrali che consente di riprodurre in vitro aspetti salienti della polarità antero-posteriore della corteccia cerebrale umana e apre nuove possibilità di modellizzazione delle malattie. Lo studio è pubblicato su Nature Methods.
-
La Piattaforma Nazionale di Genomica con Clelia Peano
Clelia Peano, responsabile della Piattaforma Nazionale di Genomica, si presenta. La Piattaforma offre servizi all’avanguardia per sviluppare workflow sperimentali e analitici robusti per esplorare diverse aree della ricerca genomica, tra cui l’analisi di DNA e RNA, la struttura della cromatina e i meccanismi epigenetici che regolano la trascrizione. L’obiettivo è migliorare la ricerca genomica in tutti i suoi aspetti, a beneficio dell’intera comunità scientifica italiana.