Tumori diagnosi precoce con un test del sangue low cost come funziona

MethylScan si presenta come un test del sangue semplice ed economico in grado di offrire risultati multipli attraverso l’analisi di frammenti di Dna circolanti. L’obiettivo dichiarato dai ricercatori è quello di individuare diversi tipi di cancro, varie patologie epatiche e anomalie di altri organi, con una logica basata su segnali molecolari presenti nel sangue.

methylscan: un “radar” molecolare dal sangue

Il metodo, sviluppato dai ricercatori dell’Ucla, analizza il Dna libero circolante (cfDna), cioè minuscoli frammenti di materiale genetico rilasciati nel sangue quando le cellule muoiono. Poiché le cellule di ogni organo rilasciano Dna nel flusso sanguigno, il cfDna trasporta informazioni molecolari che riflettono processi in corso in diverse aree del corpo.

Il test viene descritto come una funzione simile a un “radar per la salute dell’organismo”: la lettura dei segnali nel sangue permette di riconoscere quando organi specifici, ad esempio fegato o polmoni, risultano sotto stress o danneggiati, anche senza conoscere in anticipo la patologia.

perché la diagnosi precoce fa la differenza

Secondo quanto spiegato da Jasmine Zhou, autrice senior dello studio, la diagnosi precoce è cruciale perché i tassi di sopravvivenza aumentano sensibilmente quando i tumori vengono identificati prima della diffusione. La stessa evidenza viene collegata alla differenza tra stadio 1 e stadio 4, con prospettive nettamente più favorevoli nel primo caso.

metilazione del dna: come funziona methylscan

Il cuore dell’approccio non consiste nel cercare mutazioni nel Dna tumorale, ma nell’analizzare la metilazione del Dna. Si tratta di marcatori chimici che si attaccano al Dna e contribuiscono alla regolazione dell’attività genica. I pattern di metilazione cambiano in base al tipo di tessuto e possono modificarsi quando le cellule diventano cancerose o malate.

segno informativo e sfida del “rumore di fondo”

Il dottor Wenyuan Li sottolinea che la metilazione riflette lo stato di salute di un tessuto e rappresenta quindi un segnale informativo. Il limite indicato riguarda la composizione del cfDna: una quota molto ampia, stimata intorno all’80-90%, deriva da cellule ematiche normali e non da tumori o organi danneggiati. Questo genera un “rumore di fondo” che rende il rilevamento di segnali rari più difficile e costoso.

enzimi e pannello di cattura per ridurre i costi

Per affrontare la difficoltà, i ricercatori si basano su studi precedenti e costruiscono una tecnica in grado di rimuovere una parte consistente del Dna di fondo prima del sequenziamento. L’operazione impiega enzimi specializzati che tagliano selettivamente i frammenti di Dna non metilato, provenienti principalmente dal sangue. Successivamente viene utilizzato un pannello di ibridazione a livello genomico per catturare e arricchire frammenti metilati riconducibili a organi solidi, inclusi quelli potenzialmente malati.

La riduzione del rumore di fondo viene collegata a una diminuzione della quantità di sequenziamento necessaria, con conseguente abbassamento dei costi mantenendo la sensibilità.

sequenziamento e stima dei costi

Lo studio indica che raggiungere una profondità di sequenziamento effettiva di 300X richiede solo 5 Gb di dati. In base a quanto riportato, ciò comporterebbe costi inferiori a 20 dollari, con riferimento a un prezzo per Gigabase (1 miliardo di paia di basi) inferiore a 4 dollari.

risultati su 1.061 persone e performance diagnostica

La valutazione dell’accuratezza di MethylScan include l’analisi di campioni di sangue di 1.061 persone. Il gruppo comprende pazienti con tumori al fegato, polmoni, ovaie e stomaco, soggetti con malattie epatiche come epatite B, epatite C, epatopatia alcolica e malattie epatiche metaboliche, persone con noduli polmonari benigni e partecipanti sani.

Ai dati complessi di metilazione vengono applicati algoritmi di apprendimento automatico per sostenere l’interpretazione dei segnali.

rilevazione di più tumori

Per la rilevazione simultanea di diversi tumori, il test raggiunge un’elevata accuratezza complessiva. Lo studio riporta una specificità del 98%, collegata a un basso numero di falsi positivi. In questa configurazione, il test rileva circa il 63% dei tumori in tutti gli stadi e circa il 55% dei tumori in fase iniziale.

sorveglianza del tumore al fegato nei soggetti ad alto rischio

Nella sorveglianza del tumore al fegato in persone ad alto rischio, inclusi soggetti con cirrosi epatica o epatite B, MethylScan rileva quasi l’80% dei casi. La specificità risulta di poco superiore al 90%, con un tasso di falsi positivi inferiore al 10%.

dal segnale all’origine: tessuto di provenienza

Oltre al rilevamento del cancro, lo studio indica che i modelli di metilazione contribuiscono a identificare la zona da cui proviene il segnale, definita tessuto di origine. La possibilità di risalire all’origine dei segnali viene considerata rilevante perché, in presenza di un esame del sangue positivo, la conferma richiede esami di imaging o altre procedure diagnostiche mirate all’organo interessato.

distinzione tra malattie epatiche e potenziale riduzione di biopsie

Lo studio riporta che l’esame del sangue permette di distinguere tra diversi tipi di malattie epatiche, tra cui epatite virale e malattie epatiche metaboliche. La classificazione corretta è indicata intorno a l’85% dei pazienti, suggerendo la possibilità di ridurre la necessità di biopsie epatiche invasive.

prospettive: verso uno screening più ampio e precoce

La ricerca evidenzia che servono studi prospettici più ampi per confermare le prestazioni nello screening in condizioni reali. Allo stesso tempo, secondo quanto dichiarato da Zhou, il lavoro rappresenta un passaggio verso un singolo test del sangue economico capace di rilevare un ampio spettro di malattie con maggiore anticipo e copertura rispetto ai metodi attuali.

In sintesi, la profilazione della metilazione nel sangue viene presentata come una strategia con ricadute clinicamente significative per diverse condizioni, avvicinando l’idea di un test unico per la diagnosi universale delle malattie.

figure di riferimento dello studio

• Jasmine Zhou
• Wenyuan Li