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Pubblicato un numero della rivista Journal of Evolutionary Biology sul tema della genomica dell’adattamento evolutivo, che indaga i processi biologici che regolano l’adattamento degli esseri viventi all’ambiente in cui vivono. Oggetto di indagine anche i coronavirus. Curato da ricercatori del Cnr-Irbim, dell’University of Konstanz e dell’University College Dublin, questo speciale racconta lo stato dell’attività di ricerca sul tema, che beneficia dei risultati nel campo della genomica e della bioinformatica 

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Circa 12.000 batteri e virus raccolti in un campionamento dai sistemi di trasporto pubblico e dagli ospedali di tutto il mondo sono stati identificati attraverso uno studio guidata dalla Weill Cornell Graduate School of Medical Sciences, una tra le più prestigiose istituzioni americane. 

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I neoantigeni, minuscoli marcatori che derivano da mutazioni del cancro e contrassegnano le cellule cancerose potrebbero essere la chiave per sbloccare una nuova generazione di immunoterapie. Mirare agli neoantigeni "giusti" attraverso un vaccino contro il cancro o una terapia cellulare potrebbe infatti eliminare il cancro di un paziente con effetti collaterali minimi. Ma in un tumore possono esistere centinaia di mutazioni e solo alcune possono dare origine a neoantigeni che possono innescare una risposta immunitaria contro il cancro. La domanda rimane: quali?

La ricerca di alcuni scienziati lanciata dal Parker Institute for Cancer Immunotherapy (PICI) e dal Cancer Research Institute chiamata Tumor Neoantigen Selection Alliance (TESLA) hanno scoperto alcuni importantri parametri per prevedere meglio quali neoantigeni sono in grado di stimolare un effetto cancerogeno. TESLA riunisce un team di eccellenza che comprende 36 ricercatori nel campo biotecnologicoa, farmaceutico, universitario e scientifico senza scopo di lucro. I loro risultati sono stati pubblicati sulla rivista Cell e potrebbero dar vita ad una nuova generazione di immunoterapie contro il cancro più efficaci e personalizzate.

Attraverso un'analisi computazionale avanzata, il team ha scoperto cinque caratteristiche che indicavano fortemente quali marcatori di cancro avevano maggiori probabilità di generare una risposta immunitaria. Si dividono in due categorie principali: il modo in cui il neoantigene viene presentato sulla cellula cancerosa e il modo in cui il neoantigene viene riconosciuto dal sistema immunitario.

Quando il modello di dati che enfatizza queste cinque caratteristiche è stato messo alla prova contro un altro set di campioni di cancro, ha previsto con precisione il 75% dei bersagli neoantigeni efficaci e ha filtrato il 98% di quelli inefficaci. "Il nostro obiettivo è che i dati prodotti da TESLA diventino lo standard di riferimento quando si sviluppa un nuovo trattamento a base di neoantigene", ha affermato Daniel Wells, Ph.D., principale data scientist presso PICI e autore corrispondente dello studio. "Se ogni metodo, vecchio e nuovo, utilizzasse i dati per confrontare le proprie previsioni, l'intero campo sarebbe in grado di collaborare e migliorare ulteriormente nuovi metodi molto più rapidamente."

Per produrre questo "benchmark", ogni team di TESLA ha presentato le sue più promettenti previsioni sui neoantigeni per il melanoma e il cancro del polmone non a piccole cellule (NSCLC) all'organizzazione no profit Sage Bionetworks. PICI ha quindi confrontato e convalidato le previsioni corrette e riconoscibili da una cellula T. Quando le cinque caratteristiche appena trovate sono state riapplicate agli algoritmi dei team partecipanti, le previsioni sono migliorate in modo misurabile.

“Fino ad ora, la previsione del neoantigene è stata una scatola nera. Abbiamo avuto suggerimenti su quali caratteristiche potrebbero essere importanti. Il modello di dati di TESLA è il primo a identificare queste cinque caratteristiche come significative ", ha detto il professor Robert D. M. del Bursky Center for Human Immunology & Immunotherapy Programs presso la Washington University School of Medicine di St. Louis. Indubbio che sono necessari ulteriori studi in altri tipi di cancro, ma le scoperte rappresentano un significativo passo avanti per la ricerca sul neoantigene.

"Questa ricerca ha il potenziale di migliorare gli algoritmi matematici dei produttori di farmaci e dei ricercatori. Può dare la priorità agli antigeni che hanno più probabilità di essere presenti nel cancro di ogni paziente e più visibili al sistema immunitario, mentre deprezza quelli che non lo sono. Ciò significa migliori trattamenti personalizzati per i pazienti ", ha affermato Lisa Butterfield, vicepresidente della ricerca e sviluppo presso PICI. "Siamo entusiasti di vedere dove porteranno questi risultati."

Gli studi di TESLA sono già disponibili gratuitamente per la comunità di ricerca. La speranza è che possa portare a uno sviluppo accelerato della terapia personalizzata e persino a una migliore efficacia per i malati di cancro in tutto il mondo.

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Il National Cancer Center Giapponese ha avviato un progetto di collaborazione con cinque paesi del sud-est asiatico per sviluppare farmaci genomici per il cancro e altri nuovi farmaci per fornire un trattamento migliorativo ai pazienti che presentano questo tipo di patologie

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La Toshiba Corporation in collaborazione con la Tohoku University di Sendai e la Tohoku Medical Megabank Organization (ToMMo) e la Tohoku University Hospital hanno dimostrato che la tecnologia di comunicazione crittografica quantistica può fornire alla medicina genomica un ambiente di gestione dei dati sicuro e completamente protetto. 

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