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Il modello 3D dell’ambiente del tumore al cervello potrebbe aiutare un trattamento personalizzato

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Gabriela Mendes, associata post-dottorato presso il Fralin Biomedical Research Institute presso VTC, detiene un esempio del modello 3D del microambiente tumorale del glioblastoma sviluppato dal laboratorio per studiare come i diversi tumori di persone rispondono a diverse terapie. Credito: Clayton Metz per Virginia Tech.

Il glioblastoma, un cancro al cervello raro ma mortale, è malvagiamente robusto. I chirurghi rimuovono i tumori solo per vedere il cancro tornare ferocemente. La chemioterapia e la radioterapia hanno effetti limitati. Circa la metà dei pazienti muore entro 18 mesi.

Ma ora gli scienziati della Virginia Tech hanno sviluppato un nuovo modello 3D di ingegneria tissutale del microambiente del tumore del glioblastoma che può essere utilizzato per scoprire perché i tumori ritornano e quali trattamenti saranno più efficaci per eradicarli, fino a un livello specifico del paziente.

Il modello e il suo sviluppo sono descritti in un documento pubblicato il 29 luglio a npj Oncologia di precisione.

“Il nostro obiettivo è in definitiva quello di sviluppare un approccio di medicina personalizzato in cui possiamo prendere il tumore di un paziente, costruire un modello di quel tumore in un piatto, testare i farmaci su di esso e dire a un medico quale terapia funzionerà meglio per trattarlo”, ha affermato Jennifer Munson, professoressa associata presso il Fralin Biomedical Research Institute presso il VTC e corrispondente autrice dell’articolo.

Il modello è un passo importante per identificare nuovi marcatori e terapie per il cancro. La ricerca che utilizza il nuovo modello ha già identificato una nuova misura per comprendere il tumore di un paziente, inclusa la capacità delle cellule tumorali di rinnovarsi e differenziarsi, che è un indicatore di come il cancro risponderà ai trattamenti farmacologici.

A circa 15.000 persone all’anno viene diagnosticato il glioblastoma, secondo il National Cancer Institute.

Munson, un ingegnere dei tessuti che è anche professore associato presso il Dipartimento di ingegneria e meccanica biomedica della Virginia Tech e uno dei co-direttori della Virginia Tech Cancer Research Alliance, ha iniziato a sviluppare i modelli nel 2014. Sebbene esistano altri modelli ingegnerizzati, questo tiene conto di tipi cellulari diversi dalle cellule tumorali, insieme allo spazio per la crescita e la diffusione del tumore e altri aspetti del microambiente tumorale effettivo.

I modelli di Munson, che in genere hanno le dimensioni di una gomma da matita, ricreano in modo più accurato quell’ambiente per lo studio, comprese le cellule uniche del sistema nervoso centrale come gli astrociti e la microglia, e in rapporti basati su quelli trovati nei pazienti.

Il modello considera anche il movimento del fluido tra e intorno alle cellule nei tessuti, noto come flusso di fluido interstiziale, che è noto per aumentare nei tumori e accelerare la diffusione del cancro. Il flusso dei fluidi nel modello consente inoltre di testare facilmente le terapie farmacologiche.

Il microambiente è fondamentale per capire perché il glioblastoma è così difficile da trattare. Sebbene un tumore possa essere rimosso, le cellule tumorali tendono a invadere il tessuto circostante dove diventano più dannose o resistenti alle terapie, consentendo al cancro di tornare.

“Volevamo imitare quell’ambiente il più fedelmente possibile perché questo è ciò che in seguito trattereste con i farmaci o fareste qualsiasi tipo di trattamento di follow-up”, ha detto Munson.

Munson e il suo team hanno utilizzato i modelli per testare l’impatto di diversi trattamenti, analizzando come le cellule tumorali invadono i tessuti, come proliferano, la loro capacità di rinnovarsi e quante cellule muoiono. Hanno riscontrato che i risultati variavano ampiamente, il che mette in evidenza l’importanza di un approccio di medicina personalizzata al glioblastoma e il valore di poter ricreare il microambiente tumorale di un singolo paziente.

“Il modello può aiutarci a rispondere a domande del tipo, possiamo prevedere la risposta terapeutica?” disse Munson. “Possiamo vedere come questi diversi tipi cellulari contribuiscono al comportamento delle cellule tumorali, o possiamo semplicemente capire meglio questo microambiente che consente ai medici di trattare in modo più efficace i pazienti che in genere hanno scarse possibilità di sopravvivenza?”


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