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Simulazioni computazionali per guidare la terapia del cancro

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Ricercatori dell'Argonne National Laboratory e dell'Università di Chicago hanno sviluppato un nuovo strumento basato su supercomputer per modellare la progressione e la distruzione dei tumori da parte del sistema immunitario.

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Il loro lavoro dimostra che le simulazioni computazionali delle interazioni immunitario-tumorale possono dedurre se un dato tumore può essere distrutto o meno con l'immunoterapia. Questo sviluppo entusiasmante può un giorno curare terapie personalizzate per il cancro basate sulla biologia individuale del paziente.

Le immunoterapie oncologiche sono in grado di migliorare significativamente la sopravvivenza in vari tipi di cancro, tuttavia, le immunoterapie non vanno a beneficio di tutti i pazienti allo stesso modo: Solo il 10-20% dei pazienti ha una risposta durevole, parziale o completa. Nonostante le continue ricerche, gli scienziati non sono stati in grado di determinare in modo affidabile se un determinato paziente beneficerà o meno dell'immunoterapia. Per rispondere a questa esigenza, gli autori dello studio hanno applicato un modello computazionale per studiare come il cancro e le cellule immunitarie interagiscono, e come cambiare i vari aspetti del modello, imitando gli effetti dell'immunoterapia, può portare alla regressione del cancro. i ricercatori hanno iniziato con un simulatore cellulare, che incorpora crescita realistica, morte ed eterogeneità delle cellule. Poi, hanno modellato le popolazioni di cellule immunitarie e cancerogene. Nel modello variavano sei diverse variabili, tra cui il tasso di uccisione delle cellule immunitarie, il tasso di attaccamento delle cellule immunitarie e la migrazione delle cellule immunitarie. Alla fine di ogni simulazione quantificano il numero di cellule tumorali rimaste e lo confrontano tra di loro in base alle variazioni delle diverse variabili.

I ricercatori hanno effettuato le simulazioni sul cluster di supercomputer dell'Argonne National Laboratory, generando oltre 500.000 risultati diversi testando varie combinazioni di parametri. Hanno scoperto che nell'80% dei casi le cellule immunitarie non sono state in grado di fermare la progressione del cancro, mentre nel 2% dei casi le cellule immunitarie potrebbero uccidere il 99% delle cellule tumorali. Tuttavia, hanno anche scoperto che, all'interno di diversi scenari possibili, il cambiamento di una o più variabili potrebbe migliorare l'uccisione delle cellule tumorali, dimostrando un potenziale percorso terapeutico basato sulla biologia individuale del paziente.

"Con questo nuovo approccio, i ricercatori possono utilizzare la modellazione basata su agenti in modi più scientificamente robusti", ha detto Nicholson Collier, scienziato computazionale presso Argonne e l'Università di Chicago che è stato coinvolto nello studio.