Questo sito contribuisce all’audience di Quotidiano Nazionale

Tumori, un modello matematico svela le metastasi fantasma

Il destino di un tumore è scritto nella sua 'taglia': lo dimostra un nuovo modello matematico che, valutando semplicemente le dimensioni della massa tumorale, riesce a prevedere l'eventuale presenza di metastasi 'fantasma', ovvero piccoli tumori secondari non ancora identificabili dai normali strumenti diagnostici. Il risultato, che potrà rivelarsi prezioso per impostare al meglio le terapie in modo da ridurre il rischio di recidive, è pubblicato sulla rivista Plos Computational Biology da Stefano Avanzini e Tibor Antal, dell'Università di Edimburgo.

I ricercatori hanno messo alla prova il loro modello matematico provando a stimare la percentuale di pazienti con metastasi identificabili al momento dell'intervento chirurgico, oltre che per predire i tempi di recidiva di diversi tipi di tumore (mammella, colon-retto, testa-collo, polmone e prostata) senza metastasi visibili. I calcoli hanno portato a ottenere stime che riflettono in maniera accurata i dati reali raccolti negli studi clinici sui pazienti in carne e ossa.

"Abbiamo individuato un'ampia gamma di dimensioni del tumore primario per cui sono state previste solo metastasi invisibili: tra l'altro, i tumori che vengono rimossi chirurgicamente ricadono spesso in questo range problematico", spiega Antal. "Per questo motivo il nostro modello prevede che piuttosto spesso, al momento della chirurgia, nessuna metastasi venga identificata, sebbene alcune invisibili siano già presenti, pronte a causare una recidiva nel giro di pochi anni".

Il nuovo modello matematico apre così alla possibilità di quantificare il potenziale rischio associato al ritardo con cui viene effettuato l'intervento di rimozione chirurgica della massa tumorale primaria, un lasso di tempo particolarmente critico per quei tumori più piccoli che stanno per iniziare a disseminare le loro metastasi. In futuro il modello potrà essere ulteriormente affinato incorporando parametri più complessi che descrivono meglio la crescita del tumore.

 

Caricamento commenti

Commenta la notizia