RICERCA/Progetto NeON- Tumore al seno: nuovo screening per diagnosi e terapia
Il progetto di ricerca NeON ha consentito lo sviluppo di nuove strategie per diagnosticare il cancro al seno e per verificare l’efficacia terapeutica di trattamenti farmacologici personalizzati.
Questo rappresenta un ulteriore contributo nella ricerca sulla lotta al cancro, grazie al lavoro di un team multidisciplinare di ricercatori provenienti dall’Università degli studi del Sannio (soggetto capofila del progetto), l’Istituto di endocrinologia e oncologia sperimentale ‘G. Salvatore’ del Consiglio Nazionale delle Ricerche (IEOS-CNR) e l’Università del Molise.
I risultati della ricerca sono stati pubblicati nell’ultimo numero della prestigiosa rivista internazionale Journal of Nanobiotechnologye e rappresentano un significativo passo avanti nel trattamento e nel monitoraggio personalizzato del cancro.
Il progetto NeON, “Nanofotonica per nuovi approcci diagnostici e terapEutici in Oncologia e Neurologia” è una grande iniziativa di ricerca nazionale con un budget di 10 milioni di euro, guidata dall’Università degli Studi del Sannio e finanziata dal Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca (MIUR), con la partecipazione di oltre 15 partner tra enti pubblici e privati. L’obiettivo che il progetto si è posto è sfruttare la potente sinergia tra nanotecnologie e fotonica per trasformare la diagnostica e la terapia del cancro. La nanofotonica quindi come tecnologia abilitante per sviluppare nuove metodologie e strumenti per la diagnosi precoce e per avere terapie mirate.
Spiega il Prof. Andrea Cusano, docente dell’università degli Studi del Sannio e coordinatore scientifico del progetto: “Lo studio appena pubblicato è solo uno degli importanti risultati scientifici e tecnologici ottenuti dal progetto NeON e mostra il potenziale della spettroscopia Raman aprendo la strada a nuovi metodi per monitorare l’efficacia dei trattamenti farmacologici, offrendo un supporto alla personalizzazione dei trattamenti e ridurre la resistenza ai farmaci nelle terapie mirate e personalizzate.
Il nuovo approccio infatti combina la spettroscopia Raman amplificata da superfici nanostrutturate (SERS) e la microscopia Raman per rilevare uno specifico marcatore tumorale del cancro al seno, la proteina HER2. HER2, Human Epidermal Growth Factor Receptor 2, è una proteina che, quando sovraespressa, influenza in modo significativo la progressione e la risposta al trattamento del cancro al seno. Circa il 15-20% dei tumori al seno sono HER2-positivi, caratterizzati da una rapida crescita e da una maggiore probabilità di metastasi. La rilevazione accurata e precoce di HER2 è fondamentale per la pianificazione e l’efficacia del trattamento terapeutico, parametri cruciali per migliorare e personalizzare la cura dei pazienti.
Le attuali metodiche di rilevamento di HER2 presentano limitazioni in termini di sensibilità e risoluzione, il che rende difficile determinare in modo affidabile lo stato di HER2, soprattutto a livelli di espressione più bassi. Uno screening combinato SERS-Raman rappresenta un cambiamento di paradigma nella diagnostica del cancro al seno.
“La microscopia Raman - spiega il Prof. Marco Pisco di UNISANNIO - si basa sulla diffusione della luce e offre l’opportunità di identificare la composizione biochimica del campione; infatti, i dati spettrali raccolti includono importanti informazioni sui cambiamenti molecolari alla base delle differenze tra i sottotipi tumorali e le cellule sane.
“Tali differenze spettroscopiche analizzate con metodi di AI consentono di differenziare i sottotipi tumorali e le cellule sane in maniera oggettiva con un’efficienza prossima al 100%” - aggiunge Alessandro Esposito, primo autore dell’articolo e assegnista di ricerca presso IEOS.
“Nella tecnologia SERS il segnale Raman registrato è amplificato attraverso delle piccolissime particelle d’oro, chimicamente trattate in grado di riconoscere in maniera specifica e selettiva il biomarcatore HER2 e allo stesso tempo essere ben visibili al microscopio Raman”, precisa la Dott.ssa Sara Spaziani, ricercatrice del Centro di Nanofotonica e Optoelettronica per la salute dell’uomo (CNOS), un’infrastruttura di ricerca dall’elevato potenziale tecnologico e scientifico (nanotecnologie, optoelettronica e fotonica) per la lotta alle patologie oncologiche.
Questo approccio innovativo integra l’elevata sensibilità della spettroscopia Raman ottimizzata per la superficie con la risoluzione spaziale e la natura non invasiva della microscopia Raman.
La Dott.ssa Anna Chiara De Luca I ricercatrice dell’IEOS-CNR e coordinatrice dell’infrastruttura Euro-Bioimaging spiega che “la combinazione della spettroscopia SERS e Raman ci dà la possibilità di ottenere il rilevamento dell’espressione di HER2 e dei cambiamenti metabolici a livello di singola cellula, fornendo una comprensione dettagliata dell’eterogeneità del tumore”.
Questa sinergia fornisce un quadro più chiaro dell’ambiente cellulare, fondamentale per comprendere non solo i meccanismi patogenetici del tumore ma anche la sua progressione e le eventuali risposte al trattamento.
Lo studio ha comportato un’analisi completa di varie linee cellulari di cancro al seno, tra cui SKBR3 e MDA-MB-468, che presentano rispettivamente un’espressione alta e bassa di HER2. “Il team ha, inoltre, evidenziato l’assoluta specificità dei segnali RAMAN e SERS nelle cellule analizzate in quanto è stato possibile paragonarli nelle stesse cellule nelle quali si è provveduto a silenziare il gene HER2. Ciò ha anche fornito informazioni significative sui cambiamenti biochimici e metabolici associati allo stato di HER2+”, descrive la Prof.ssa Lina Sabatino del Dipartimento di Scienze e Tecnologie di UNISANNIO.
Il team di ricerca prevede di espandere la ricerca a studi clinici, con l’obiettivo di convalidare i risultati nei campioni di pazienti e perfezionare ulteriormente la tecnologia per applicazioni cliniche più ampie. Questo approccio innovativo è promettente non solo per il cancro al seno ma anche per altri tumori in cui HER2 e biomarcatori simili svolgono un ruolo fondamentale.
