La ricerca scientifica ha compiuto un passo da gigante nella lotta contro il cancro. Un gruppo di ricercatori dell’Università di Gothenburg ha messo a punto un metodo innovativo, potenziato dall’intelligenza artificiale (AI), per analizzare le strutture delle molecole di zucchero, note come glicani, presenti nelle cellule. Questa scoperta potrebbe rivoluzionare il modo in cui viene diagnosticato il cancro, rendendo possibile l’identificazione precoce della malattia attraverso semplici test su saliva o sangue.
Glicani: indicatori di cambiamenti cancerogeni
I glicani sono strutture molecolari di zucchero legate alle proteine delle nostre cellule. La struttura specifica di un glicano determina la funzione della proteina a cui è collegato. Da tempo si sa che le variazioni nella struttura dei glicani possono segnalare la presenza di infiammazioni o malattie all’interno dell’organismo. Ora, grazie al lavoro dei ricercatori di Gothenburg, è possibile distinguere i diversi tipi di cambiamenti strutturali dei glicani, fornendo così una risposta precisa su cosa cambia in relazione a una specifica malattia.
L’AI alla ricerca dei pattern
Il team di ricerca, guidato da Daniel Bojar, docente associato di bioinformatica all’Università di Gothenburg, ha analizzato i dati di circa 220 pazienti affetti da 11 tipi diversi di cancro. Hanno identificato differenze nella sottostruttura dei glicani a seconda del tipo di cancro. Utilizzando un metodo potenziato dall’AI, sono stati in grado di elaborare grandi quantità di dati e trovare correlazioni significative.
Altri gruppi di ricerca hanno studiato le sottostrutture dei glicani alla ricerca di biomarcatori che descrivano la natura della malattia. Questi studi si basano spesso su test statistici che utilizzano la spettrometria di massa per determinare se il livello di singoli zuccheri è significativamente più alto o più basso nei casi di cancro. Tuttavia, questi test hanno una sensibilità troppo bassa e non sono affidabili perché i diversi zuccheri sono strutturalmente correlati e quindi non indipendenti l’uno dall’altro.
Il metodo sviluppato dal team di Bojar, invece, tiene conto di questi problemi e riesce a individuare i pattern nei set di dati dove altri metodi falliscono.
Un nuovo spettrometro di massa
Recentemente, il gruppo di ricerca ha ricevuto un finanziamento di 4 milioni di corone svedesi dalla Fondazione Lundberg per l’acquisto di uno spettrometro di massa all’avanguardia. Questo strumento fungerà da piattaforma AI per supportare i ricercatori nello studio dei glicani, ad esempio in campioni di cancro al polmone. L’obiettivo è rilevare il cancro in una fase più precoce per migliorare le possibilità di guarigione.
Prospettive future
Daniel Bojar è ottimista sul fatto che, entro 4-5 anni, sarà possibile effettuare test clinici su campioni umani. L’ambizione è sviluppare un metodo analitico rapido e affidabile per rilevare il cancro, e anche il tipo di cancro, attraverso un campione di sangue o saliva.
In conclusione, la ricerca condotta all’Università di Gothenburg rappresenta una svolta significativa nella diagnosi precoce del cancro. L’impiego dell’intelligenza artificiale nell’analisi dei glicani apre nuove frontiere nella medicina personalizzata, offrendo la speranza di test più semplici, rapidi e precisi per salvare molte vite umane.
