Durante lo sviluppo del tumore, le cellule neoplastiche alterano il loro metabolismo in modo da poter assorbire i nutrienti che le caratterizzano e favorire una proliferazione a se stante quale nuova massa biologica che cresce rapidamente. Una delle strade intraprese dalla scienza e dalla ricerca sul cancro che sta dando ottimi risultati riguarda proprio la scoperta di farmaci mirati ad inibire tale modificazione metabolica, in modo che le cellule malate non proliferino.
La novità è che per studiare l’effettiva funzionalità dei nuovi medicinali, è stato messo a punto un modello matematico computerizzato che riproduce in scala il genoma delle cellule tumorali. Il tutto è frutto di un lavoro pubblicato di recente sulla rivista Molecular Systems Biology e realizzato da un team di scienziati guidati da Tomer Shlomi ed Eytan Ruppin, rispettivamente del Technion, Istituto israeliano di tecnologia di Haifa, e dell’Università di Tel Aviv.
La potenziale utilità clinica di un modello metabolico umano di questo tipo è stata già dimostrata, ad esempio per lo studio dei farmaci da utilizzare in caso di anemia emolitica ed ipercolesterolemia (Duarte 2007), ma anche riguardo agli effetti di nuovi farmaci antitumorali (Li 2010). Ora, aver sviluppato questo primo modello in scala del genoma del metabolismo del cancro, permetterà, a detta dei suoi ideatori, di identificare correttamente e preventivamente i geni coinvolti nella proliferazione cellulare dei tumori. Questi diverranno i bersagli delle terapie.
Cosa significa in concreto? A partire da tale modello matematico sarà possibile comprendere meglio quali farmaci antitumorali usare, in base al tipo di cancro. Una cosa che già attualmente si fa, ma questa opzione permetterà una personalizzazione ancora più specifica, nonché l’individuazione di nuovi bersagli. Attualmente il modello prevede 199 geni coinvolti nel metabolismo delle cellule neoplastiche 52 dei quali già individuati come capaci di rallentare lo sviluppo della neoplasia. Ogni passo della battaglia contro il cancro è importante ed anche i modelli matematici possono servire.
[Fonte: Molecular Systems Biology]