(Adnkronos) – In futuro, un po’ di saliva potrebbe essere sufficiente per individuare un cancro incipiente. E’ l’obiettivo a cui puntano i ricercatori dell’università di Göteborg in Svezia, che hanno sviluppato un modo per interpretare i cambiamenti nelle molecole di zucchero che si verificano nelle cellule tumorali. Un metodo che ‘arruola’ anche l’Intelligenza artificiale come alleata per potenziare l’analisi. Nel mirino degli scienziati i glicani, una tipologia di strutture delle molecole di zucchero che è collegata alle proteine nelle nostre cellule.
La struttura del glicano determina la funzione della proteina, ed è noto da tempo che i cambiamenti in questa struttura possono indicare infiammazioni o malattie. Ora i ricercatori dell’ateneo svedese hanno sviluppato una modalità per distinguere diversi tipi di cambiamenti strutturali dei glicani, e questa attività potrebbe fornire una risposta precisa rispetto a cosa cambia in presenza di una malattia specifica. “Abbiamo analizzato i dati di circa 220 pazienti con 11 diversi tumori diagnosticati e abbiamo identificato le differenze nella sottostruttura del glicano a seconda del tipo di cancro – illustra Daniel Bojar, autore principale dello studio pubblicato su ‘Cell Reports Methods’ – Siamo stati in grado di trovare queste connessioni facendo funzionare attraverso grandi quantità di dati il nostro metodo appena sviluppato, potenziato dall’Ai”.
Lo scienziato guarda al futuro: “Penso che potremmo essere in grado di eseguire test clinici su campioni umani entro 4-5 anni”, afferma Bojar.
Ci sono anche altri gruppi di ricerca che studiano le sottostrutture del glicano a caccia dei cosiddetti ‘biomarcatori’ in grado di descrivere ciò che non va. Operazione che comporta spesso l’uso di test statistici che utilizzano la spettroscopia di massa per scoprire se il livello dei singoli zuccheri è significativamente più alto o più basso nel cancro. Questi test però, rilevano gli esperti, 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 del gruppo di ricerca di Bojar tiene conto di questi problemi e può trovare dei modelli nei set di dati dove altri sistemi falliscono, dicono gli esperti. “Possiamo contare sui nostri risultati, sono statisticamente significativi – assicura Bojar – Se sappiamo cosa stiamo cercando, è più facile trovare il risultato corretto. Ora prenderemo questi biomarcatori e svilupperemo metodi di test”.
Durante l’autunno, il team ha ricevuto fondi della Fondazione Lundberg per acquistare uno spettrometro di massa di ultima generazione. Lo strumento fungerà da piattaforma di intelligenza artificiale per supportare i ricercatori nello studio dei glicani, ad esempio in campioni di cancro ai polmoni. Missione: individuare precocemente il cancro per aumentare le possibilità di guarigione. “Vogliamo sviluppare un metodo analitico affidabile e rapido per rilevare il cancro, e anche il tipo di cancro, attraverso un campione di sangue o di saliva”.
