Capire non solo quali vulnerabilità genetiche condizionano le cellule tumorali, ma anche i meccanismi biologici che le generano, fino ad arrivare a prevederle in tipi di tumore ancora poco studiati. È l’obiettivo di PRECISE (Predictive Relationships Explaining Cancer Genetic Interactions and Synthetic Essentiality), il nuovo consorzio europeo co-fondato da Human Technopole.
Si tratta della prima iniziativa coordinata a livello europeo che punta a comprendere, modellare e prevedere le dipendenze tumorali, superando un approccio finora prevalentemente descrittivo. L'impianto scientifico del progetto è stato illustrato in un articolo pubblicato lo scorso luglio su Nature Genetics.
Il limite delle Cancer Dependency Maps
Negli ultimi anni la genomica funzionale applicata all’oncologia ha permesso di costruire mappe sistematiche delle dipendenze genetiche dei tumori, le Cancer Dependency Maps. Questi strumenti hanno rappresentato una svolta per la ricerca, consentendo di individuare i punti deboli delle cellule tumorali e aprendo la strada a nuovi bersagli terapeutici e alla medicina di precisione.
Le mappe presentano però un limite: spiegano solo in parte i meccanismi biologici alla base delle dipendenze osservate e non permettono di prevederne la comparsa in contesti tumorali non ancora esplorati sperimentalmente.
Intelligenza artificiale per anticipare le vulnerabilità
È proprio questo il vuoto che PRECISE intende colmare. Combinando genomica funzionale, esperimenti di modificazione controllata delle cellule tumorali, dati multimodali e intelligenza artificiale, il consorzio punta a costruire modelli predittivi capaci non solo di spiegare perché una determinata vulnerabilità si manifesta in uno specifico tumore, ma anche di anticiparla in tumori mai caratterizzati prima sul piano sperimentale.
Il contributo di Human Technopole
Al progetto Human Technopole contribuisce con quattro gruppi di ricerca, guidati da Francesco Iorio, Andrea Sottoriva, Piero Carninci e Nereo Kalebic. Le competenze dei quattro team spaziano dalla biologia computazionale alla genomica funzionale, dalla farmacogenomica all'evoluzione del cancro, fino all'intelligenza artificiale applicata alle scienze della vita, integrandosi in un'unica linea di ricerca.
