Tumore al seno: grazie alla tecnologia cure sempre più personalizzate
Il carcinoma mammario triplo negativo (TNBC) è una delle forme più aggressive di tumore al seno, con una prognosi più difficile rispetto ad altri sottotipi a causa dell’assenza di bersagli molecolari specifici.
Recentemente, l’immunoterapia con farmaci come pembrolizumab ha mostrato risultati promettenti ed è diventata un trattamento standard per le pazienti con TNBC in stadio precoce ad alto rischio. Lo studio clinico KEYNOTE-522 ha dimostrato che aggiungere pembrolizumab alla chemioterapia migliora significativamente sia la risposta completa patologica (64,8% rispetto al 51,6%) sia la sopravvivenza libera da eventi a tre anni (84,5% contro 76,8%).
Immunoterapie più efficaci con pembrolizumab
Sviluppare nuovi farmaci è molto costoso e i risultati degli studi clinici tradizionali non sempre si adattano a tutte le pazienti. Per affrontare queste sfide, il simulatore UISS (Universal Immune System Simulator) utilizza modelli computazionali avanzati per prevedere la risposta ai trattamenti oncologici. Questo sistema integra dati clinici, molecolari e immunologici per simulare il comportamento del sistema immunitario e ottimizzare strategie terapeutiche personalizzate. Il simulatore UISS, sviluppato nell’ambito del progetto europeo Horizon 2020 “In Silico World”, ha già dimostrato la sua efficacia in diversi contesti medici, tra cui vaccini per il tumore HER2+, SARS-CoV-2 e influenza. In questo studio, UISS sarà utilizzato per prevedere l’efficacia di pembrolizumab nel trattamento del TNBC in stadio precoce. Questo approccio innovativo ha il potenziale di ridurre i costi di sviluppo e migliorare la personalizzazione delle cure per le pazienti.
L’impatto dello studio sul futuro delle cure
Saranno coinvolte circa 30 donne con carcinoma mammario triplo negativo candidate a terapia primaria con pembrolizumab. Non ci saranno interventi clinici aggiuntivi per le partecipanti, se non un semplice prelievo di sangue di 5 ml durante le somministrazioni del farmaco.
Lo scopo di questa ricerca è sviluppare un modello computazionale che rappresenti il sistema immunitario in modo accurato, contribuendo a ridurre i tempi di sviluppo di nuove immunoterapie. Le conoscenze ottenute potranno essere applicate anche ad altre forme di immunoterapia, migliorando lo sviluppo di farmaci innovativi e nuove combinazioni terapeutiche per offrire cure sempre più efficaci.
Lo studio coinvolge il Dipartimento di Scienze del Farmaco e della Salute dell’Università di Catania, il gruppo di ricerca COMBINE e la Fondazione G.Re.T.A. E.T.S., che si occuperanno rispettivamente dell’analisi dei campioni ematici, della valutazione dei dati e dell’interpretazione dei risultati.
Grazie al supporto dei donatori con il contributo della Fondazione Humanitas Sicilia, si potrà contribuire a migliorare la ricerca oncologica e a rendere i trattamenti più efficaci e accessibili per tutti i pazienti.
