Tumori: nuovo algoritmo prevede quali cellule si ammaleranno

La scienza ha compiuto un altro grande passo avanti nel mondo della medicina nel campo dei tumori. Grazie a un nuovo algoritmo, i medici sono in grado di individuare in anticipo quali saranno le cellule che verranno colpite da questa brutta malattia.

Un nuovo algoritmo in grado di salvare vite dai tumori

Come spiegato da ANSA, “Un nuovo algoritmo ha permesso di scoprire che diverse mutazioni genetiche tipiche del cancro sono già presenti in molte cellule nelle vicinanze di un tumore ritenute sane, individuando quindi quelle che probabilmente si ammaleranno“. In questo modo i medici sono in grado di creare una vera e propria mappa genetica. Ciò potrebbe rivelarsi di fondamentale importanza per riuscire a effettuare diagnosi sempre più precoci. Inoltre, grazie al nuovo algoritmo, potrebbe divenire più facile capire e decidere verso quali regioni del tumore indirizzare le terapie, aumentandone l’efficacia e riducendo la debilitazione.

Il Nature, una delle più antiche e importanti riviste scientifiche esistenti, ha pubblicato lo studio in questione. L’Università di Oxford e l’Istituto Tecnologico Reale (Kth) di Stoccolma hanno guidato congiuntamente queste importanti ricerche. Le attuali tecniche per studiare la genetica delle cellule interessate dai tumori prevedono il prelievo di un campione di Dna da esaminare; ma il punto debole di questo metodo è che fornisce solo un’istantanea parziale del tumore in esame, hanno spiegato gli autori dell’articolo. Per aggirare il problema, i ricercatori hanno utilizzato una nuova tecnica. Essa permette di vedere quali cambiamenti genetici avvengono all’interno delle cellule, il tutto senza rompere il tessuto che si vuole esaminare.

Alastair Lamb di Oxford, co-autore dello studio, ha commentato: “Abbiamo ancora molto da imparare su quali cambiamenti cellulari causano il cancro e su come la malattia abbia inizio. Una cosa di cui siamo abbastanza sicuri è che tutto inizia con le mutazioni genetiche“. Ha poi aggiunto: “Non abbiamo mai avuto a disposizione, prima d’ora, questo livello di risoluzione e questo nuovo approccio ha rivelato alcuni risultati sorprendenti”.

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