Tumore del pancreas: sensori 3D misurano l’efficacia dei farmaci

Sviluppata in Puglia una tecnologia con sensori ottici e tumorsfere 3D per testare i farmaci chemioterapici direttamente sulle cellule dei pazienti affetti da tumore del pancreas

Il tumore del pancreas rappresenta una delle sfide oncologiche più complesse a causa della marcata variabilità nella risposta ai farmaci. Per superare questo ostacolo, un team di ricerca pugliese ha sviluppato una piattaforma di laboratorio capace di riprodurre il tessuto dei pazienti e misurare in tempo reale l’efficacia dei trattamenti chemioterapici prima della somministrazione clinica.

Come funziona la tecnologia a sensori ottici

L’architettura sperimentale nasce dal lavoro sinergico tra l’Istituto di Nanotecnologia del Cnr di Lecce (Cnr-Nanotec), Tecnomed Puglia, l’Università del Salento e la ASL Lecce. I ricercatori hanno prelevato campioni tissutali da cinque pazienti sottoposti a intervento chirurgico, dissociato i tessuti in singole cellule e incapsulati in minuscole sfere di gel tridimensionali, denominate tumorsfere. All’interno di queste strutture hanno inserito sensori ottici avanzati, in grado di rilevare in tempo reale le fluttuazioni di acidità attorno alle cellule senza richiedere ulteriori prelievi. Il microambiente tumorale rivela così la sua vulnerabilità.

«Le tumorsfere sono state quindi esposte a tre farmaci utilizzati nel trattamento del tumore del pancreas: il protocollo Folfirinox e i principi attivi Gemcitabina e Paclitaxel», spiega Loretta L. del Mercato, Dirigente di Ricerca di Cnr-Nanotec e di Tecnomed Puglia. «Le variazioni di acidità misurate durante il trattamento sono risultate differenti, in funzione sia del paziente sia del farmaco, e sono state associate alla risposta delle cellule tumorali al trattamento, fornendo un’indicazione precoce della risposta ai farmaci».

L’analisi visiva completa il quadro diagnostico. «Minuscoli sensori ottici, osservati al microscopio in tempo reale, ci permettono di misurare cellula per cellula come il tumore di ciascun paziente, riprodotto in modelli 3D in vitro, reagisce a un farmaco in laboratorio, avvicinando la ricerca alle esigenze specifiche di ogni singolo malato», prosegue Del Mercato.

Validazione clinica e prospettive future

I dati raccolti offrono un riscontro diretto con l’evoluzione clinica dei malati. La sopravvivenza a cinque anni per questa neoplasia resta infatti estremamente contenuta e contrassegnata da pesanti effetti collaterali. Lo studio, pubblicato sulla rivista internazionale Small, ha mostrato un’elevata coerenza tra le analisi sferiche e il decorso clinico dei pazienti.

«Nella pratica clinica scopriamo se una terapia funziona solo dopo settimane o mesi. In questo studio le previsioni ottenute in laboratorio dalle tumorsfere sono risultate coerenti con l’andamento clinico reale in quattro pazienti su cinque, un primo segnale incoraggiante verso terapie più personalizzate», precisa Marcello G. Spampinato, Direttore del Dipartimento di Chirurgia generale e Specialistiche della ASL Lecce.

«Questo risultato nasce dalla stretta collaborazione tra ricerca traslazionale di base e clinica resa possibile da Tecnomed Puglia, il centro congiunto Cnr-Università del Salento per la medicina di precisione, insieme all’Asl di Lecce. Il prossimo obiettivo è validare la piattaforma su un numero più ampio di pazienti, per capire se potrà diventare in futuro uno strumento concreto di supporto alle decisioni terapeutiche nei tumori più difficili da trattare», conclude Giuseppe Gigli, Direttore Scientifico di Tecnomed Puglia.

Schema del processo di studio, dal tessuto tumorale prelevato dal paziente alla creazione delle tumorsfere con sensori ottici integrati, fino al test dei farmaci chemioterapici e al monitoraggio della risposta di ciascun paziente al trattamento. (Immagine tratta dallo studio pubblicato su Small)
Schema del processo di studio, dal tessuto tumorale prelevato dal paziente alla creazione delle tumorsfere con sensori ottici integrati, fino al test dei farmaci chemioterapici e al monitoraggio della risposta di ciascun paziente al trattamento. (Immagine tratta dallo studio pubblicato su Small)
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