Proprio nel mese dedicato alla prevenzione del tumore al seno, uno studio dell’Azienda ospedaliero-universitaria pisana e dell’Università di Pisa lascia prevedere che si possa fare un passo in avanti nella lotta contro una delle sue varianti più aggressive grazie a un modello innovativo capace di prevedere con grande accuratezza la risposta delle pazienti alle terapie neoadiuvanti. Infatti, sebbene l’HER2-positivo sia una delle varianti più sensibili ai farmaci a bersaglio molecolare, attualmente alcune pazienti non ottengono una risposta del tutto completa alle cure a causa dell’impossibilità di indirizzare i trattamenti in modo estremamente mirato.
MTClin si è invece dimostrato uno strumento predittivo altamente affidabile. Applicato a un ampio gruppo di pazienti trattate con terapia anti-HER2, l’algoritmo ha permesso di stimare con grande precisione chi avrebbe beneficiato pienamente della terapia e chi, invece, avrebbe avuto una risposta parziale. I risultati hanno mostrato percentuali di sensibilità e specificità molto elevate, soprattutto in alcuni sottogruppi di pazienti a basso stadio, nei quali la capacità di previsione si è rivelata massima. Non solo: MTClin ha dimostrato anche di poter predire il rischio di recidiva della malattia a distanza di tre e cinque anni, con valori di accuratezza prossimi al 100%.
Quando lo strumento avrà ottenuto anche una validazione esterna potrà entrare nella comune pratica clinica.
L’algoritmo è frutto del lavoro di un gruppo di ricerca guidato da Cristian Scatena, dell’unità operativa Anatomia patologica 1 – diretta da Antonio Giuseppe Naccarato, ordinario di Anatomia patologica – e associato di Anatomia patologica dell’Università di Pisa.
“Fondamentali per il raggiungimento di questi risultati – sottolinea Scatena – sono state le collaborazioni con i colleghi oncologi dell’Aoup, in particolare Andrea Fontana – dell’unità operativa Oncologia medica 2, diretta da Gianluca Masi, associato di Oncologia medica all’Università di Pisa –, con i colleghi dell’Istituto Humanitas e dell’Università di Catania, che hanno consentito di ampliare la casistica, e con Eugenia Belcastro, ricercatrice in Patologia generale dell’Università di Pisa, che ha contribuito in modo significativo allo sviluppo dello studio”.
