Un gruppo di ricerca dell’IRB di Barcellona ha identificato cinque fattori chiave che influenzano la risposta e la sopravvivenza dei pazienti che ricevono inibitori del checkpoint (CPI), un tipo di immunoterapia impiegato nel trattamento del cancro. I risultati, pubblicati su Nature Genetics, forniscono un’importante base per valutare i biomarcatori attuali e futuri per la risposta all’immunoterapia. Sebbene l’immunoterapia abbia rivoluzionato il trattamento oncologico, solo il 20-40% dei pazienti mostra una risposta positiva, variazione che dipende dai diversi tipi di cancro.
La ricerca ha esaminato una grande varietà di variabili molecolari e cliniche, analizzando dati genomici e clinici di 479 pazienti con tumori metastatici trattati con CPI, utilizzando informazioni provenienti da un database pubblico dell’Hartwig Medical Foundation. I cinque fattori identificati includono: il carico mutazionale del tumore (TMB), l’infiltrazione di cellule T, l’attività del fattore di crescita trasformante beta (TGF-), i precedenti trattamenti e il potenziale proliferativo del tumore.
Il TMB rappresenta un tumore con alta mutazione, il che aumenta la produzione di neoantigeni e facilita l’attacco da parte del sistema immunitario. Maggiore è l’infiltrazione di cellule T citotossiche nel tumore, migliore è la risposta agli IPC. La presenza di un’elevata attività del TGF- può, al contrario, sopprimere la risposta immunitaria, limitando la sopravvivenza dei pazienti. Inoltre, coloro che hanno ricevuto trattamenti precedenti tendono a rispondere meno bene all’immunoterapia. Infine, tumori con un alto potenziale proliferativo sono spesso più aggressivi e correlati a una bassa sopravvivenza post-trattamento.
Questo studio suggerisce che molti biomarcatori precedentemente individuati potrebbero essere varianti degli stessi fattori sottostanti. Combinando i cinque fattori in un modello multivariato, i ricercatori hanno ottenuto una previsione più precisa sulla risposta dei pazienti rispetto a quanto fatto costruendo i modelli solo basandosi sul TMB. Tali scoperte potrebbero avere forti implicazioni cliniche, migliorando la selezione dei pazienti per l’immunoterapia e riducendo effetti collaterali e costi.
In futuro, i ricercatori sperano di ampliare il volume di dati disponibili per sviluppare modelli ancora più accurati e validati attraverso studi clinici prospettici. Questo approccio potrebbe portare a un’integrazione nel percorso clinico che aiuti a personalizzare le terapie per i pazienti oncologici.
