Secondo due studi coordinati pubblicati su Nature, le cellule del glioblastoma non passano da uno stato all’altro in modo casuale. I ricercatori hanno mappato percorsi prevedibili tra gli stati cellulari e identificato regolatori molecolari che potrebbero contribuire a limitare la capacità del cancro di adattarsi.
I team di EMBL, del Centro tedesco di ricerca sul cancro e del Wellcome Sanger Institute hanno costruito un atlante multiomico utilizzando dati provenienti da oltre un milione di cellule derivate da pazienti. Il lavoro ha combinato profili molecolari a singola cellula e informazioni spaziali per esaminare come i diversi stati cellulari siano organizzati all’interno dei tumori.
L’analisi ha rilevato che gli stati cellulari si concentravano in distinti microambienti tumorali e seguivano percorsi gerarchici di transizione. I ricercatori hanno osservato schemi simili anche in cellule derivate da pazienti e coltivate in modelli tridimensionali di organoidi cerebrali.
Per indagare che cosa controlla queste transizioni, i ricercatori hanno sviluppato scDORI, un framework di deep learning che deduce reti di regolazione genica dai dati a singola cellula. Il metodo ha utilizzato le variazioni tra le cellule tumorali per identificare i regolatori coinvolti nelle decisioni sul destino cellulare.
Un regolatore messo in evidenza dall’analisi è stato MYT1L. Negli esperimenti condotti su cellule di glioblastoma derivate da pazienti, l’aumento di MYT1L ha spinto le cellule verso uno stato simile a quello neuronale, caratterizzato da una plasticità ridotta. Nei modelli preclinici murini, i tumori con livelli aumentati di MYT1L hanno mostrato minore crescita e invasione, e gli animali sono vissuti più a lungo rispetto ai controlli non trattati.
I risultati suggeriscono che alcuni stati cellulari meno plastici siano mantenuti attivamente da reti regolatorie, anziché rappresentare stati finali immutabili. Secondo i ricercatori, questo approccio potrebbe orientare gli sforzi volti a modificare l’identità delle cellule tumorali, anche se la sua applicazione clinica è ancora in fase di sviluppo.
Fonti: Neuroscience News.