Dalla collaborazione tra un team di ricercatori brasiliani e uno francesce è stato messo a punto uno strumento predittivo in grado di identificare con precisione quali pazienti con sclerosi multipla risponderanno efficacemente al natalizumab, un farmaco largamente utilizzato, ma con efficacia limitata in circa il 35% dei casi.
La nuova metodologia, pubblicata su Nature Communications, rappresenta un progresso significativo nella medicina di precisione, con potenziali benefici clini ed economici.
Alla base della scoperta
Il natalizumab agisce bloccando l’interazione tra la proteina immunitaria VLA-4 e VCAM-1, impedendo l’ingresso delle cellule immunitarie nel cervello e riducendo nel contempo l’infiammazione.
Nei pazienti non responsivi, però, alcune cellule immunitarie, in particolare i linfociti T CD8, mostrano un comportamento anomalo legato al rimodellamento dell’actina, una proteina cruciale per forma e movimento cellulare.
Utilizzando la tecnologia di High-Content Imaging, i ricercatori hanno analizzato più di 400 parametri morfologici delle cellule, di cui 130 si sono rivelati rilevanti. Combinando queste informazioni con tecniche di machine learning, sono riusciti a prevedere la risposta clinica con un’accuratezza pari al 92% nel gruppo di scoperta e dell’88% in quello di validazione.
Il domani di questa scoperta
Consentendo di trasformare immagini cellulari in dati numerici, il metodo offre un approccio nuovo all’analisi predittiva, replicabile anche su altre malattie e terapie.
La previsione della risposta al trattamento permetterà di evitare effetti collaterali inutili, accelerare l’inizio di terapie efficaci e ottimizzare le risorse sanitarie.
