Cancro Gastrico: Viaggio al Cuore della Metastasi Linfonodale per Svelarne i Segreti

Ciao a tutti! Oggi voglio portarvi con me in un viaggio affascinante nel mondo della ricerca sul cancro gastrico, un nemico silenzioso ma purtroppo ancora molto diffuso. In particolare, ci tufferemo in un aspetto cruciale e spesso decisivo per la prognosi dei pazienti: la metastasi linfonodale. Perché alcune cellule tumorali decidono di “fare le valigie” e migrare nei linfonodi vicini? E quali sono le molecole che orchestrano questo processo? Sono domande fondamentali a cui, come ricercatori, cerchiamo di dare risposte concrete.

Immaginate il tumore primario come un quartier generale. La metastasi linfonodale è come se alcune cellule decidessero di aprire delle “filiali” nei linfonodi, che sono stazioni importanti del nostro sistema immunitario. Questo passaggio, purtroppo, aumenta significativamente il rischio che il tumore si diffonda ulteriormente in altre parti del corpo. Secondo alcuni studi, la probabilità di metastasi linfonodale anche nei tumori gastrici diagnosticati precocemente si aggira intorno al 18-20% [1, 13], una percentuale non trascurabile che ci spinge a indagare a fondo.

La Sfida: Identificare i Protagonisti Molecolari

Capire chi sono i “cattivi” a livello molecolare, cioè i geni e le proteine che spingono le cellule tumorali a invadere i linfonodi, è una sfida complessa. Sappiamo che l’espressione di molti geni viene alterata [4], ma finora abbiamo pochi marcatori molecolari affidabili per diagnosticare o prevedere questa diffusione. Le analisi su larga scala a volte non riescono a identificare mutazioni specifiche che guidano la metastasi [5,6,7], anche se studi più recenti hanno iniziato a far luce su alcuni “gene driver” [8,9,10]. C’è quindi un bisogno enorme di scavare più a fondo nel genoma legato alla metastasi.

Il Nostro Approccio: Unire le Forze di Dati e Metodi Innovativi

Per affrontare questa sfida, abbiamo deciso di non affidarci a un singolo set di dati, ma di utilizzarne molteplici. È un po’ come mettere insieme i pezzi di un puzzle complesso proveniente da diverse scatole. Abbiamo analizzato dati genomici da centinaia di campioni di pazienti con cancro gastrico, dividendoli in due gruppi: quelli con metastasi linfonodale (269 campioni) e quelli senza (124 campioni).

Abbiamo usato potenti strumenti bioinformatici, come il pacchetto “Limma” in R, per scovare le differenze nell’espressione genica tra i due gruppi [11]. Questo ci ha permesso di identificare ben 1.054 geni espressi in modo differenziale: 317 “accesi” (sovraregolati) e 737 “spenti” (sottoregolati) nel gruppo con metastasi.

Ma non ci siamo fermati qui. Abbiamo utilizzato il database Metascape per capire quali funzioni biologiche e quali percorsi (pathway) fossero associati a questi geni. Sono emerse vie importanti come la via di segnalazione Wnt, le vie legate al cancro in generale e, in modo interessante, la regolazione della via del recettore neurotrofico TRK. Questi percorsi sono noti per essere coinvolti nella crescita, proliferazione e movimento cellulare, tutti aspetti cruciali per la metastasi [14-26]. Anche le vie legate alle protein chinasi serina/treonina, come MAPK e PI3K/AKT, sono emerse come centrali [27-34].

Per rendere le nostre scoperte ancora più solide, abbiamo introdotto una tecnica statistica potente chiamata Randomizzazione Mendeliana (MR) [12]. Questo metodo usa le varianti genetiche come “strumenti” per valutare le relazioni causali tra l’espressione di un gene e il rischio di sviluppare una malattia, in questo caso il cancro gastrico e la sua tendenza a metastatizzare. Abbiamo incrociato i dati di espressione genica (eQTL) con ampi studi di associazione sull’intero genoma (GWAS) relativi al cancro gastrico (oltre 475.000 controlli e 1.000 casi).

I Sospettati Principali: Otto Geni Chiave Sotto i Riflettori

Grazie all’analisi MR, siamo riusciti a “stringere il cerchio” e a identificare otto geni chiave che sembrano avere un legame causale con il cancro gastrico e, potenzialmente, con la sua metastasi linfonodale. Eccoli qui:

• CDRT15P1
• DENND3
• F2R
• FNDC3B
• IRAK3
• MS4A2
• PDK4
• PKIA

Alcuni di questi (DENND3, F2R, FNDC3B, IRAK3) sembrano associati a un aumento del rischio di cancro gastrico, mentre altri (CDRT15P1, MS4A2, PDK4, PKIA) a una diminuzione del rischio. Abbiamo verificato la robustezza di questi risultati con analisi di sensibilità, confermando che le associazioni causali identificate sono stabili.

Scavando Ancora Più a Fondo: Funzioni, Interazioni e Vie di Segnalazione

Una volta identificati i nostri otto “sospettati”, abbiamo voluto capire meglio cosa fanno e come interagiscono. L’analisi funzionale (GO enrichment) ha rivelato che sono coinvolti in attività importanti, tra cui alcune legate alla risposta immunitaria e alla trasduzione del segnale, come l’attività inibitoria della protein chinasi A cAMP-dipendente. In particolare, PKIA, F2R e MS4A2 sembrano molto legati a questi processi immunitari e di segnalazione.

Abbiamo poi costruito una rete di interazione proteica (usando STRING e Cytoscape) per vedere come questi geni “parlano” tra loro. Da questa analisi, è emerso un gene con una possibile importanza biologica maggiore degli altri: F2R (noto anche come PAR1) [58-64]. Questo gene è spesso sovraespresso nei tumori e sembra giocare un ruolo nell’angiogenesi (formazione di nuovi vasi sanguigni), nell’infiammazione e persino nella fuga immunitaria.

Per capire quali meccanismi più ampi fossero attivati o spenti in relazione all’espressione di questi geni chiave, abbiamo usato due tecniche: GSEA (Gene Set Enrichment Analysis) e GSVA (Gene Set Variation Analysis).
La GSEA ci ha mostrato che questi geni sono collegati a una varietà di percorsi, tra cui alcuni molto rilevanti per il cancro come la via di segnalazione NF-kappa B, la via del recettore delle cellule B, la via Hedgehog, la via del segnale del calcio e la via della relaxina [65-70].
La GSVA ha aggiunto un tassello intrigante: ben cinque dei nostri geni chiave (CDRT15P1, DENND3, F2R, PDK4, PKIA) sono risultati correlati a geni la cui espressione diminuisce in risposta ai danni al DNA indotti dai raggi ultravioletti (UV) [71, 72]. Inoltre, altri quattro (DENND3, F2R, IRAK3, MS4A2) sono legati alla via di segnalazione IL-6/JAK/STAT3, un percorso infiammatorio spesso coinvolto nei tumori [73, 74]. L’ipotesi affascinante è che alterazioni nell’espressione di questi geni chiave, magari innescate da danni al DNA o da segnali infiammatori come l’IL-6, possano attivare queste vie e favorire la metastasi linfonodale.

Registi Nascosti e Connessioni Immunitarie

Un gene non agisce mai da solo. Abbiamo scoperto che i nostri otto geni chiave sono regolati da una complessa rete di fattori di trascrizione (proteine che accendono o spengono i geni) e anche da microRNA (piccole molecole di RNA regolatorie). Questo ci dice che il loro comportamento è finemente controllato.

E il sistema immunitario? Sappiamo che gioca un ruolo ambivalente nel cancro: può combatterlo ma anche, a volte, favorirlo involontariamente. La nostra analisi dell’infiltrazione immunitaria (usando CIBERSORT) ha mostrato che l’espressione dei geni chiave è fortemente correlata alla presenza e all’abbondanza di diversi tipi di cellule immunitarie nel tumore. Per esempio:

• Abbiamo notato differenze significative nei livelli di mastociti a riposo (più alti nel gruppo metastatico) e macrofagi M0 (più bassi) tra i due gruppi di pazienti.
• Geni come CDRT15P1, FNDC3B e MS4A2 sono legati ai mastociti (a riposo o attivati).
• Altri geni (DENND3, PKIA, MS4A2, PDK4) mostrano correlazioni positive con le cellule B ma negative con le cellule T attivate, suggerendo un ruolo nel bilanciare la risposta immunitaria umorale e cellulare [75].
• CDRT15P1, F2R e FNDC3B sono associati a diversi sottotipi di macrofagi (M0, M1, M2), che hanno funzioni diverse nell’infiammazione, nella riparazione dei tessuti e nell’immunosoppressione tumorale [76-78].
• PDK4 e IRAK3 sono legati al metabolismo cellulare e alla regolazione negativa del segnale, influenzando potenzialmente la funzione immunitaria [79,80].

Insomma, questi geni sembrano essere attori importanti nel modellare il microambiente immunitario del tumore, un fattore chiave per la progressione e la metastasi [81].

Implicazioni Cliniche: Sensibilità ai Farmaci e un Modello Predittivo

Un aspetto molto pratico della nostra ricerca è stato valutare se l’espressione di questi geni chiave potesse influenzare la risposta ai farmaci chemioterapici. Utilizzando il database GDSC e lo strumento oncoPredict, abbiamo trovato correlazioni significative tra l’espressione di ciascuno degli otto geni e la sensibilità (misurata come IC50) a diversi farmaci, tra cui Bicalutamide, Afatinib (BIBW2992), inibitori di RSK (BI-D1870), Lestaurtinib (CEP-701) e altri. Questo apre la porta a future strategie terapeutiche più personalizzate.

Inoltre, abbiamo voluto creare uno strumento pratico per i medici. Abbiamo costruito un modello predittivo (nomogramma) che combina l’espressione dei nostri geni chiave con i classici parametri clinici (età, sesso, stadiazione TNM) per stimare la probabilità di sopravvivenza dei pazienti. Abbiamo testato questo nomogramma per predire la sopravvivenza globale (OS), la sopravvivenza specifica per malattia (DSS) e l’intervallo libero da progressione (PFI). I risultati sono stati incoraggianti: il modello ha mostrato una buona capacità predittiva (con AUC intorno a 0.70-0.71 a 3 e 5 anni per l’OS) e una buona utilità clinica (valutata con curve DCA). Questo tipo di strumento potrebbe aiutare a stratificare meglio i pazienti in base al rischio e a personalizzare il follow-up o le decisioni terapeutiche [82-84].

Uno Sguardo Ravvicinato: L’Analisi a Livello di Singola Cella

Per avere un quadro ancora più dettagliato, abbiamo analizzato dati di sequenziamento a singola cellula (dal dataset GSE163558). Questo ci ha permesso di vedere esattamente in quali tipi di cellule all’interno del tumore e del suo microambiente fossero espressi i nostri geni chiave. Abbiamo identificato 10 popolazioni cellulari principali (cellule T, epiteliali, neutrofili, cellule B, macrofagi, cellule proliferative, fibroblasti, cellule endoteliali, plasmacellule e mastociti).
Abbiamo scoperto che:

• DENND3 è alto nei neutrofili.
• FNDC3B è alto nei fibroblasti e nei macrofagi.
• IRAK3 è alto nei macrofagi e nei neutrofili.
• MS4A2 è altissimo nei mastociti.
• PDK4 è alto nelle cellule endoteliali.
• PKIA è alto nelle cellule proliferative.
• F2R è alto nelle cellule endoteliali e nei fibroblasti.

Inoltre, analizzando l’attività delle vie metaboliche e immunitarie a livello di singola cellula (con AUCell), abbiamo confermato che questi geni sono attivi in percorsi cruciali come l’angiogenesi, la segnalazione TNF-alpha via NF-kB, la transizione epitelio-mesenchimale (EMT) e la via Hedgehog. Questi risultati a livello microscopico rafforzano ulteriormente le nostre scoperte fatte su campioni di tessuto più grandi.

Conclusioni e Prospettive Future

Questo lungo viaggio attraverso molteplici set di dati e analisi complesse ci ha permesso di identificare otto geni chiave (CDRT15P1, DENND3, F2R, FNDC3B, IRAK3, MS4A2, PDK4, PKIA) che sembrano giocare un ruolo fondamentale nella metastasi linfonodale del cancro gastrico. Tra questi, F2R emerge come un candidato particolarmente promettente per ulteriori studi.

Abbiamo visto come questi geni siano collegati a vie di segnalazione cruciali, come possano essere influenzati da fattori come il danno al DNA o l’infiammazione, come interagiscano con il sistema immunitario e come possano predire la risposta ai farmaci e la prognosi dei pazienti.

Certo, la nostra è una ricerca basata su analisi computazionali e statistiche. Il prossimo passo fondamentale sarà la validazione sperimentale in laboratorio per confermare le funzioni di questi geni nel contesto specifico della metastasi linfonodale. Tuttavia, crediamo che questo studio fornisca una solida base teorica e identifichi bersagli molecolari promettenti.

La speranza è che questi geni possano un giorno diventare biomarcatori affidabili per identificare precocemente i pazienti a rischio di metastasi linfonodale e, potenzialmente, nuovi bersagli terapeutici per sviluppare trattamenti più efficaci contro questa insidiosa diffusione del cancro gastrico. La strada è ancora lunga, ma ogni scoperta ci avvicina un po’ di più all’obiettivo.

Fonte: Springer