Un recente studio, pubblicato su Nature Medicine, ha fornito un rilevante set di dati sul tumore del colon, che tengono conto della firma del microbiota e di quella immunologica. 

Inoltre, combinando i due set di dati, gli autori hanno proposto un nuovo indice composito, detto mICRoScore, che permette di identificare una sottopopolazione di pazienti con ottime probabilità di sopravvivenza. 

Carcinoma del colon: i biomarker di oggi

Sebbene, ad oggi, sia stata condotta una notevole quantità di studi sui biomarcatori del cancro  primario del colon, le attuali linee guida cliniche, statunitensi ed europee, sulla classificazione del tumore e le raccomandazioni terapeutiche si basano sulla stadiazione del tumore e delle metastasi e sulla rilevazione della mancanza dei meccanismi di mismatch repair (MMR) del DNA o dell’instabilità dei microsatelliti (MSI), oltre a considerare le variabili clinicopatologiche standard.

L’MSI, in particolare, è causata da difetti somatici o germinali dei geni MMR e porta all’accumulo di mutazioni somatiche, con conseguente rilevamento di un’elevata densità di linfociti infiltranti il ​​tumore. La forza della reazione immunitaria adattativa in situ è associata a un ridotto rischio di recidiva e morte, indipendentemente da altre variabili clinico-patologiche.

Tuttavia, nonostante le prove schiaccianti dell’effetto prognostico dell’immunoscore e di altri parametri immuno-correlati nel cancro del colon, esiste ancora una mancanza di associazione tra la risposta immunitaria e la sopravvivenza del paziente. 

Quindi, nonostante negli ultimi anni le caratteristiche cellulari del cancro primario del colon  (comprese quelle delle cellule tumorali, di quelle immunitarie e microbiche) siano state significativamente associate agli esiti clinici della malattia, la conoscenza di come queste interagiscano e di come le loro interazioni incidano sulla prognosi del paziente sono ancora frammentarie.

Un nuovo indice composito per la valutazione del cancro del colon

Il recente studio ha indagato questa complessità fenotipica, utilizzando piattaforme genomiche ortogonali per profilare, in modo rigoroso, un’ampia raccolta di campioni di carcinoma primario del colon e di tessuto sano abbinato. 

In particolare, in questo studio di coorte è stata eseguita un’analisi genomica completa su campioni prelevati da 348 pazienti affetti da cancro del colon primario, che ha compreso l’analisi dell’RNA, dell’intero esoma, del recettore delle cellule T e il sequenziamento del gene dell’rRNA batterico 16S sul tumore e sul tessuto sano abbinato. 

Il tutto è stato integrato con il sequenziamento dell’intero genoma tumorale, per caratterizzare ulteriormente il microbiota.  L’approccio multi-omico dello studio ha permesso di esaminare a fondo le caratteristiche molecolari della risposta immunitaria nel cancro del colon e di scoprire le interazioni tra il microbiota e il sistema immunitario. 

Nel dettaglio, l’analisi ha permesso di scoprire che l’attivazione immunitaria di cellule TH1/citotossiche e la specifica composizione del microbiota intratumorale sono associati a un esito clinico favorevole. 

Questa firma di espressione genica, chiamata Immunologic Constant of Rejection (ICR) ha identificato la presenza, nel tumore, di cellule T espanse clonalmente e arricchite, che hanno superato i biomarcatori molecolari prognostici convenzionali. 

Inoltre, analizzando la composizione del microbiota tumorale, tramite il sequenziamento del gene rRNA 16S, lo studio ha identificato una firma del microbiota con un forte valore prognostico. 

In particolare, la presenza di Ruminococcus bromii sembrerebbe associata ad un esito favorevole. 

Conclusioni e applicazioni future

Gli autori, combinando la firma del microbiota e l’ICR sono stati in grado di sviluppare e validare un punteggio composito (mICRoScore), che è in grado di identificare un gruppo di pazienti con ottime probabilità di sopravvivenza. 

In conclusione, il set di dati pubblicato fornisce una risorsa preziosa per una migliore comprensione della biologia del cancro del colon, che potrebbe facilitare la scoperta e l’applicazione clinica di approcci terapeutici personalizzati.