{"id":16404,"date":"2025-10-13T15:26:09","date_gmt":"2025-10-13T15:26:09","guid":{"rendered":"https:\/\/ciaoup.it\/?p=16404"},"modified":"2025-10-13T15:26:09","modified_gmt":"2025-10-13T15:26:09","slug":"cancro-al-colon-microbioma-puo-predirne-rischio-e-guidare-diagnosi-precoce","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ciaoup.it\/?p=16404","title":{"rendered":"Cancro al colon, microbioma pu\u00f2 predirne rischio e guidare diagnosi precoce"},"content":{"rendered":"

(Adnkronos) – Il microbioma intestinale pu\u00f2 predire il rischio di un individuo di sviluppare il tumore al colon-retto, e potr\u00e0 diventare un vero e proprio sensore precoce di salute, alla base di test di screening non invasivi e personalizzati. A svelarlo \u00e8 uno studio congiunto tra l\u2019Universit\u00e0 degli Studi di Bari Aldo Moro, con il Dipartimento interuniversitario di Fisica e il Dipartimento di Scienze del Suolo della Pianta e degli Alimenti, l\u2019Universit\u00e0 di Firenze e l\u2019Istituto nazionale di fisica nucleare (Infn). Lo studio, nato nell\u2019ambito di un progetto finanziato dal Pnrr, \u00e8 coordinato dalla professoressa di UniBa Sabina Tangaro, ed \u00e8 stato pubblicato su Gut Microbes, rivista internazionale di riferimento per la ricerca sul microbioma intestinale.\u00a0 Il lavoro presenta – riporta una nota – un approccio innovativo e personalizzato alla diagnosi precoce del tumore al colon-retto, basato sull\u2019utilizzo di intelligenza artificiale spiegabile (Xai) per analizzare i profili microbici intestinali. Gli autori dello studio sono fisici, medici e biologi che hanno unito le proprie competenze per sviluppare un approccio innovativo e trasparente per la diagnosi precoce.\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n

Si parte da un assunto: il carcinoma del colon-retto (Crc) rappresenta la seconda causa di morte per cancro nel mondo. Per scoprirlo, lo standard diagnostico oggi prevede la colonscopia, un\u2019analisi invasiva con limitata adesione da parte della popolazione, per cui si rendere urgente lo sviluppo di metodi alternativi, non invasivi ed efficaci per identificare precocemente le persone a rischio. Lo sviluppo del tumore al colon avviene attraverso una sequenza evolutiva ben definita \u2013 da epitelio sano ad adenoma, fino al carcinoma invasivo \u2013 ma i meccanismi molecolari alla base di questa progressione sono ancora in parte sconosciuti. Studi crescenti sul microbioma intestinale suggeriscono che alcune specie batteriche presenti nell\u2019intestino possano giocare un ruolo cruciale nella genesi e progressione del carcinoma al colon, influenzando infiammazione, risposta immunitaria e metabolismo cellulare.\u00a0<\/p>\n

Lo studio sviluppato dalle Universit\u00e0 di Bari e Firenze insieme all\u2019Infn – si legge – ha utilizzato l\u2019Intelligenza artificiale spiegabile (Xai) per analizzare dati di sequenziamento genetico da campioni fecali di 453 pazienti, con l\u2019obiettivo di identificare biomarcatori microbici predittivi della presenza di adenomi o tumore. Il modello ha mostrato ottime prestazioni, riuscendo a identificare in modo molto accurato i soggetti a rischio anche su un gruppo indipendente di pazienti italiani, dove ha raggiunto un livello di precisione pari all\u201989% nel riconoscere i casi realmente a rischio, riducendo al minimo i falsi allarmi. Grazie all\u2019approccio spiegabile, \u00e8 stato inoltre possibile individuare le specie batteriche pi\u00f9 rilevanti, come Fusobacterium e Peptostreptococcus (associate a rischio aumentato) e il gruppo Eubacterium eligens (associato a rischio ridotto).\u00a0<\/p>\n

Oltre a predire il rischio, l\u2019intelligenza artificiale – dettaglia la nota – ha permesso di svelare le connessioni nascoste tra i batteri. Uno degli aspetti pi\u00f9 innovativi dello studio \u00e8 stato infatti l\u2019impiego degli Shap interaction values, che hanno permesso di andare oltre l\u2019identificazione dei singoli batteri, analizzando le interazioni tra generi microbici e la loro influenza combinata sul rischio di tumore. Il microbioma \u00e8 stato cos\u00ec interpretato come una rete complessa, in cui i microrganismi possono agire in modo sinergico o antagonista. L\u2019analisi ha permesso di identificare sottogruppi di pazienti con adenoma che presentano profili batterici simili a quelli osservati nei pazienti con carcinoma, suggerendo l\u2019esistenza di stati di transizione microbica potenzialmente rilevabili prima della comparsa clinica del tumore.\u00a0<\/p>\n

In particolare, in questi sottogruppi a pi\u00f9 alto rischio sono emersi generi batterici centrali (hub) che sembrano svolgere un ruolo chiave nella rete microbica: in alcuni casi, Peptostreptococcus \u00e8 risultato il nodo pi\u00f9 connesso, con forti interazioni con Fusobacterium, Parvimonas e Porphyromonas; in altri, il centro della rete era dominato da Fusobacterium, con contributi da parte di altri generi come Lachnospiraceae UCG-010. Queste configurazioni microbiche ricorrenti, pi\u00f9 che la presenza isolata di singoli batteri, sembrano associarsi ai profili di rischio pi\u00f9 elevato, aprendo la strada a una valutazione del rischio basata sulle dinamiche dell\u2019ecosistema microbico piuttosto che su singoli marcatori. Grazie all\u2019adozione dell\u2019intelligenza artificiale spiegabile, questo lavoro offre un modello predittivo non solo efficace, ma anche trasparente e interpretabile, favorendo una possibile integrazione nella pratica clinica per migliorare la prevenzione personalizzata del cancro al colon-retto.\u00a0<\/p>\n

“Questo studio ci insegna che non basta sapere quali batteri sono presenti: bisogna capire come si influenzano a vicenda. \u00c8 la rete microbica che fa la differenza – spiegano la\u00a0 coordinatrice del progetto, Sabina Tangaro e Amedeo Amedei (Universit\u00e0 Firenze) – La Xai ci permette di leggere il microbioma come un sistema complesso, ma con strumenti alla portata del clinico”.\u00a0<\/p>\n

—<\/p>\n

salute<\/p>\n

webinfo@adnkronos.com (Web Info)<\/p>\n

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