Metastasi al cervello di un tumore primario all’intestino. Credit: Wikimedia Commons
in foto: Metastasi al cervello di un tumore primario all’intestino. Credit: Wikimedia Commons

Basandosi sulle dimensioni di un tumore primario, un modello matematico può prevedere con buona precisione se nell'organismo sono presenti o meno metastasi non rilevabili. In altri termini, può determinare in anticipo il rischio di recidiva di una neoplasia, dovuto proprio alle piccole masse tumorali secondarie che non possono essere individuate attraverso le attuali tecnologie di screening. Le metastasi sono alla base dell'aggressività e della letalità del cancro.

Il modello matematico è stato messo a punto dai ricercatori Stefano Avanzini e Tibor Antal della Scuola di Matematica presso l'Università di Edimburgo, Scozia. I due scienziati dell'ateneo britannico hanno ipotizzato che le dimensioni dei tumori primari al momento dell'intervento chirurgico per l'asportazione potessero essere in qualche modo correlate alla presenza di metastasi “fantasma” . Per determinare se a dimensioni superiori dei tumori corrisponde una maggiore probabilità di masse tumorali secondarie invisibili, Avanzini e Antal hanno creato un modello al computer con tumori “virtuali” che si comportano proprio in questo modo: da tumore di base pian piano si sviluppano altri piccoli tumori che si diffondono e sviluppano nell'organismo dopo un certo periodo di tempo.

Per capire quanto fosse affidabile, hanno provato a stimare attraverso il modello matematico il numero di pazienti con metastasi visibili e invisibili al momento dell'intervento, oltre che i tempi di recidiva degli stessi. I tumori presi in esame sono quelli al seno, alla prostata, al colon-retto, al collo-testa e ai polmoni .I risultati ottenuti sono stati praticamente sovrapponibili a quelli rilevati da studi clinici, un risultato che indica la precisione del modello matematico nello stimare con esattezza la presenza di metastasi non rilevabili in base alle dimensioni del tumore primario. “Abbiamo identificato una vasta gamma di dimensioni del tumore primario per le quali erano previste solo metastasi invisibili. Per inciso, le dimensioni del tumore resecate per pazienti reali spesso rientrano in questo intervallo problematico”, ha dichiarato il dottor Antal. “Quindi, il nostro modello prevede che abbastanza spesso non si trovano metastasi in chirurgia, sebbene quelle invisibili siano già lì e avranno un effetto di recidiva fra qualche anno”, ha aggiunto lo studioso.

Grazie a questo modello è dunque possibile stimare le probabilità di recidiva di un determinato tumore e i rischi legati al ritardo nell'intervenire chirurgicamente. I dettagli della ricerca sono stati pubblicati sulla rivista scientifica PloS Computational Biology.