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Decifrata la “Stele di Rosetta” del sistema immunitario

Decifrata la “Stele di Rosetta” del sistema immunitario

Porterà a terapie personalizzate per cancro e malattie infettive

26 giugno 2017, 18:54

Redazione ANSA

ANSACheck

Decifrata la “Stele di Rosetta” del sistema immunitario (fonte: Bruno Glätsch, da Pixabay) - RIPRODUZIONE RISERVATA

Decifrata la “Stele di Rosetta” del sistema immunitario (fonte: Bruno Glätsch, da Pixabay) - RIPRODUZIONE RISERVATA
Decifrata la “Stele di Rosetta” del sistema immunitario (fonte: Bruno Glätsch, da Pixabay) - RIPRODUZIONE RISERVATA

Funziona come una Stele di Rosetta del sistema immunitario l’algoritmo che aiuta a capire il modo in cui l’organismo riconosce e combatte virus e batteri. La ricerca, coordinata dall’Ospedale di ricerca pediatrica St. Jude, a Memphis, e dal Centro di ricerca per il cancro Fred Hutchinson, di Seattle, aiuterà a sviluppare terapie più personalizzate per tumori e malattie infettive ed è stata pubblicata sulla rivista Nature.

Il sistema immunitario dipende dai recettori delle cellule T, presenti sulla superficie di queste cellule di difesa, che riconoscono e rispondono alle cellule infettate da virus, ai tumori e ad altre minacce. Ogni persona può avere circa 100 milioni di recettori delle cellule T diversi, ognuno dei quali riesce a riconoscere uno specifico “nemico” allertando il sistema immunitario, e non esistono due persone con un corredo di recettori perfettamente uguale.

"Finora, questa straordinaria diversità ha frustrato gli sforzi per classificare i recettori e ciò ha ostacolato la nostra capacità di usare il sistema immunitario contro cellule tumorali e nuovi virus", ha affermato Paul Thomas, dell’Ospedale St. Jude, che ha guidato lo studio insieme a Philip Bradley, del Centro Fred Hutchinson.

Adesso i ricercatori hanno a disposizione un algoritmo che identifica le caratteristiche principali dei recettori delle cellule T, scopre quali reagiscono alle stesse minacce e in che modo lo fanno. Come la Stele di Rosetta, usata per decodificare i geroglifici, i ricercatori hanno addestrato l’algoritmo con più di 4.600 recettori, ottenuti da topi ed esseri umani infettati con diversi virus e l’hanno testata su tre topi con l’influenza: l’algoritmo è riuscito a prevedere con un’accuratezza del 90% come avrebbero risposto i recettori.

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