Un gruppo di ricercatori dell’Università di Ginevra ha sviluppato un test non invasivo capace di identificare il tumore al colon attraverso l’analisi del microbiota intestinale nelle feci, raggiungendo un’accuratezza del 90%. Utilizzando algoritmi di machine learning, il team ha creato il primo catalogo completo delle sottospecie batteriche dell’intestino umano, superando i limiti degli approcci tradizionali che si concentravano su specie o ceppi singoli.
Il metodo si basa sull’analisi delle sottospecie microbiche, un livello intermedio di classificazione che cattura meglio le differenze funzionali dei batteri coinvolti nello sviluppo tumorale. Questa precisione diagnostica si avvicina al 94% della colonscopia tradizionale, ma con evidenti vantaggi in termini di costi, comfort e accessibilità per lo screening di massa.
La ricerca, pubblicata su Cell Host & Microbe, apre a nuove possibilità per la diagnosi precoce di diverse patologie oltre al tumore del colon. La classificazione potrebbe infatti permettere di identificare meccanismi d’azione dei batteri sull’organismo e di sviluppare strumenti diagnostici non invasivi basati unicamente sull’analisi della flora intestinale. I ricercatori stanno ora avviando un primo studio clinico in collaborazione con gli Ospedali Universitari di Ginevra (HUG) per verificare con maggiore precisione gli stadi del tumore e le lesioni rilevabili.
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Immagine generata tramite DALL-E 3. Tutti i diritti sono riservati. Università di Torino (28/12/2024).
