La rottura stromale identificata come biomarcatore del rischio di cancro al seno / Stromal Disruption Identified as a Biomarker for Breast Cancer Risk
La rottura stromale identificata come biomarcatore del rischio di cancro al seno. Il procedimento del brevetto ENEA RM2012A000637 è molto utile in questo tipo di applicazione. / Stromal Disruption Identified as a Biomarker for Breast Cancer Risk. The procedure of the ENEA patent RM2012A000637 is very useful in this type of application.
Segnalato dal Dott. Giuseppe Cotellessa / Reported by Dr. Giuseppe Cotellessa
I ricercatori del National Institutes of Health hanno scoperto una serie di alterazioni nella struttura e nella composizione cellulare del tessuto connettivo del seno, noto come tessuto stromale, collegate ad un rischio più elevato di cancro al seno aggressivo ed a peggiori risultati in termini di sopravvivenza.
Questi cambiamenti, definiti "interruzione stromale", sono promettenti come biomarcatori per identificare gli individui a più alto rischio di cancro al seno aggressivo, così come quelli più inclini a sperimentare recidiva ed aumento della mortalità.
Lo studio è stato pubblicato sul Journal of the National Cancer Institute .
Capire il cancro al seno
Il cancro al seno, uno dei tumori più comuni tra le donne, si verifica quando le cellule del seno mutano, diventano cancerose e formano tumori. In genere, la malattia colpisce le donne dai 50 anni in su, ma può colpire anche donne e uomini più giovani.
La complicazione più significativa è il cancro al seno metastatico, ovvero un tumore che si diffonde ad altre parti del corpo, tra cui cervello, ossa, fegato e polmoni. Circa il 20-30% delle donne con tumore in fase iniziale sviluppa successivamente un cancro al seno metastatico.
Gli operatori sanitari in genere iniziano lo screening per il cancro al seno con esami fisici e mammografie per individuare precocemente potenziali anomalie. Quando vengono individuate aree sospette, ulteriori esami di diagnostica per immagini, come l'ecografia mammaria o la risonanza magnetica, forniscono immagini dettagliate per distinguere tra masse solide e cisti. Una diagnosi definitiva si ottiene tramite biopsia mammaria, in cui i campioni di tessuto vengono esaminati al microscopio dai patologi.
Dopo la diagnosi, i test immunoistochimici valutano lo stato dei recettori ormonali, come quelli degli estrogeni e del progesterone, per orientare le decisioni terapeutiche e prevedere la risposta alle terapie ormonali. I test genetici possono anche identificare mutazioni come BRCA1 e BRCA2, che influenzano sia la valutazione del rischio che le strategie di trattamento personalizzate.
Nonostante questi strumenti, gli attuali metodi diagnostici possono non rilevare tratti tumorali aggressivi o prevedere in modo inadeguato la progressione della malattia, sottolineando la necessità di biomarcatori più precisi. La recente scoperta di un nuovo biomarcatore tissutale (ovvero la rottura dello stroma) per il carcinoma mammario aggressivo offre la speranza di migliorare la diagnosi e gli esiti per le pazienti, identificando meglio i tumori ad alto rischio.
"La rottura stromale si riferisce ad una serie di cambiamenti nell'architettura e nella composizione cellulare dei tessuti connettivi del seno, noti come tessuto stromale", ha dichiarato a Technology Networks il Dott. Mustapha Abubakar, ricercatore Earl Stadtman presso il National Cancer Institute . "È associata ad un aumento del rischio di sviluppare un cancro al seno aggressivo tra le donne con neoplasia mammaria benigna ed ad una minore sopravvivenza tra le donne con cancro al seno invasivo".
"Siamo riusciti a scoprire un biomarcatore tissutale per prevedere il rischio di cancro al seno aggressivo e l'esito della sopravvivenza utilizzando un singolo vetrino istologico per paziente", ha aggiunto.
Collegamento tra la rottura dello stroma ed il rischio e la progressione del cancro al seno
Abubakar ed il suo gruppo hanno utilizzato algoritmi di apprendimento automatico a risoluzione spaziale per caratterizzare la rottura stromale di 4.023 campioni di tessuto mammario sano, 974 campioni di tessuto mammario benigno e 4.223 campioni di cancro al seno invasivo.
"Abbiamo utilizzato l'apprendimento automatico supervisionato basato sull'algoritmo Random Forest", ha spiegato Abubakar. "È stato addestrato a rilevare le caratteristiche a livello tissutale – inclusi stroma, epitelio e tessuto adiposo – per caratterizzare le caratteristiche stromali, inclusa l'architettura (ad esempio, densa vs lassa, rimodellata, desmoplastica o necrotica) e per caratterizzare le cellule immunitarie e non immunitarie all'interno dello stroma".
Nelle donne che hanno donato tessuto mammario sano, hanno identificato diversi fattori di rischio legati al cancro al seno aggressivo – come la giovane età, la presenza di due o più figli, l'autoidentificazione come nera, l'obesità e la familiarità – che sono risultati anche associati ad un aumento della distruzione stromale. Ciò suggerisce che questi fattori di rischio possano influenzare il rischio di cancro al seno attraverso una via comune a livello del tessuto stromale.
Tra le donne con neoplasia mammaria benigna, quelle che presentavano una sostanziale distruzione stromale alla biopsia presentavano un rischio maggiore di sviluppare un carcinoma mammario aggressivo, nonché un'insorgenza più rapida della malattia, rispetto a quelle con una distruzione stromale minima od assente. Per le donne a cui era stato diagnosticato un carcinoma mammario invasivo, una maggiore distruzione stromale era correlata a caratteristiche della malattia più aggressive ed ad esiti di sopravvivenza più sfavorevoli, soprattutto nei casi di carcinoma mammario positivo al recettore degli estrogeni, il sottotipo più diffuso.
"La disgregazione stromale è stata valutata utilizzando sezioni istologiche standard (altrimenti note come colorazione con ematossilina ed eosina), una tecnica disponibile da oltre 100 anni e di routine nei laboratori di tutto il mondo ad un costo inferiore ai 2 dollari, che richiede competenze minime", ha affermato Abubakar. "Questo rende la disgregazione stromale poco costosa da valutare e potrebbe essere ampiamente adottata in contesti con risorse limitate, dove l'analisi molecolare è impraticabile o molto costosa".
Verso terapie innovative
I risultati di questo studio offrono spunti preziosi che potrebbero guidare lo sviluppo di approcci innovativi per la prevenzione ed il trattamento del cancro, focalizzati specificamente sul microambiente stromale, ovvero il tessuto di supporto che circonda le cellule tumorali. Intercettare questo microambiente è promettente, poiché le alterazioni dello stroma possono influenzare la progressione e l'aggressività del tumore.
È importante sottolineare che la valutazione della disgregazione stromale rappresenta un metodo accessibile e conveniente, che lo rende particolarmente adatto ad un'implementazione su larga scala. Ciò è particolarmente rilevante in contesti con risorse limitate, dove le analisi molecolari avanzate sono spesso non disponibili o eccessivamente costose, limitando così le opzioni di diagnosi precoce ed intervento.
"Speriamo di vedere la distruzione stromale validata per l'uso clinico. Tuttavia, diversi fattori dovranno essere affrontati prima di poter raggiungere questo obiettivo, e la chiave, a mio avviso, è la standardizzazione degli algoritmi di apprendimento automatico e della classificazione delle caratteristiche su diverse piattaforme di analisi delle immagini e di intelligenza artificiale (IA)", ha spiegato Abubakar.
I ricercatori hanno evidenziato che la disgregazione stromale è influenzata da processi biologici come l'infiammazione cronica e la risposta dell'organismo alla guarigione delle ferite. Questi fattori possono contribuire a modificare l'ambiente tissutale, favorendo lo sviluppo di tumori al seno più aggressivi.
In considerazione di ciò, il gruppo ha sottolineato l'importanza di ulteriori ricerche per verificare se interventi volti a prevenire o mitigare la distruzione stromale – come modifiche dello stile di vita per ridurre l'infiammazione o l'uso di farmaci antinfiammatori – possano effettivamente ridurre il rischio di cancro al seno. Questo approccio potrebbe essere particolarmente utile per le donne identificate come ad alto rischio, offrendo potenzialmente una strategia pratica per ridurre l'incidenza di forme aggressive di cancro al seno attraverso la prevenzione mirata.
"Grazie ai progressi dell'intelligenza artificiale (in questo caso l'apprendimento automatico), ora siamo in grado di estrarre molte più informazioni di quanto fosse possibile in precedenza dalle diapositive del tessuto istologico mammario di routine, offrendo uno strumento pratico ed economico per identificare le donne ad alto rischio di cancro al seno aggressivo ben prima che la malattia si sviluppi o progredisca", ha concluso Abubakar.
ENGLISH
New research reveals stromal disruption as a key biomarker linked to breast cancer risk and progression.
Researchers at The National Institutes of Health have discovered a set of alterations in the structure and cellular makeup of breast connective tissue – known as stromal tissue – linked to a higher risk of aggressive breast cancer and poorer survival outcomes.
These changes, termed “stromal disruption”, hold promise as biomarkers to identify individuals at elevated risk for aggressive breast cancer, as well as those more likely to experience recurrence and increased mortality.
The study was published in the Journal of the National Cancer Institute.
Understanding breast cancer
Breast cancer – one of the most common cancers that affects women – occurs when breast cells mutate, become cancerous and form tumors. Typically, the disease affects women aged 50 years and older, but it can also affect younger women and men.
The most significant complication is metastatic breast cancer — breast cancer that spreads to other areas of your body, including your brain, bones, liver and lungs. Approximately 20–30% of women who have early-stage cancer later develop metastatic breast cancer.
Healthcare providers typically start breast cancer screening with physical exams and mammograms to detect potential abnormalities early. When suspicious areas are found, further imaging tests such as a breast ultrasound or magnetic resonance imaging provide detailed views to distinguish between solid masses and cysts. A definitive diagnosis is made through breast biopsy, where tissue samples are examined microscopically by pathologists.
Following diagnosis, immunohistochemistry testing evaluates hormone receptor status, such as estrogen and progesterone receptors, to guide treatment decisions and predict responsiveness to hormone therapies. Genetic testing may also identify mutations like BRCA1 and BRCA2, which influence both risk assessment and personalized treatment strategies.
Despite these tools, current diagnostic methods can miss aggressive tumor traits or inadequately predict disease progression, underscoring the need for more precise biomarkers. The recent discovery of a new tissue biomarker (i.e., stromal disruption) for aggressive breast cancer offers hope for improving diagnosis and patient outcomes by better identifying high-risk tumors.
“Stromal disruption refers to a series of changes in the architecture and cell composition of connective tissues of the breast, known as stromal tissue,” Dr. Mustapha Abubakar, an Earl Stadtman tenure-track investigator at The National Cancer Institute, told Technology Networks. “It is associated with an increased risk of developing aggressive breast cancer among women with benign breast disease and poorer survival among women with invasive breast cancer.”
“We were able to uncover a tissue biomarker for predicting aggressive breast cancer risk and survival outcome by using a single histological slide per patient,” he added.
Linking stromal disruption to breast cancer risk and progression
Abubakar and team used spatially resolved machine-learning algorithms to characterize stromal disruption of 4,023 healthy breast tissue samples, 974 benign breast tissue samples and 4,223 invasive breast cancer samples.
“We used supervised machine learning based on the random forest algorithm,” Abubakar explained. “It was trained to detect tissue level features – including stroma, epithelium and adipose tissue – to characterize stromal features, including architecture (e.g., dense vs loose, remodeled, desmoplastic or necrotic) and to characterize immune and non-immune cells within the stroma”.
In women who donated healthy breast tissue, they identified several risk factors linked to aggressive breast cancer – such as younger age, having two or more children, self-identifying as Black, being obese and family history – which were also associated with increased stromal disruption. This suggests these risk factors may influence breast cancer risk through a shared stromal tissue pathway.
Among women with benign breast disease, those exhibiting substantial stromal disruption on biopsy faced a higher risk of developing aggressive breast cancer, as well as a faster onset of the disease, compared to those with minimal or no stromal disruption. For women diagnosed with invasive breast cancer, greater stromal disruption correlated with more aggressive disease characteristics and poorer survival outcomes, especially in cases of estrogen receptor-positive breast cancer, the most prevalent subtype.
“Stromal disruption was assessed using standard histological sections (otherwise referred to as hematoxylin and eosin staining), a technique that has been available for more than 100 years and is routinely performed in laboratories around the world at <$2 USD, requiring minimal expertise,” said Abubakar. “This makes stromal disruption inexpensive to assess and could be widely adopted in low-resource settings where molecular analysis is impractical or very expensive.”
Toward innovative therapies
The findings of this study offer valuable insights that could guide the development of innovative cancer prevention and treatment approaches focused specifically on the stromal microenvironment – the supportive tissue surrounding tumor cells. Targeting this microenvironment holds promise because disruptions within the stroma can influence tumor progression and aggressiveness.
Importantly, assessing stromal disruption presents a cost-effective and accessible method, making it particularly suitable for widespread implementation. This is especially relevant in low-resource settings, where advanced molecular analyses are often unavailable or prohibitively expensive, thereby limiting early detection and intervention options.
“We hope to see stromal disruption validated for clinical use. However, several things would have to happen before we can get there, the key to which, I think is the standardization of the machine learning algorithms and feature classification across different image analysis and artificial intelligence (AI) platforms,” Abubakar explained.
The researchers highlighted that stromal disruption is influenced by biological processes such as chronic inflammation and the body’s wound-healing response. These factors can contribute to changes in the tissue environment that may promote the development of more aggressive breast cancers.
Given this, the team stressed the importance of further research to explore whether interventions aimed at preventing or mitigating stromal disruption – such as lifestyle modifications to reduce inflammation or the use of anti-inflammatory medications – could effectively lower breast cancer risk. This approach may be especially beneficial for women identified as high-risk, potentially offering a practical strategy to reduce the incidence of aggressive breast cancer forms through targeted prevention.
“Thanks to advances in AI (in this case machine learning), we are now able to extract way more information than is previously possible from routine histologic breast tissue slides, offering a practical, cost-effective tool to identify high-risk women for aggressive breast cancer well before disease develops or progresses,” Abubakar concluded.
Da:
https://www.technologynetworks.com/cancer-research/news/stromal-disruption-identified-as-a-biomarker-for-breast-cancer-risk-400051?utm_campaign=NEWSLETTER_TN_Breaking%20Science%20News&utm_medium=email&_hsenc=p2ANqtz--YirWnYKuOpZSkfDLZS9WAXFUrg9Bmu1pZmh-zTV3JPg_Oh5rOV1-QpRZH0d7L0DlEeHT0r8MGglzfPoHORe8pSJRoND6UZGX6ChBj216p0BIAnrc&_hsmi=362933864&utm_content=362933864&utm_source=hs_email
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