In un articolo pubblicato su “Frontiers in Oncology“, i ricercatori dell’University of Birmingham, hanno analizzato uno dei più grandi dataset di profili proteici della UK Biobank di individui sani e pazienti affetti da cancro colorettale e hanno evidenziato tre proteine, TFF3, LCN2 e CEACAM5 , come importanti marcatori collegati all’adesione cellulare e all’infiammazione, processi strettamente associati allo sviluppo del cancro. I prossimi passi richiederebbero un’ulteriore convalida di questi biomarcatori e quindi potrebbero essere sviluppati in nuovi strumenti diagnostici.
“Nel nostro studio, abbiamo utilizzato modelli avanzati di apprendimento automatico e intelligenza artificiale (IA) combinati con analisi di rete proteica per identificare biomarcatori proteici chiave che potrebbero aiutare nella diagnosi del cancro del colon-retto. I biomarcatori sono promettenti, ma sono necessari ulteriori studi di convalida su larga scala per esaminare le relazioni e le proprietà meccanicistiche di questi potenziali nuovi biomarcatori” – affermano i ricercatori.
Leggi il full text dell’articolo:
- Machine learning-based identification of proteomic markers in colorectal cancer using UK Biobank data.
Radhakrishnan SK, Nath D, Russ D, et al.
Front Oncol. 2025. doi: 10.3389/fonc.2024.1505675
Fonte: University of Birmingham
