"STATIC VS DYNAMIC MODELS IN CANCER RESEARCH TODAY: new or unanswered questions which still challenge our modeling and understanding of cancer"

E' stata eseguita un'analisi degli elementi critici nel "cancer modeling" corrente, arrivando ad identificare 5 fattori critici o paradossali. 1. Il già noto paradosso di Peto (da Richard Peto) che indica come il valore di incidenza dei tumori resti inalterato nonostante variazioni nelle dimensioni/longevità delle varie specie di almeno 6 logaritmi; 2. La frequenza di mutazioni che appare assai inferiore ai valori richiesti per poter spiegare i correnti modelli (Hallmarks of Cancer- HoC o simili) con almeno 10 famiglie di geni alterati; 3. I modelli Darwiniani generalmente accettati non permettono di predire aumenti di tassi di mutazione come fanno i modelli adattativi; 4. Il conflitto esplicativo fra mutazione e selezione rimane irrisolto, nonostante soluzioni estremizzanti nelle due direzioni; 5. Le specie con longevità estreme come il naked-mole-rat aprono una nuova breccia nel corrente modo di interpretare il cancro, né sembra che possano essere spiegate semplicemente da ulteriori checkpoint’s o TSGs. Un approccio epistemologico suggerisce quindi che ci si possa trovare in prossimità di un paradigm-shift nel nostro cancer modeling, per arrivare a soluzioni esplicative sufficienti e convincenti. In questa fase, nuove possibili soluzioni per una spiegazione del “cancer engine” vanno ricercate in un campo allargato di possibili models a prescindere da: tra questi 10 modelli, alcuni vanno considerati come “Static Models”: 1. Hallmarks of Cancer- HoC; 2. Epigenetic; 6. Epidemiological mentre altri come “Dynamic Models”: 3. Chromosomal; 4. Genomic Genetic Heterogeneity; 5. Evolutionary and Ecological. Un’ulteriore categoria (“Bivalent Models”) comprende infine modelli con ambedue queste caratteristiche: 7. Cancer Stem Cells; 8. Immunology; 9. Micro-Environment; 10. Combinatorial.