I biomarcatori salivari nella diagnosi precoce sistemica

Negli ultimi anni, la saliva è passata da semplice fluido biologico a vero e proprio “specchio della salute” orale e sistemica. Sempre più studi mettono in luce il suo potenziale diagnostico grazie alla presenza di molecole, i cosiddetti biomarcatori, capaci di riflettere in tempo reale lo stato fisiologico o patologico di un individuo.

In un contesto in cui la medicina si orienta sempre più verso l’anticipazione del rischio e la personalizzazione delle cure, la possibilità di intercettare precocemente segnali patologici attraverso un campione salivare rappresenta un cambio di paradigma significativo.
Per il clinico, in particolare per l’odontoiatra, questo scenario apre nuovi orizzonti: dalla prevenzione delle malattie parodontali alla possibilità di contribuire all’identificazione precoce di patologie sistemiche come diabete, alcuni tumori o malattie autoimmuni.
La raccolta salivare è una procedura semplice, ripetibile e ben tollerata dai pazienti di tutte le età, il che la rende uno strumento ideale per applicazioni diagnostiche anche in ambito extra-ospedaliero.
Nonostante l’entusiasmo che accompagna questo campo in rapida evoluzione, restano tuttavia sfide importanti: la validazione clinica dei test, la standardizzazione dei protocolli e la loro reale integrazione nella pratica richiedono uno sforzo congiunto tra ricerca, innovazione tecnologica e formazione degli operatori sanitari.

Cos’è un biomarcatore e perché usarlo nella saliva?

Secondo la definizione del National Institutes of Health (NIH), un biomarcatore è “un indicatore oggettivo e misurabile di un processo biologico normale, patologico o della risposta a un trattamento terapeutico” (FDA-NIH Biomarker Working Group, 2016).
In altre parole, si tratta di una molecola che fornisce informazioni sullo stato di salute dell’organismo. Può essere una proteina, un acido nucleico, un metabolita, una molecola infiammatoria o una componente del microbiota.

I biomarcatori possono assumere una funzione:
• diagnostica, quando indicano la presenza di una patologia;
• prognostica, quando aiutano a predirne l’evoluzione clinica;
• predittiva, se anticipano la risposta a un trattamento;
• di monitoraggio terapeutico, quando consentono di valutare l’efficacia di una terapia in corso.

Tradizionalmente, l’analisi dei biomarcatori si è basata su campioni di sangue, urine o tessuti. Negli ultimi anni, però, l’attenzione si è spostata su fluidi alternativi, in particolare sulla saliva, che presenta vantaggi significativi:
• è facilmente accessibile → la raccolta è semplice, non invasiva, indolore, non genera stress nel paziente e non richiede personale specializzato né apparecchiature complesse;
• consente la rilevazione di molecole di interesse provenienti anche da organi distanti → grazie alla ricca vascolarizzazione delle ghiandole salivari e al continuo scambio con il sangue periferico, la sua composizione riflette non solo lo stato della cavità orale ma anche condizioni sistemiche, offrendo uno sguardo privilegiato sull’intero organismo.

Non mancano, però, alcune criticità.
La saliva è caratterizzata da una maggiore variabilità individuale rispetto ad altri fluidi biologici: fattori come dieta, igiene orale, farmaci, stress o ritmo circadiano possono modificarne la composizione. Inoltre, la bassa concentrazione di alcuni biomarcatori rende necessario l’impiego di tecnologie altamente sensibili e specifiche per garantirne la rilevazione. Proprio per questo, la ricerca attuale si sta concentrando sulla standardizzazione dei protocolli di raccolta, conservazione e analisi, con l’obiettivo di rendere i dati più affidabili e riproducibili.

Principali biomarcatori salivari e stato dell’arte nella diagnostica

I biomarcatori salivari studiati finora appartengono a diverse classi molecolari, ciascuna capace di fornire informazioni specifiche sullo stato infiammatorio, metabolico o neoplastico dell’individuo. Negli ultimi dieci anni la ricerca in questo campo si è intensificata notevolmente, con risultati promettenti sia in odontoiatria che in medicina generale.

Citochine e proteine infiammatorie

Numerosi studi hanno identificato nelle citochine pro e antinfiammatorie e nelle metalloproteinasi marcatori chiave per la parodontite e per altre patologie.
• Le interleuchine IL-1β, IL-6 e IL-10 sono associate alla gravità della parodontite (Relvas, 2024); in particolare IL-1β ha mostrato buona accuratezza nel distinguere la salute dalla malattia parodontale (Abdullameer, 2023).
• La combinazione tra IL-1β, coinvolta nelle fasi precoci, e MMP-8 (metalloproteinasi della matrice-8), coinvolta nella degradazione del collagene e quindi nella distruzione tissutale avanzata, si è dimostrata utile per migliorare l’accuratezza diagnostica e guidare la cura parodontale personalizzata (Sachelarie, 2025). Non a caso, test salivari point-of-care basati su MMP-8 sono già disponibili in alcuni Paesi per il monitoraggio clinico della malattia.
• Il fattore di necrosi tumorale alfa (TNF-α), invece, risulta spesso elevato non solo nella parodontite cronica (Varghese, 2015) ma anche in malattie autoimmuni (Kaczyński, 2019) e tumori epiteliali.
• Alcuni mediatori come IL-1β, IL-6, IL-8, IL-1RA (antagonista del recettore IL-1), IFN-γ, TNF-α, TNF-β, TNF-γ, MMP-9 si stanno rivelando particolarmente promettenti come marcatori per il carcinoma squamocellulare orale (OSCC), con livelli di sensibilità e specificità molto elevati, soprattutto per per IL-6, IL-8 e TNF-α (Rengasamy, 2025; Benito-Ramal, 2023).

RNA messaggeri e microRNA (miRNA)

Una delle aree più promettenti riguarda i microRNA (miRNA), piccoli frammenti di RNA non codificante che regolano l’espressione genica. Agendo come “interruttori molecolari”, possono inibire o favorire la produzione di specifiche proteine, comportandosi quindi come oncogeni o soppressori tumorali (Rishabh, 2021).
Tra i più studiati:
• miR-21, spesso sovraespresso in carcinomi orali e in diversi tumori solidi (mammella, polmone, colon);
• miR21 e miR184, rispettivamente sovra e sottoespresso in OSCC e in lesioni orali potenzialmente meligne [Garg, 2023];
• miR-125a, ridotto nei pazienti con OSCC e proposto come potenziale biomarcatore per il monitoraggio terapeutico;
• miR-200a e miR-31 implicati nei meccanismi di invasività e metastasi, rispettivamente sotto e sovraespresso negli stadi avanzati.
Questi miRNA salivari si sono dimostrati stabili, facilmente rilevabili mediante RT-qPCR e altamente specifici, anche se la loro validazione clinica su larga scala è ancora in corso (Prasad, 2024).

DNA tumorale circolante (ctDNA) e mutazioni specifiche

La saliva può contenere frammenti di DNA tumorale rilasciati da cellule neoplastiche, noti come ctDNA. Studi preliminari hanno identificato mutazioni puntiformi in geni chiave come:
• PIK3CA, frequenti in carcinoma orale e orofaringeo (Krüger, 2024);
• TP53, presente fino nel 68% dei tumori testa-collo (Nassar, 2024);
• KRAS, in pazienti con tumore pancreatico.
La buona concordanza tra ctDNA salivare e plasmatico fa ipotizzare un utilizzo combinato per diagnosi e monitoraggio prognostico.

Metaboliti

La metabolomica salivare è un campo di ricerca in forte espansione, favorito dallo sviluppo di tecnologie analitiche sempre più sofisticate come la spettrometria di massa (MS) e la risonanza magnetica nucleare (NMR).
Queste tecniche permettono di analizzare con grande precisione i metaboliti, piccole molecole prodotte dal metabolismo cellulare, la cui concentrazione può variare in presenza di diverse patologie, sia locali che sistemiche.
La MS funziona come una sorta di “bilancia molecolare” ultra-sensibile: scompone le sostanze in particelle cariche (ioni) e ne misura il rapporto massa/carica, consentendo di identificarle e quantificarle anche in quantità molto piccole. La NMR, invece, fornisce una vera e propria “impronta chimica” del campione, basata sul comportamento dei nuclei atomici in un campo magnetico.
L’impatto clinico di queste metodiche emerge chiaramente se si osservano i risultati ottenuti negli ultimi anni in diversi ambiti patologici, dove la saliva ha dimostrato di riflettere con precisione cambiamenti metabolici significativi.
• Nell’OSCC sono stati identificati profili metabolici distinti, con modifiche nei pathway degli aminoacidi, della glicolisi e del ciclo dell’urea (Wang, 2014).
• Acido urico e urea salivari risultano significativamente alterati in soggetti con malattia renale cronica o sindrome metabolica.
• Il cortisolo salivare, già ampiamente validato come marcatore di stress cronico e disfunzioni endocrine come la sindrome di Cushing, riflette la frazione libera e biologicamente attiva dell’ormone, superando così i limiti del dosaggio sierico spesso influenzato dalle proteine di trasporto.
• Il profilo salivare di alcuni aminoacidi è stato correlato a condizioni quali carcinoma orale, diabete e infezione da H. pylori.
• Metaboliti come acido malonico, succinato e altri intermedi del ciclo dell’acido citrico e del metabolismo degli amminoacidi risultano associati alla presenza al carcinoma epatocellulare (HCC) (Hershberger, 2023).
• Studi sulla sindrome di Sjögren primitiva riportano una marcata riduzione della diversità metabolica salivare, con diminuzione di glicina, tirosina, acido urico e fucosio, verosimilmente correlata alla progressiva distruzione delle ghiandole salivari (Kageyama, 2015).

Microbiota salivare e marcatori batterici

L’analisi del microbiota salivare può fornire importanti informazioni sullo stato di salute orale e, in alcuni casi, sistemica. In particolare:
• la presenza di P. gingivalis è fortemente associata alla parodontite cronica e suggerita come possibile cofattore nella patogenesi del morbo di Alzheimer (Dominy, 2019);
• alcune specie di Fusobacterium risultano arricchite nei pazienti con carcinoma del colon;
• profili alterati del microbiota salivare sono stati descritti in soggetti con diabete di tipo 2, suggerendo un legame bidirezionale tra disbiosi orale e metabolismo glucidico (Long, 2017).

Nuove tecnologie per la rilevazione dei biomarcatori

L’innovazione tecnologica sta trasformando la saliva in un vero e proprio laboratorio tascabile: strumenti sempre più sensibili, rapidi e miniaturizzati consentono di rilevare biomarcatori con un livello di precisione fino a pochi anni fa impensabile. Tra le soluzioni emergenti troviamo biosensori, dispositivi lab-on-a-chip, nanotecnologie e intelligenza artificiale: tutti tasselli che, insieme, stanno aprendo la strada a una diagnostica salivare point-of-care (PoC), eseguibile direttamente accanto al paziente, con risultati in tempo reale e decisioni cliniche più rapide.

Biosensori e dispositivi lab-on-a-chip

I biosensori salivari sono piccoli dispositivi pensati per individuare in tempo reale anche piccolissime quantità di biomarcatori presenti nella saliva, come IL-6, cortisolo o ctDNA. Per farlo, combinano una componente biologica sensibile (ad esempio anticorpi o enzimi) con un sensore fisico (ottico, elettronico o elettrochimico) che trasforma la risposta biologica in un segnale misurabile e interpretabile.
Tra le applicazioni più promettenti troviamo i dispositivi lab-on-a-chip, veri e propri laboratori in miniatura che condensano in pochi centimetri quadrati tutte le fasi dell’analisi: dalla raccolta e filtrazione del campione salivare, fino alla reazione chimica e alla lettura del risultato.
Basati sulla microfluidica, lavorano con volumi micrometrici e garantiscono test rapidi, automatizzati e ad alta precisione, senza dover inviare campioni a un laboratorio centrale.
Un esempio pionieristico è l’Oral Fluid NanoSensor Test (OFNASET), sviluppato dal gruppo di David Wong all’UCLA, capace di rilevare contemporaneamente proteine e RNA salivari in pazienti con carcinoma orale, con tempi di risposta inferiori ai 15 minuti (Gau, 2007).
Grazie a queste tecnologie, la saliva si candida a diventare un fluido diagnostico di prima linea non solo in ambito clinico, ma anche per l’automonitoraggio domiciliare e nei contesti a basse risorse (Malon, 2014; Tang, 2025).

Intelligenza artificiale (AI) e machine learning

L’analisi dei dati multi-omics salivari (proteomica, genomica, metabolomica e metagenomica) genera un’enorme quantità di informazioni complesse, difficilmente interpretabili con i soli metodi statistici tradizionali. Qui entra in gioco il machine learning (apprendimento automatico), ramo dell’intelligenza artificiale che permette ai computer di “imparare” a riconoscere schemi e fare previsioni a partire da grandi dataset.
Un algoritmo, addestrato con i profili salivari di pazienti malati e sani, può individuare correlazioni invisibili all’occhio umano e riconoscere quali caratteristiche molecolari distinguono i due gruppi.
Una volta “allenato”, lo stesso modello diventa capace di applicare quanto appreso a nuovi campioni, supportando diagnosi e classificazioni.
Nel contesto salivare, l’AI può:
• riconoscere firme molecolari di malattie, cioè pattern di proteine, metaboliti, RNA o microbiota indicativi di una patologia;
• integrare dati multi-omics per individuare combinazioni di biomarcatori che da soli sarebbero difficili da interpretare.
Alcuni modelli di machine learning sono già stati
utilizzati con successo, distinguendo con elevata precisione pazienti con tumore del pancreas o carcinoma orale da soggetti sani (Zlotogorski-Hurvitz, 2019).
Nanotecnologie e tecniche di multiplexing
Le nanotecnologie e le tecniche di multiplexing stanno rivoluzionando l’uso della saliva a scopo diagnostico (Dong, 2022).
I nanosensori, grazie alle loro dimensioni estremamente ridotte e alla possibilità di essere programmati per riconoscere specifiche molecole, riescono a rilevare biomarcatori anche a concentrazioni quasi impercettibili. L’impiego di nanoparticelle permette inoltre di amplificare il segnale, rendendo i test più sensibili e capaci di identificare miRNA, ctDNA o proteine tumorali anche a livelli inferiori al picogrammo. Per esempio, alcuni prototipi di sensori salivari a base di nanoparticelle d’oro sono già in grado di individuare precocemente proteine correlate al carcinoma orale.
Parallelamente, le tecniche di multiplexing permettono di analizzare decine o centinaia di biomarcatori da un unico campione di saliva. Alcuni prototipi di chip salivari, ad esempio, riescono a misurare contemporaneamente interleuchine, marcatori di stress ossidativo e proteine correlate a tumori della testa e del collo. Questo approccio riduce tempi e costi ma soprattutto aumenta la precisione diagnostica: un aspetto fondamentale per le malattie multifattoriali, come quelle oncologiche o neurodegenerative.

Prospettive future e implicazioni per la pratica odontoiatrica

L’impiego dei biomarcatori salivari apre scenari che vanno ben oltre la diagnosi delle sole patologie orali, favorendo una integrazione sempre più stretta tra odontoiatria e medicina sistemica. La saliva riflette non solo lo stato del cavo orale, ma anche condizioni metaboliche, cardiovascolari, immunitarie e oncologiche, rendendo il dentista una figura chiave nello screening di malattie sistemiche in fase precoce. Per il clinico si prospettano nuove opportunità: attraverso test rapidi e non invasivi basati sui biomarcatori salivari, sarà possibile affiancare alla pratica odontoiatrica tradizionale un approccio di medicina predittiva e preventiva. Il dentista potrebbe contribuire a identificare soggetti a rischio, avviare percorsi diagnostici interdisciplinari e migliorare l’aderenza dei pazienti a programmi di prevenzione integrata. Queste prospettive richiedono però una riflessione attenta sugli aspetti etici e legali legati alla raccolta e gestione dei dati biologici.
I biomarcatori salivari possono rivelare informazioni sensibili sulla salute sistemica, incluse predisposizioni genetiche
o rischi di malattie croniche.
È quindi fondamentale adottare protocolli rigorosi per il consenso informato, garantire trasparenza sull’uso dei dati e tutelare la privacy dei pazienti. In questo equilibrio tra innovazione scientifica e responsabilità clinica si gioca il futuro dell’odontoiatria come disciplina sempre più connessa alla salute globale del paziente.

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