Machine learning e Optical Imaging per identificare le cellule tumorali circolanti del Neuroblastoma
Individuare e identificare le cellule tumorali circolanti (CTC) cioè quelle che, lasciano il tumore e arrivano nel sangue del paziente, rappresenta il primo passo cruciale nel trattamento di qualsiasi tipo di cancro metastatico.
Uno studio recente condotto dai ricercatori del CNR e del CEINGE ha presentato un approccio innovativo e ibrido per l'identificazione delle CTC nei campioni di sangue. Un metodo che si avvale dell'immagine ottica senza l'uso di marcatori, sfrutta la microfluidica e si basa sull'apprendimento automatico. La sua peculiarità sta nell'abilità di identificare e caratterizzare le cellule del neuroblastoma all'interno del complesso panorama delle cellule bianche del sangue, in modo rapido, efficiente e non invasivo.
Identificare le CTC e distinguerle dalle cellule bianche del sangue rappresenta spesso una sfida insormontabile per i metodi di biopsia liquida tradizionali. «La maggior parte delle tecnologie attuali dipende dall'etichettatura delle cellule – spiega l'autrice Lisa Miccio –, e le loro limitazioni derivano dalla mancanza di marcatori di superficie cellulari universali e specifici. Inoltre, i metodi basati sulla filtrazione delle dimensioni non si sono dimostrati efficaci poiché le CTC presentano dimensioni confrontabili con quelle delle cellule bianche del sangue».
Per superare queste sfide gli autori hanno sviluppato un approccio multidisciplinare articolato in tre fasi. Inizialmente, i campioni di sangue sono stati fatti passare attraverso un canale microfluidico, inducendo la rotazione delle cellule. Successivamente, attraverso l'uso dell'olografia digitale, è stata creata una ricostruzione tridimensionale di ciascuna cellula. Infine, algoritmi di apprendimento automatico, precedentemente addestrati su queste immagini, hanno consentito di identificare con rapidità e precisione le CTC, basandosi sulle loro caratteristiche morfologiche.
L'autore Mario Capasso sottolinea che «i prossimi passi di ricerca che faremo si concentreranno sull'applicazione pratica di questa tecnologia su campioni prelevati dai pazienti, dimostrando così l'affidabilità del metodo in un contesto clinico reale. L'obiettivo principale di queste nuove direzioni di ricerca è perfezionare la metodologia per classificare le popolazioni di cellule del neuroblastoma come resistenti o non resistenti alle terapie contro il cancro. Questo innovativo approccio non solo rappresenta una svolta nella diagnosi e nel monitoraggio del neuroblastoma, ma apre anche nuove porte per il trattamento mirato e personalizzato delle forme metastatiche di questa malattia, promettendo un futuro più luminoso per i pazienti affetti da questa grave patologia».