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Una migliore diagnosi del cancro grazie alle immagini digitali in 3D
Come portare nell'era digitale una procedura diagnostica che esiste da 100 anni? Due ricercatori dell'ETH e dell'Università di Zurigo stanno sviluppando una piattaforma robotica che consente una diagnosi più accurata delle cellule tumorali grazie alla rapida quantificazione dei campioni di tessuto nella loro interezza.
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Tutto è iniziato con una domanda innocua all'inizio della tesi di dottorato di Francesca Catto: non sarebbe bello se i campioni di tessuto potessero essere colorati e visualizzati digitalmente come immagine 3D? Dopo tutto, l'istologia, una branca della patologia che si occupa dei cambiamenti dei tessuti, lavora da oltre 100 anni in forma analogica: I campioni di tessuto vengono tagliati in fette sottili un micrometro (circa sette volte più sottili di un capello umano) ed esaminati al microscopio per individuare eventuali cambiamenti patologici. Grazie a questa tecnica, una persona su sei riceve diagnosi errate e le cellule tumorali non vengono individuate.
Catto, che ha conseguito il dottorato in neuroscienze sotto la guida del professore Adriano Aguzzi all'Università di Zurigo, descrive i primi tempi come difficili: "All'inizio abbiamo provato diversi approcci, ma non funzionava nulla. ? stato un incubo. Fortunatamente, abbiamo finito per lavorare con i gruppi guidati dal professor Mirko Meboldt e dal professor Alexander Mathys. Questa collaborazione ha portato a un approccio di successo". ? così che Robert Axelrod, che ha conseguito il dottorato nel campo delle tecnologie di lavorazione presso l'ETH di Zurigo, si è unito al progetto.
![Francesca Catto (a sinistra) e Robert Axelrod (a destra) osservano qualcosa in laboratorio.](/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2023/10/bessere-krebsdiagnose-dank-digitalen-3d-bildern/_jcr_content/wide_content/image/image.imageformat.1286.1667886768.jpg)
Innovazione attraverso soluzioni pionieristiche interdisciplinari
Utilizzando un approccio che combina tecnologie della biomedicina e dell'ingegneria meccanica, i due ricercatori hanno sviluppato una piattaforma robotica in grado di diagnosticare il cancro con maggiore precisione e di fornire informazioni tridimensionali sulla disposizione spaziale delle cellule. Il processo prevede quattro fasi. Nella prima fase, i ricercatori rendono trasparente il campione di tessuto in modo automatizzato. Nella seconda fase, marcano o colorano rapidamente le cellule più evidenti e nella terza creano un'immagine 3D del tessuto su cui sono marcate le cellule tumorali. La tecnologia per questo esiste già. La fase finale è l'analisi con software di imaging 3D e algoritmi di formazione.
La grande innovazione di questa soluzione è che non richiede più campioni di tessuto che devono essere faticosamente preparati e tagliati; al contrario, il tessuto, come ad esempio un linfonodo, rimane intatto e viene analizzato nella sua interezza. La visualizzazione digitale in 3D con le cellule marcate è accessibile in qualsiasi momento via Internet.
Nuove esperienze e successi
Il prototipo di robot funziona in laboratorio e sposta i campioni. Tuttavia, la piattaforma non è ancora completamente pronta per il mercato. Axelrod afferma che potrebbero offrire i primi servizi rendendo automaticamente trasparente il tessuto inviato e producendo un'immagine 3D etichettata nel più breve tempo possibile. Ma devono ancora ottimizzare il software.
Nell'ambito della loro Pioneer Fellowship, che dovrebbe portare alla fondazione di una start-up, i due ricercatori stanno affrontando anche sfide di tipo diverso: "Come scienziato, hai un modo diverso di pensare quando si tratta di gestire il tempo, ad esempio. I ricercatori sono spesso dei perfezionisti, perché non pubblicano nulla finché non è assolutamente perfetto e testato". In questo caso, devono fare più prove, ricevere feedback e passare attraverso cicli veloci e iterativi. "Questo ha un impatto notevole sulla gestione del tempo", aggiunge Catto.
Catto e Axelrod citano il loro grande team come uno dei loro più grandi successi fino ad oggi. ? stata una nuova esperienza trovare persone con le giuste competenze tecniche e sociali per ottenere la dinamica di squadra desiderata. Un'altra importante pietra miliare tecnica è stata la realizzazione del processo di lavoro in un unico pezzo per la prima volta.
![Francesca Catto e Robert Axelrod](/de/news-und-veranstaltungen/eth-news/news/2023/10/bessere-krebsdiagnose-dank-digitalen-3d-bildern/_jcr_content/wide_content/image_1581694775/image.imageformat.1286.1943030479.jpg)
Tenere sempre d'occhio l'obiettivo
Quando si chiede se c'è tempo per gli hobby oltre alle innumerevoli ore trascorse in ufficio e in laboratorio, i due ridono. La domanda è ovvia. Al momento è ancora possibile mantenere un sano equilibrio tra lavoro e vita privata. Questo è importante per loro. "Anche se temo che questo possa cambiare non appena inizierà la fase successiva del progetto", dice Catto. Nei momenti difficili, sono motivati dall'idea di come funziona la loro start-up e dal lancio sul mercato del loro prodotto: "Il pensiero dell'impatto positivo che la nostra piattaforma robotica avrà sull'istologia ci motiva molto nei momenti difficili. Ci spinge ad andare avanti, soprattutto quando le cose non vanno come previsto", aggiunge Axelrod.
L'obiettivo di portare un buon prodotto sul mercato non è importante per entrambi solo dal punto di vista personale, in termini di successo della loro start-up. Hanno anche uno scopo: fornire ai laboratori di ricerca e alle cliniche un prodotto utile e funzionale su cui poter contare e che porti la diagnosi del cancro nel mondo digitale.
Anche lo sviluppo personale è importante per il duo. Diventare un buon manager mantenendo la propria personalità, crescere come persona e fare nuove esperienze. L'ambiente delle start-up è il luogo perfetto per questo.
Riferimenti
Axelrod, Robert, Julia Baumgartner, Michael Beyrer, Alexander Mathys. (2023). Indagine sperimentale e basata sulla simulazione dell'interazione tra gradienti di fattori in seguito a trattamenti con campi elettrici pulsati che innescano aggregazioni di proteine del siero di latte. Giornale di ingegneria alimentare, 340, 111308. doi: pagina esterna10.1016/j.jfoodeng.2022.111308
Kirschenbaum Daniel, Dadgar-Kiani Ehsan, Catto Francesca, et al. (2023). La microscopia del cervello intero rivela un'efficacia temporale e spaziale distinta delle terapie anti-Aβ. EMBO Mol Med.,15(1):e16789. doi: pagina esterna10.15252/emmm.202216789