Un gruppo di ricerca guidato dagli ingegneri della Tufts University ha sviluppato un metodo non invasivo per rilevare il cancro alla vescica che potrebbe rendere lo screening più facile e accurato rispetto agli attuali test clinici invasivi che prevedono l’ispezione visiva della vescica.
Si tratta del primo successo nell’uso della microscopia a forza atomica (AFM) per scopi diagnostici clinici. I ricercatori sono stati in grado di identificare le caratteristiche distintive delle cellule cancerose con l’esame delle urine, attraverso lo sviluppo di una mappa di risoluzione su scala nanometrica delle cellule di superficie, come riportato sulla rivista “Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS)“.
Atomic force microscopy (AFM) map of the adhesion features of the cell surface for a normal cell (left) versus a cancer cell (right) isolated from the urine of patients. Credit: Igor Sokolov, Tufts University
“Introducendo un metodo diagnostico non invasivo che è più accurato rispetto all’esame visivo invasivo, potremmo ridurre significativamente i costi e l’inconveniente per i pazienti“, ha affermato il prof. Igor Sokolov. “Tutto ciò che serve è un semplice campione di urina, non solo potremmo monitorare più efficacemente i pazienti dopo il trattamento, ma potremmo anche più facilmente schermare individui sani che hanno una storia familiare della malattia e potenzialmente rilevare il grado di sviluppo del cancro, oltre che l’efficienza dello screening precoce“.
Il metodo diagnostico incorpora l’apprendimento automatico, consentendo un riconoscimento più accurato delle caratteristiche della superficie della cellula, quali adesione, rugosità, direzionalità e proprietà frattali, tra gli altri. Il test basato su AFM dimostra una sensibilità superiore al 90% nella rilevazione del cancro della vescica rispetto ai metodi attuali.
Leggi abstract dell’articolo:
- Noninvasive diagnostic imaging using machine-learning analysis of nanoresolution images of cell surfaces: Detection of bladder cancer
I. Sokolov el al.
PNAS published ahead of print December 3, 2018. www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1816459115
