Riconoscere una cellula cancerosa? Una questione di acidità

LINFOMA A CELLULE MANTELLARI

Riconoscere una cellula cancerosa? Una questione di acidità

» Distinguere le singole cellule cancerose da quelle sane è una capacità che permette di progettare trattamenti sempre più precisi e personalizzati. Come? Ci sono diverse caratteristiche che permettono questa distinzione tra le cellule.

Una in particolare potrebbe rendere più semplice operare questa distinzione, perché può essere rilevata mediante un sistema di intelligenza artificiale: il livello di acidità. A sostenerlo sono i ricercatori della National University of Singapore in un recente studio pubblicato sulla rivista APL Bioengineering.

Nello studio, gli scienziati hanno utilizzato una tintura particolare, chiamata blu di bromotimolo, sensibile al pH, quindi ai livelli di acidità. Inoltre, hanno allenato un algoritmo di machine learningad individuare cellule cancerose sulla base della risposta del colorante.

Infatti, poiché la trasformazione cancerosa altera il pH della cellula, rendendolo più acido, una cellula malata risponderà al blu di bromotimolo in modo diverso da una cellula sana, assumendo una colorazione caratteristica e, di conseguenza, permettono al sistema di identificarla automaticamente.

«La capacità di identificare le singole cellule ha acquisito un'importanza fondamentale nel campo della medicina di precisione e personalizzata», ha affermato Chwee Teck Lim, uno degli autori della ricerca. «Questa infatti permette trattamenti mirati e molto specifici. Solo che molto spesso farlo è complicato oppure dispendioso».

Un metodo come quello messo a punto dai ricercatori di Singapore comporta diversi vantaggi. In primo luogo la semplicità dell’attrezzatura necessaria. Oltre a un algoritmo “ben allenato”, bastano un microscopio invertito, ovvero un tipo di microscopio particolarmente adatto per lo studio di cellule in coltura, e una fotocamera a colori.

Inoltre, questo metodo nonè invasivo e non produce effetti tossici sulle cellule: può discriminare quelle provenienti da tessuti normali da quelle provenienti invece da tessuti cancerosi, nonché tra diversi tipi di cancro, senza danneggiare in alcun modo tali cellule.

Secondo gli studiosi, una delle principali possibilità di applicazione di questo metodo potrebbe essere in un tipo di esame chiamato biopsia liquida per la diagnosi precoce dei tumori. Questo esame comporta solo un prelievo di sangue venoso e viene utilizzato in alternativa a una biopsia solida quando non è possibile prelevare un campione di tessuto tumorale -eventualità che, per esempio, può presentarsi in pazienti con altre patologie, soprattutto in quelli anziani. Come la maggior parte dei pazienti con un tumore ematologico.

Bibliografia e Fonti:

Belotti Y, Jokhun DS, Ponnambalam JS, Valerio VLM, Lim CT. Machine learning based approach to pH imaging and classification of single cancer cells, APL Bioengineering, 2021; 5(1): 016105. doi: 10.1063/5.0031615.

Frum L. Machine learning can identify cancerous cells by their acidity, AIP Publishing, comunicato stampa del 16 Marzo 2021.