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Citometria a deformabilità, ultima frontiera della ricerca di cellule tumorali libere



citometria deformabilità celulare

immagine rappresentativa dello studio sulla nuova tecnologia citometrica di mechanophenotyping

Un nuovo sistema che classifica singole cellule in base alle loro caratteristiche strutturali, chiamato  mechanophenotyping, è stato usato per identificare tumori nei casi che sono difficili o impossibili da risolvere con tradizionali tecniche di citometria.

Un team di Ricercatori della University of California , Los Angeles ( USA) hanno fondato lo sviluppo del “citometro a deformabilità” sull’assunto che le cellule non sono semplici sacchi di liquido, ma contengono proprietà viscose ed elastiche legate alle membrane che le circondano, i loro elementi strutturali interni, gli organelli, e la disposizione DNA nei loro nuclei. Poiché le variazioni di queste proprietà possono fornire informazioni sullo stato di attività delle cellule, che può essere indicativo di malattie come il cancro , anche la misura di queste componenti potrebbe risultare utile ai fini diagnostici, e aprire la strada ad una nuova famiglia di citometri basati su tale tecnologia.

Il citometro a deformabilità è uno strumento costituito da un chip microfluidico miniaturizzato che allinea sequenzialmente le cellule in modo che colpiscano un muro di fluido ad un rate di migliaia di cellule al secondo. Una telecamera specializzata cattura immagini microscopiche di queste cellule a intervalli di 140.000 immagini al secondo , e queste immagini vengono poi analizzati automaticamente da un software personalizzato per estrarre informazioni sulle proprietà fisiche delle cellule .

In uno studio, i ricercatori della University of California , Los Angeles e i colleghi della Harvard University ( Boston, MA , USA ) hanno utilizzato la tecnica per diagnosticare versamenti pleurici maligni, in cui le cellule tumorali diffuse sono difficili da identificare con precisione con la citologia tradizionale .

il Prof Dino Di Carlo, UCLA

il Prof Dino Di Carlo, che ha guidato lo sviluppo della nuova tencologia presso UCLA

Un algoritmo basato su un “punteggio diagnostico” è stato stabilito sulla base delle caratteristiche quantitative delle distribuzioni bidimensionali di “meccano-fenotipi” monocellulari sulla base d 119 campioni. Il sistema di punteggio ha classificato il 63 % dei campioni in due regimi di alta confidenza con il 100% di valore predittivo positivo o 100 % di valore predittivo negativo, e ha raggiunto un’area sotto la curva di 0.86 . Inoltre, i campioni etichettati come “cellule atipiche “, che richiedono ulteriore tempo e di follow- up , sono stati classificati in regime di alta fiducia in otto dei 15 casi . 10 dei 17 campioni citologici negativi corrispondenti a pazienti con tumore concomitante sono stati correttamente classificati come maligni o negativi, in piena concordanza con i risultati di sei mesi .

“Partendo da questi risultati , stiamo iniziando gli studi con molti più pazienti per determinare se questa tecnologia sia effettivamente cost-effective  e fornisca informazioni ancora più dettagliate sull’origine del cancro”, ha detto l’autore  Dr. Dino Di Carlo , professore associato di bioingegneria presso l’Università della California , Los Angeles e direttore del DiCarlo Laboratory . “Potrebbe aiutare a ridurre il carico di lavoro del laboratorio e accelerare la diagnosi , così come offrire ai medici un nuovo modo per migliorare il processo decisionale clinico.”

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