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    La nuova tecnica al microscopio rivela la struttura interna degli embrioni vivi

    Un'immagine GLIM di un embrione di mucca reso che è stato tagliato attraverso il centro per rivelare le strutture interne. Credito:Immagine per gentile concessione di Gabriel Popescu

    I ricercatori dell'Università dell'Illinois hanno sviluppato un modo per produrre immagini 3D di embrioni vivi nei bovini che potrebbero aiutare a determinare la vitalità dell'embrione prima della fecondazione in vitro negli esseri umani.

    L'infertilità può essere devastante per chi vuole figli. Molti cercano cure, e il costo di un singolo ciclo di fecondazione in vitro può essere di $ 20, 000, rendendo desiderabile riuscire nel minor numero di tentativi possibile. Le conoscenze avanzate sulla salute degli embrioni potrebbero aiutare i medici a selezionare quelli che hanno maggiori probabilità di portare a gravidanze di successo.

    Il nuovo metodo, pubblicato sulla rivista Comunicazioni sulla natura , ha riunito il professore di ingegneria elettrica e informatica Gabriel Popescu e il professore di scienze animali Matthew Wheeler in un progetto collaborativo attraverso il Beckman Institute for Advanced Science and Technology presso l'U. of I.

    Chiamata microscopia a interferenza della luce a gradiente, il metodo risolve una sfida con cui altri metodi hanno lottato:immagini spesse, campioni multicellulari.

    In molte forme di microscopia biomedica tradizionale, la luce viene irradiata attraverso fette di tessuto molto sottili per produrre un'immagine. Altri metodi utilizzano marcatori chimici o fisici che consentono all'operatore di trovare l'oggetto specifico che sta cercando all'interno di un campione spesso, ma quei marcatori possono essere tossici per i tessuti viventi, ha detto Popescu.

    "Quando si esaminano campioni spessi con altri metodi, l'immagine diventa sbiadita a causa della luce che rimbalza su tutte le superfici del campione, ", ha detto lo studente laureato Mikhail Kandel, il co-autore principale dello studio. "È come guardare in una nuvola."

    GLIM può sondare in profondità campioni spessi controllando la lunghezza del percorso lungo il quale la luce viaggia attraverso il campione. La tecnica consente ai ricercatori di produrre immagini da più profondità che vengono poi composte in un'unica immagine 3D.

    Per dimostrare il nuovo metodo, Il gruppo di Popescu ha unito le forze con Wheeler e il suo team per esaminare gli embrioni di vacca.

    "Uno dei santi graal dell'embriologia è trovare un modo per determinare quali embrioni sono più vitali, " ha detto Wheeler. "Avere un modo non invasivo per correlare alla vitalità dell'embrione è fondamentale; prima di GLIM, stavamo prendendo più di un'ipotesi plausibile."

    Queste ipotesi plausibili vengono fatte esaminando fattori come il colore dei fluidi all'interno delle cellule embrionali e i tempi dello sviluppo, tra gli altri, ma non esiste un marker universale per determinare la salute dell'embrione, ha detto Wheeler.

    "Questo metodo ci permette di vedere l'intera immagine, come un modello tridimensionale dell'intero embrione in una volta, " ha detto Tan Nguyen, l'altro co-autore principale dello studio.

    Scegliere l'embrione più sano non è la fine della storia, anche se. "Il test finale sarà dimostrare che abbiamo raccolto un embrione sano e che ha sviluppato un vitello vivo, " disse Marcello Rubessa, ricercatore post-dottorato e coautore dello studio.

    "L'Illinois ha condotto studi in vitro con le mucche dagli anni '50, "Ha detto Wheeler. "Avere le risorse messe a disposizione attraverso la ricerca di Gabriel e le altre risorse del Beckman Institute hanno funzionato per essere uno scenario di tempesta perfetta".

    Il team spera di applicare la tecnologia GLIM alla ricerca e al trattamento della fertilità umana, così come una serie di diversi tipi di ricerca sui tessuti. Popescu prevede di continuare a collaborare con altri ricercatori biomedici e ha già avuto successo guardando campioni spessi di tessuto cerebrale nella vita marina per studi di neuroscienze.


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