I globuli rossi (RBC) trasportano l'ossigeno in tutto il corpo e sono in grado di passare attraverso un complesso di capillari stretti grazie alla loro capacità di deformarsi. "La deformabilità dei globuli rossi è un indicatore importante della loro salute e funzionalità e i cambiamenti in questa proprietà possono segnalare la presenza di malattie", ha affermato il professore associato Ye Ai presso l'Università di tecnologia e design di Singapore (SUTD).
Il miglioramento delle tecniche attuali per misurare la deformabilità dei globuli rossi offre vantaggi nel rilevamento delle malattie. Essendo in grado di rilevare precocemente i cambiamenti della deformabilità dei globuli rossi, i pazienti possono essere diagnosticati e trattati prima, migliorando la loro prognosi. Strumenti di misurazione perfezionati aiuteranno inoltre i ricercatori a comprendere meglio la deformabilità dei globuli rossi e i suoi meccanismi, portando possibilmente a nuove terapie.
"Nel complesso, migliorare il modo in cui viene misurata la deformabilità dei globuli rossi può portare a migliori strumenti diagnostici, un migliore monitoraggio della progressione della malattia e trattamenti più efficaci", ha aggiunto il prof. Ai, Assoc, che ha condotto uno studio che ha sviluppato la valutazione della deformabilità dei globuli rossi basata su immagini tramite classificazione della forma (IRIS).
Nel documento "Valutazione intelligente della deformabilità dei globuli rossi tramite classificazione dinamica della forma", il prof. Ai e il suo team presentano IRIS come un nuovo approccio in grado di valutare la deformabilità dei globuli rossi classificando la forma di un globulo rosso che passa attraverso un canale. Lo studio è pubblicato sulla rivista Sensors and Actuators B:Chemical .
IRIS utilizza il deep learning e funziona in quattro fasi:configurazione microfluidica, acquisizione di immagini, classificazione della forma e valutazione della deformabilità.
I globuli rossi vengono prima introdotti in un canale microfluidico che imita l'ambiente naturale di un vaso sanguigno e si deformano. Le immagini dei globuli rossi che passano vengono quindi catturate da una telecamera ad alta velocità ed elaborate da un modello di deep learning addestrato per identificare e classificare i globuli rossi in sei forme predefinite che rappresentano diversi stati di deformazione dei globuli rossi.
Infine, vengono valutati la frequenza e il tipo di ciascuna forma in condizioni diverse. Ciò fornisce dati quantitativi sulla deformabilità dei globuli rossi che possono essere utilizzati per verificare gli impatti del trattamento sulla salute e sulla funzionalità dei globuli rossi.
Sebbene IRIS non sia la prima tecnica per misurare la deformabilità dei globuli rossi, la sua tecnologia basata sulla microfluidica offre molti vantaggi rispetto alle tecniche tradizionali come le pinzette ottiche e la microscopia a forza atomica. Con la microfluidica, IRIS produce un rendimento molto più elevato rispetto alle tradizionali tecniche basate su un'unica cellula, ma può essere automatizzato e semplificato, riducendo il lavoro manuale da parte di operatori addestrati.
I dispositivi microfluidici richiedono volumi di campione molto più piccoli e sono più convenienti rispetto alle apparecchiature necessarie nelle tecniche tradizionali. Inoltre, i sistemi microfluidici sono facilmente integrabili in altri strumenti e scalabili per la produzione di massa. Questi vantaggi rendono tali sistemi estremamente utili in contesti clinici e di ricerca diffusi.
La microfluidica consente inoltre il controllo preciso delle condizioni del flusso nei canali, consentendo studi dettagliati del comportamento dei globuli rossi in diversi ambienti controllati dall'utente. Ancora più importante, le tecniche microfluidiche comportano una minore manipolazione cellulare, riducendo così le possibilità di modificare artificialmente lo stato naturale della cellula, cosa che può accadere quando si utilizzano la microscopia a forza atomica e le pinzette ottiche.
Un altro vantaggio significativo di IRIS è la sua classificazione a quattro forme (4SC). L'utilizzo di 4SC rispetto alla classificazione a forma zero (0SC) o a due forme (2SC) si traduce in una maggiore sensibilità grazie alla maggiore risoluzione degli stati di deformazione, a una migliore potenza statistica e a una migliore precisione nel riconoscimento della forma.
Essenzialmente, 4SC classifica i globuli rossi in quattro forme che includono stati intermedi di deformazione. Ciò fornisce una visione più raffinata della deformabilità dei globuli rossi rispetto alla classificazione dei globuli rossi solo in due forme (2SC) o nessuna (0SC).
IRIS presenta numerosi vantaggi per l'uso in contesti clinici, terapeutici e di ricerca. L'acquisizione di informazioni dettagliate sulla deformabilità dei globuli rossi consente il rilevamento e la diagnosi precoce della malattia, consentendo al tempo stesso piani di trattamento personalizzati per ciascun paziente.
Essendo un metodo ad alto rendimento, IRIS è utile anche nei test antidroga in cui vengono generati grandi volumi di dati. Infine, la capacità della tecnologia di modificare con precisione l'ambiente dei globuli rossi, abbinata alla sua elevata sensibilità, consente ai ricercatori di studiare le proprietà dei globuli rossi in varie condizioni, migliorando la ricerca e le capacità cliniche.
Assoc Prof Ai mira ad espandere e perfezionare la tecnologia IRIS e a convalidarne i risultati con esiti clinici. Inoltre, sta valutando la creazione di un IRIS portatile per aumentarne l'accessibilità e la portata dell'applicazione. Nel complesso, prevede che, a lungo termine, IRIS diventerà uno strumento diagnostico affidabile, efficace e accessibile.