Per una malattia come il cancro, i medici spesso si rivolgono alla tomografia computerizzata (TC) per una diagnosi più definitiva, basato sulla ricostruzione di un organo 3D da più sezioni di immagini 2D. A livello molecolare, tali scansioni 3D potrebbero diventare una parte importante della medicina di precisione:un futuro di decisioni terapeutiche su misura per le caratteristiche cellulari uniche di ciascun paziente.

Ma traducendo l'idea delle scansioni TC da organi di grandi dimensioni, come il nostro cuore o il nostro cervello, a minuscole molecole è tutt'altro che banale, motivo per cui Paul Campagnola, un professore di ingegneria biomedica e fisica medica presso l'Università del Wisconsin-Madison, ne ha fatto una carriera.

Con un articolo pubblicato questo mese (ottobre 2017) sulla rivista ottica , ora ha compiuto un passo successivo cruciale verso l'imaging molecolare 3D del collagene, la proteina più abbondante nell'uomo che si trova in tutte le nostre ossa, tendini e tessuti connettivi.

"Il collagene è essenziale per la stabilità ossea e tissutale, e i cambiamenti nella sua intrinseca organizzazione 3-D sono una caratteristica chiave di tutti i tumori e di molte altre malattie, " Dice Campagnola. "Ecco perché le immagini dettagliate di questi cambiamenti potrebbero diventare una parte importante delle decisioni terapeutiche cliniche in futuro".

Cosa rende l'imaging del collagene così complicato? Un microscopio ottico tradizionale mostra le differenze, o contrasti, tra oggetti più chiari e più scuri perché assorbono diverse lunghezze d'onda della luce che li attraversa. Ma poiché le molecole di collagene sono trasparenti, non generano quei contrasti.

Sono disponibili tecniche speciali per l'immagine di oggetti trasparenti, ma nel caso del collagene, Campagnola e altri ricercatori hanno dimostrato alla fine degli anni '90 che le immagini 2D a risoluzione più elevata derivano dallo sfruttamento della sua struttura rigida e gerarchica:le singole molecole di collagene sono impilate insieme come un muro di mattoni in fibrille di collagene, che sono imballati fianco a fianco in fasci paralleli chiamati fibre di collagene. È questa struttura che conferisce alle parti del corpo a base di collagene la loro stabilità quasi simile all'acciaio.

E mentre una struttura trasparente così altamente organizzata non cambia la frequenza primaria della luce, interagisce con la sua frequenza cosiddetta "seconda armonica". Nella musica, la seconda armonica di un'onda sonora ha il doppio della frequenza e la metà della lunghezza d'onda dell'originale, creando un suono un'ottava più alto su uno strumento a corde.

"Il collagene è il tipo di tessuto umano più comune la cui interazione con un laser crea un nuovo segnale unico che chiamiamo luce di seconda armonica, analogo al suono della seconda armonica della musica, " spiega Campagnola. "A differenza di altri materiali, le molecole di collagene si assemblano in modo tale che questa luce sia brillante e possa distinguere tra diverse sottostrutture".

Così, La microscopia di seconda generazione armonica è nata quando i ricercatori hanno imparato a convertire questi segnali di ordine superiore in immagini 2-D, ma le immagini 3-D sono rimaste inafferrabili per qualche altro anno.

Con il loro nuovo studio, Il gruppo di Campagnola ha ora fornito il quadro sperimentale e computazionale per l'assemblaggio di immagini di collagene 2-D, presa da più angolazioni attorno al campione di tessuto, in una vista 3D a risoluzione moderata, simile alla familiare TAC degli organi umani.

La chiave di questo nuovo paradigma di imaging è un dispositivo stampato in 3D che contiene un tubo collegato a un piccolo motore e si trova sul palco di un microscopio verticale. Una volta che un campione di tessuto (diciamo, un tendine della coda di topo) viene inserito nel tubo, il motore inizia a farlo girare. Ogni volta che una sorgente laser, situato sotto il palco, invia la luce attraverso il campione rotante, uno scanner laser registra l'immagine al microscopio bidimensionale risultante. Al termine della procedura, un complesso algoritmo matematico ricostruisce un'immagine 3-D, un primo passo verso la tomografia di seconda generazione armonica, da tutte le sezioni 2-D.

Una volta implementato in ambienti clinici, la tomografia al collagene 3D ad alta risoluzione può affinare, Per esempio, sulle sottili differenze tra le fibre di collagene altamente allineate nel tessuto del cancro al seno e alle ovaie, che sono distinti dalla rete tratteggiata di collagene che si trova nel tessuto normale. Queste immagini possono informare le decisioni terapeutiche non solo per il cancro, ma anche per la fibrosi polmonare, una condizione in cui il tessuto polmonare danneggiato e sfregiato riduce la capacità di respirare del paziente.

"Il nostro prossimo obiettivo è applicare la nuova tecnologia a una varietà di tessuti malati, " dice Campagnola. "Se riusciamo a costruire un database di pazienti sufficientemente ampio con immagini e risultati clinici, i medici possono eventualmente scegliere la chemioterapia o altri trattamenti basati sulla struttura del collagene 3-D nel tessuto del paziente, che è il tipo di medicina di precisione che può davvero fare la differenza nel successo del trattamento".