I magneti in nanoscala offrono un nuovo modo per trovare deboli, tracce precoci di cancro nei pazienti, secondo gli studenti della Rice University che lavorano su un metodo per sfruttare le proprietà dei magneti. Tre studenti di matematica applicata e computazionale della Rice stanno perfezionando un programma per analizzare i segnali di rilassometria magnetica da nanoparticelle di ossido di ferro che trovano e si attaccano alle cellule cancerose.

Riso anziani Brian Ho, Rachel Hoffman ed Eric Sung hanno sviluppato un nuovo modo di analizzare i dati per i ricercatori sul cancro che sperano di utilizzare nanoparticelle magnetiche per individuare segni di cancro che i raggi X non avrebbero mai individuato.

Tutti i magneti (o materiali inclini al magnetismo) hanno "momenti" magnetici, " come aghi invisibili che possono muoversi e reagire ai campi magnetici, anche se i loro ospiti fisici non possono.

Questi aghi spettrali si allineano quando esposti a un campo magnetico esterno; quando il campo viene rimosso, si "rilassano" ancora una volta. La rilassometria misura quest'ultima caratteristica. Si scopre che i momenti si rilassano a un ritmo molto diverso quando appartengono a nanoparticelle legate alle cellule tumorali.

Gli studenti stanno lavorando con la consulente di Rice Béatrice Rivière, la cattedra Noah G. Harding e professore di matematica computazionale e applicata, e i medici dell'MD Anderson Cancer Center dell'Università del Texas a Houston per sviluppare programmi per computer che analizzano le "tracce" di questi momenti mentre si rilassano. Albuquerque, N.M., -basato Senior Scientifico, in collaborazione con MD Anderson, sta sviluppando una piattaforma commerciale di relaxometria per la diagnosi precoce del cancro.

Le nanoparticelle di ossido di ferro superparamagnetiche da 25 nanometri sono potenziate con proteine ​​anticorpali che prendono di mira le proteine ​​biomarcatori prodotte dalle cellule cancerose, ha detto cantato. "Una volta che si legano alle cellule, il loro raggio di movimento è gravemente limitato, e questo movimento limitato è piuttosto importante, " ha detto. "Una volta applicato un campo magnetico esterno, i dipoli delle particelle si allineeranno per contrastare il campo. Una volta che i dipoli si fronteggiano, allora hai un campo magnetico essenzialmente nullo. Ma la parte interessante per noi è ciò che viene dopo".

Gli studenti e il team di MD Anderson stanno lavorando per quantificare questa fase di rilassamento perché segna la posizione delle cellule tumorali nei campioni di laboratorio e nei topi.

Le nanoparticelle non legate si riorienteranno casualmente in meno di un millisecondo, ma poiché i complessi di nanoparticelle associati agli anticorpi che sono legati alle cellule tumorali sono limitati nel loro movimento, il loro rilassamento magnetico è molto più lento - fino a un secondo, ha detto cantato. "Stiamo capendo esattamente cosa significa." Egli ha detto.

Il team ha notato che i migliori metodi di rilevamento del cancro di oggi catturano solo i tumori con più di 10 milioni di cellule tumorali. Il nuovo approccio ha il potenziale per rilevare i tumori con un minimo di 20, 000 celle. Gli studenti si aspettano che i metodi che si basano sulla relaxometria saranno anche più sicuri dei metodi attuali che espongono i pazienti a radiazioni ionizzanti.

Il software degli studenti risolve due problemi che possono danneggiare i dati della rilassometria. Uno è che il movimento fisico, come la respirazione di un paziente, può spostare il segnale target e alterare i risultati. L'altro è quello che gli studenti chiamano "salti di flusso, " un artefatto di registrazione che provoca un cambiamento totale nei dati. "Il salto di flusso ha a che fare con il modo in cui viene misurato, " ha detto Sung. "Ma abbiamo trovato un algoritmo per prendersi cura di entrambe queste cose. E sembra piuttosto carino."

Hoffman ha affermato che il team di Rice ha portato una nuova prospettiva al problema riconosciuto da David Fuentes di MD Anderson, professore assistente presso il Dipartimento di Fisica dell'Imaging, e i suoi colleghi. "Lo stavano guardando in modo molto teorico, considerando che lo guardiamo in modo più pragmatico, " ha detto. "Abbiamo studiato cosa possiamo fare con questi dati particolari, invece di cercare di sviluppare un algoritmo che potrebbe essere applicato a qualsiasi set di dati".

"Infatti, il contributo del team di progettazione senior alla correzione del movimento e al rilevamento del salto di flusso avrà un impatto duraturo e sarà incorporato nelle future pipeline di analisi, " ha detto Fuentes.

Ho ha detto che il prossimo passo del team Rice è quello di creare un modo per generare tracce di dati sintetiche per testare il programma. "Una volta che siamo in grado di inserire alcuni salti di flusso e picchi di respirazione, possiamo quantificare quanto è buono il nostro algoritmo, " Egli ha detto.