Ingegneri elettrici, scienziati informatici e ingegneri biomedici presso l'Università della California, Irvine ha creato un nuovo lab-on-a-chip che può aiutare a studiare l'eterogeneità del tumore per ridurre la resistenza alle terapie contro il cancro.

In un articolo pubblicato oggi in Biosistemi avanzati , i ricercatori descrivono come hanno combinato l'intelligenza artificiale, microfluidica e stampa a getto d'inchiostro di nanoparticelle in un dispositivo che consente l'esame e la differenziazione di tumori e tessuti sani a livello di singola cellula.

"L'eterogeneità delle cellule tumorali e del tumore può portare a una maggiore resistenza terapeutica e risultati incoerenti per diversi pazienti, " ha detto l'autore principale Kushal Joshi, un ex studente laureato UCI in ingegneria biomedica. Il nuovo biochip del team risolve questo problema consentendo la caratterizzazione precisa di una varietà di cellule cancerose da un campione.

"L'analisi unicellulare è essenziale per identificare e classificare i tipi di cancro e studiare l'eterogeneità cellulare. È necessario comprendere l'inizio del tumore, progressione e metastasi al fine di progettare migliori farmaci per il trattamento del cancro, " ha detto il co-autore Rahim Esfandyarpour, Professore assistente UCI di ingegneria elettrica e informatica e ingegneria biomedica. "La maggior parte delle tecniche e delle tecnologie tradizionalmente utilizzate per studiare il cancro sono sofisticate, ingombrante, caro, e richiedono operatori altamente qualificati e lunghi tempi di preparazione."

Ha affermato che il suo gruppo ha superato queste sfide combinando tecniche di apprendimento automatico con la stampa a getto d'inchiostro accessibile e la tecnologia microfluidica per sviluppare soluzioni a basso costo, biochip miniaturizzati semplici da prototipare e in grado di classificare vari tipi di cellule.

Nell'apparato, i campioni viaggiano attraverso canali microfluidici con elettrodi posizionati con cura che monitorano le differenze nelle proprietà elettriche delle cellule malate rispetto a quelle sane in un unico passaggio. L'innovazione dei ricercatori dell'UCI è stata quella di escogitare un modo per prototipare parti chiave del biochip in circa 20 minuti con una stampante a getto d'inchiostro, consentendo una facile produzione in diverse impostazioni. La maggior parte dei materiali coinvolti sono riutilizzabili o, se usa e getta, poco costoso.

Un altro aspetto dell'invenzione è l'incorporazione dell'apprendimento automatico per gestire la grande quantità di dati prodotta dal piccolo sistema. Questa branca dell'AI accelera l'elaborazione e l'analisi di grandi set di dati, trovare modelli e associazioni, prevedere risultati precisi, e favorire un processo decisionale rapido ed efficiente.

Includendo l'apprendimento automatico nel flusso di lavoro del biochip, il team ha migliorato l'accuratezza dell'analisi e ridotto la dipendenza da analisti qualificati, che può anche rendere la tecnologia attraente per i professionisti medici nei paesi in via di sviluppo, Esfandyarpour ha detto.

"L'Organizzazione Mondiale della Sanità afferma che quasi il 60 per cento dei decessi per cancro al seno avviene a causa della mancanza di programmi di diagnosi precoce in paesi con scarse risorse, " ha detto. "Il nostro lavoro ha potenziali applicazioni in studi su una singola cellula, negli studi di eterogeneità tumorale e, forse, nella diagnostica del cancro al punto di cura, specialmente nei paesi in via di sviluppo dove il costo, le infrastrutture limitate e l'accesso limitato alle tecnologie mediche sono della massima importanza".