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cnr.it

Riconoscere le cellule tumorali analizzando la loro struttura 3D

04/12/2019
Il team di progetto di Cnr-Isasi   La rilevazione di cellule tumorali circolanti (CTC) nel sangue periferico, la cosiddetta biopsia liquida, consente il monitoraggio in tempo reale della progressione della malattia e ha implicazioni significative nel trattamento terapeutico personalizzato dei tumori. In questo ambito si inserisce il progetto 'Morfeo' (MORphological biomarkers For Early diagnosis in Oncology), finanziato dal Miur tra i Programmi di ricerca scientifica di rilevante interesse nazionale, con capofila il gruppo di olografia digitale del Cnr-Isasi di Pozzuoli.

"La rilevazione delle CTC è una sfida ad alto contenuto tecnologico”, spiega Pietro Ferraro dirigente di ricerca di Cnr-Isasi e coordinatore del progetto. "A causa della loro rarità (meno di 5 cellule per 1mL) e per l'eterogeneità dei tumori, sia adulti che pediatrici, le CTC non sono facilmente individuabili. Le tecniche esistenti individuano particolari marcatori sulla superficie cellulare che sono molto selettivi e quindi utili solo in pochi casi specifici: il nostro progetto, invece, mira allo sviluppo di uno strumento diagnostico innovativo basato su biomarcatori morfologici per il rilevamento di CTC, sfruttando un nuovo approccio label-free e tutto-ottico su scala di laboratorio su chip".

L'attività di ricerca sarà incentrata sulla progettazione, sviluppo e realizzazione di una piattaforma microfluidica combinata con imaging ottico di tipo olografico. “Le misure saranno effettuate con un sistema di tomografia a contrasto di fase per misure quantitative della struttura tridimensionale di ogni singola cellula” - precisa Lisa Miccio, ricercatrice del Cnr-Isasi ed esperta di olografia. "I microcanali saranno ingegnerizzati per controllare il passaggio di ogni singola cellula e per poter analizzare un alto numero di cellule. Il nucleo del progetto riguarda l'identificazione di un sistema di parametri morfologici (come una sorta di impronte digitali) mirate a distinguere le cellule tumorali da quelle del sangue. Saranno fatti sforzi per ottenere la tomografia a singola cellula ad alta velocità per convalidare il sistema per la rilevazione di CTC nel sangue su campioni di tumore ovarico (OC) e neuroectodermico (NET)".

La visione del progetto 'Morfeo' è fortemente interdiscipinare. “La piattaforma per l’identificazione delle CTC sarà basata sullo sviluppo di un sistema di imaging tomografico integrata con tecniche di intelligenza artificiale (machine-learning) e supportata da una strategia microfluidica per la rotazione controllata delle cellule”, aggiunge Pasquale Memmolo di Cnr-Isasi, esperto di image processing.

'Morfeo' è l’unico progetto vincitore nel settore scientifico ERC- PE7 (Physics Engineering 7). Il team di ricercatori sarà composto da esperti nel campo dell’ottica e fotonica per la parte di imaging, coadiuvati da esperti di data analysis per lo sviluppo delle reti in ambito machine-learning, tutte competenze presenti all’interno del gruppo di olografia digitale di Cnr-Isasi. Rientrano nella partnership anche l’Università Federico II di Napoli con il Dipartimento di ingegneria chimica dei materiali e della produzione industriale (Dicmapi, prof.Pier Luca Maffettone) per l’ingegnerizzazione microfluidica, e il Dipartimento di medicina molecolare e biotecnologie mediche (Dmmbm, proff. Mario Capasso e Achille Iolascon) per lo studio dei tumori pediatrici. Il terzo partner è l’Università di Bologna le cui attività, coordinate dalla giovane ricercatrice Ivana Kurelac, saranno nell’ambito della ricerca sul cancro ovarico.

Il progetto avrà la durata di tre anni e consentirà il reclutamento di quattro nuovi giovani ricercatori con diverse competenze, che lavoreranno in sinergia con il team di progetto. 

Per informazioni:
Pietro Ferraro Lisa Miccio
Istituto di scienze applicate e sistemi Intelligenti 'E. Caianiello' (Cnr-Isasi)
c/o Comprensorio A. Olivetti - Via Campi Flegrei 34, Pozzuoli (Napoli)
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081/8675041
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Immagini:


Fonte: cnr.it
URL: https://www.cnr.it/it/news/9109/riconoscere-le-cellule-tumorali-analizzando-la-loro-struttura-3d