Una nuova tecnica di imaging offre un quadro più chiaro
La diagnosi e l'analisi dei processi nel tessuto anormale hanno fatto enormi progressi con tecniche come la tomografia molecolare in fluorescenza (FMT). Dato che il processo è in grado di rilevare la presenza di sostanze chimiche fluorescenti nelle cellule, che variano in base alle condizioni, è possibile identificare molti cambiamenti legati alla malattia a livello cellulare e subcellulare nel tessuto anormale. I metodi precedenti si basavano su metodi fotografici per valutare la luminescenza dei tessuti. Ma questi non tengono conto della profondità del tessuto e del fatto che la luce non viaggia in linea retta da alcune cellule. Sono possibili errori diagnostici, pertanto i ricercatori hanno fatto ricorso a metodi basati sui fotoni, le particelle di base che formano la luce, uno dei quali è la FMT. Purtroppo anche la FMT presenta alcuni problemi. Questi includono la risoluzione limitata tra oggetti e la mancanza di informazioni anatomiche. Gli scienziati europei hanno quindi attinto a un'altra tecnica di imaging per colmare queste lacune. I ricercatori del progetto FMT-XCT hanno creato un ibrido tra la spettroscopia di fluorescenza per immagini e la tomografia computerizzata (CT). La CT, un tipo di tecnica a raggi X, crea immagini da molti fasci di raggi X trasversali, ma non è invasiva e produce immagini bi e tridimensionali. La correzione basata su XCT migliora le prestazioni della FMT in modo radicale. Offre la flessibilità nello studio della fisiologia e della funzione delle molecole senza usare materiali radioattivi. La maggior parte dei laboratori ha accesso alla fluorescenza, ma l'uso dei radionuclidi comporta costi aggiuntivi, ad esempio per un acceleratore di particelle, e la necessità di gestire difficoltà legate al materiale radioattivo. Il principale focus della ricerca del progetto è l'imaging preclinico per il tumore al seno. Oltre alla diagnosi, FMT-XCT si può usare per valutare la risposta alla terapia. Sono state condotte prove sulla risposta delle cellule con bassi livelli di ossigeno. È quindi importante in molte condizioni, come il carcinoma polmonare, l'asma e l'insufficienza cardiaca. I ricercatori del progetto hanno già sviluppato il prototipo funzionale e il software corrispondente. Pare che vi siano infinite possibilità di applicazioni diagnostiche e terapeutiche per una macchina con questa risoluzione e precisione. Insieme una diagnosi precisa e precoce e un trattamento più efficace offriranno prognosi migliori al paziente e le autorità sanitarie avranno la certezza di aver speso bene i soldi.
