Le fibre di idrogel su scala micrometrica potrebbero consentire l’imaging all’interno di minuscole strutture tissutali

I ricercatori hanno sviluppato fibre di idrogel trasparenti alla luce, con un diametro di poche centinaia di micrometri. Con ulteriori sviluppi, queste fibre morbide potrebbero un giorno consentire l’utilizzo di tecniche di imaging per individuare precocemente il cancro al seno, nascosto all’interno di dotti mammari molto piccoli.

“Mentre le sonde a fibra tradizionali, relativamente rigide, possono causare danni meccanici quando penetrano in spazi ristretti, curvi o in tessuti molli, le nostre fibre sono molto morbide e presentano proprietà meccaniche più simili a quelle dei tessuti molli umani”, ha affermato Yu Zhang, responsabile del team di ricerca presso l’Università di Ingegneria di Harbin, in Cina. “Abbiamo realizzato queste fibre utilizzando un metodo di filatura a trazione ispirato alla filatura della seta di ragno.”

In una ricerca pubblicata su Optics Express , i ricercatori descrivono come hanno testato le nuove fibre di idrogel integrandole in un sistema di imaging e utilizzandolo per analizzare sezioni di tessuto mammario colorate secondo le metodiche standard di anatomia patologica. Il sistema di imaging ha ricostruito con successo le caratteristiche microscopiche utilizzate dai patologi per valutare i tumori e, se combinato con algoritmi di intelligenza artificiale, ha distinto i sottotipi tumorali con una precisione del 93,97%.

“La diagnosi di cancro al seno si basa solitamente su immagini diagnostiche, biopsie con ago e analisi patologiche”, ha affermato Zhang. “In futuro, le fibre flessibili potrebbero essere in grado di acquisire informazioni ottiche da aree più piccole, profonde o ristrette, mentre l’intelligenza artificiale potrebbe valutare rapidamente lo stato dei tessuti. Ciò potrebbe aiutare i medici a individuare lesioni sospette in fase precoce o fornire informazioni ausiliarie per la biopsia, la navigazione chirurgica e la determinazione dei confini della lesione.”

Fibre di idrogel minuscole ma resistenti

I materiali idrogel sono costituiti da lunghe catene polimeriche in grado di assorbire e trattenere grandi quantità d’acqua senza dissolversi. Sebbene siano morbidi e biocompatibili, i materiali idrogel tendono a perdere facilmente acqua, a irrigidirsi o addirittura a screpolarsi se esposti all’aria, il che ne compromette l’utilizzo a lungo termine. Inoltre, la maggior parte delle fibre di idrogel esistenti ha un diametro di pochi millimetri, troppo grande per penetrare in spazi ristretti come i dotti mammari, che hanno una larghezza di poche centinaia di micrometri.

Per superare queste difficoltà, i ricercatori hanno utilizzato un metodo di fabbricazione a filatura e stiramento ispirato alla seta di ragno, che aumenta la proporzione di acqua legata e permette alle catene polimeriche di diventare più dense e ordinate durante lo stiramento. Utilizzando questo metodo, sono stati in grado di produrre fibre di idrogel di poliacrilammide (PAM) che hanno mantenuto la stabilità strutturale e di immagine in condizioni ambientali e che erano molto piccole, con diametri compresi tra circa 120 e 200 micrometri.

I ricercatori hanno valutato le fibre multimodali in idrogel, dimostrando che queste guidavano efficacemente la luce visibile e nel vicino infrarosso con basse perdite ottiche, rimanevano flessibili e funzionali anche se piegate bruscamente e conservavano le loro proprietà ottiche nel tempo. Gli studi cellulari hanno inoltre confermato una buona biocompatibilità, con le cellule che aderivano, si diffondevano e proliferavano facilmente sul materiale in idrogel.

Analisi del tessuto canceroso

Per utilizzare le fibre nell’identificazione del cancro al seno, i ricercatori le hanno integrate in un sistema di imaging. Quando esposte alla luce, i segnali ottici provenienti da un tumore al seno entrano nella fibra, formando complessi pattern di macchie man mano che la luce si propaga al suo interno. Sebbene questi pattern appaiano come rumore casuale, conservano le informazioni dell’immagine originale.

I ricercatori hanno sviluppato algoritmi di apprendimento profondo che consentono di decodificare i complessi pattern di speckle, trasformandoli nuovamente in immagini riconoscibili. Utilizzando sezioni patologiche di tumori al seno colorate con ematossilina-eosina per uno studio di fattibilità, i ricercatori hanno dimostrato che il loro framework di apprendimento profondo a due fasi è in grado di classificare il tessuto come normale, carcinoma invasivo o carcinoma duttale con un’accuratezza del 93,97%.

“Questi risultati dimostrano che la fibra multimodale in idrogel non solo può trasmettere informazioni di immagine, ma ha anche il potenziale per essere integrata con la diagnostica intelligente”, ha affermato Zhang. “In futuro, tecnologie simili potrebbero essere utilizzate non solo per il cancro al seno, ma anche per la rilevazione minimamente invasiva di altre malattie, la navigazione chirurgica, il rilevamento in vivo e l’imaging medico intelligente.”

Per avvicinare la tecnologia all’uso clinico, i ricercatori intendono migliorare la precisione della ricostruzione delle immagini, in particolare per le strutture tissutali complesse, e addestrare i loro algoritmi su set di dati medici più ampi e diversificati. Mirano inoltre a ottimizzare la fibra di idrogel per l’uso in vivo, a condurre ulteriori studi sulla sicurezza e su animali e a integrare la fibra, il sistema di imaging e gli algoritmi di intelligenza artificiale in una piattaforma compatta in grado di fornire informazioni diagnostiche utili in contesti pratici.

Abstract

Le lesioni tumorali al seno in fase iniziale sono spesso nascoste all’interno dei dotti mammari, che hanno un diametro di poche centinaia di micrometri, dove gli endoscopi a fibra ottica convenzionali a base di silice presentano gravi problemi di incompatibilità meccanica con i tessuti ultra-morbidi. Le fibre ottiche multimodali in idrogel (HMMF) offrono un’eccellente conformabilità meccanica e biocompatibilità, ma sono tipicamente limitate da un’elevata perdita ottica e da una scarsa stabilità a lungo termine dovuta alla disidratazione. In questo lavoro, presentiamo una nuova HMMF biocompatibile per l’imaging e il riconoscimento intelligente dei tumori al seno. Le fibre di idrogel di poliacrilammide (PAM) su scala micrometrica vengono fabbricate in modo continuo tramite un processo di filatura a trazione. Questo processo favorisce l’evaporazione dell’acqua libera, preservando al contempo l’acqua strettamente legata all’interno della rete polimerica, consentendo una guida ottica stabile dalla regione visibile a quella del vicino infrarosso con una perdita ottica di soli 1,05 dB/cm a 980 nm. Per decodificare i complessi pattern di speckle trasmessi attraverso le HMMF, abbiamo sviluppato una rete neurale profonda denominata BiMamba-UNet. Questo modello raggiunge una ricostruzione di immagini ad alta fedeltà con valori medi di similarità strutturale (SSIM) di 0,913 e 0,786 rispettivamente sui dataset MNIST e Fashion-MNIST. Fondamentalmente, grazie alla robusta ritenzione di idratazione del materiale, il sistema di imaging dimostra un degrado delle prestazioni trascurabile nell’arco di 7 giorni. Inoltre, come prova di concetto clinica, viene proposto un framework a due fasi per consentire la ricostruzione e il riconoscimento accurati di sezioni di tumore al seno colorate con ematossilina-eosina (H&E). Questo lavoro stabilisce una piattaforma robusta per l’imaging flessibile multimodale a fibra ottica e apre nuove prospettive per la biopsia ottica in vivo.

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