Tiroide, nuovo metodo 3D sviluppato anche dall’Unical: lo iodio nei tessuti diventa visibile senza sezionarli
La ricerca, condotta con l’Università di Trieste e pubblicata su IEEE Transactions on Medical Imaging, combina micro-tomografia a raggi X e intelligenza artificiale per ricostruire in tre dimensioni struttura e distribuzione dello iodio nei campioni
Studiare un campione di tessuto tiroideo in tre dimensioni senza doverlo tagliare in sottili sezioni e, nello stesso tempo, individuare dove si concentra lo iodio al suo interno.
È quanto reso possibile da un nuovo metodo sviluppato nell’ambito di una ricerca internazionale nata dalla collaborazione tra Università della Calabria e Università di Trieste e pubblicata su IEEE Transactions on Medical Imaging, tra le principali riviste scientifiche del settore dell’imaging biomedico.
Il primo autore dello studio è Sandro Donato, afferente al Dipartimento di Matematica e Informatica e al Dipartimento di Fisica dell’Università della Calabria.
L’istologia diventa “virtuale”
Al centro della ricerca c’è il concetto di “istologia virtuale”, cioè la possibilità di analizzare un tessuto nella sua interezza senza sezionarlo per osservarlo al microscopio.
Nel caso della tiroide, il nuovo metodo consente anche di ricostruire in tre dimensioni la distribuzione dello iodio all’interno del campione.
Un elemento particolarmente importante perché lo iodio è fondamentale nella produzione degli ormoni tiroidei, che regolano il metabolismo e numerose funzioni dell’organismo.
Alterazioni nella capacità dei tessuti di accumularlo o utilizzarlo possono essere associate a diverse patologie, comprese alcune forme tumorali.
Una risoluzione di circa 20 micrometri
Per la prima volta, i ricercatori hanno dimostrato che un sistema di micro-tomografia a raggi X da laboratorio può ricostruire tridimensionalmente un campione di tessuto tiroideo umano e mapparne la distribuzione dello iodio.
La risoluzione raggiunta è di circa 20 micrometri, pari a un quinto dello spessore di un capello, con una sensibilità di 1 mg/ml.
Questo livello di precisione consente di distinguere anche piccole variazioni nella concentrazione dello iodio e di ottenere informazioni spaziali che le analisi tradizionali non riescono a fornire nello stesso modo.
L’intelligenza artificiale migliora le immagini
Un altro elemento centrale dello studio è l’impiego dell’intelligenza artificiale.
Gli algoritmi vengono utilizzati per migliorare la qualità delle immagini e rendere più precise le misurazioni, integrando così imaging avanzato, elaborazione dei dati e analisi quantitativa.
La ricerca mostra quindi come l’incontro tra fisica, informatica e medicina possa aprire nuove possibilità nello studio dei tessuti biologici.
Una tecnologia ancora sperimentale
Il metodo, al momento, resta però uno strumento di ricerca e non un esame clinico di routine.
L’acquisizione di ciascun campione richiede infatti ancora diverse ore e la sperimentazione è stata condotta su quattro campioni di tessuto tiroideo umano rappresentativi di differenti condizioni patologiche.
Si tratta quindi di una prima dimostrazione di fattibilità. Saranno necessari studi su un numero più ampio di campioni e un ulteriore lavoro per ridurre i tempi di acquisizione.
Il confronto con il sincrotrone di Grenoble
Per verificare l’affidabilità del metodo, i risultati ottenuti in laboratorio sono stati confrontati con quelli prodotti presso l’European Synchrotron Radiation Facility di Grenoble.
Il confronto ha evidenziato un elevato grado di accordo tra le due tecniche, con differenze nella misurazione della quantità di iodio inferiori al 20%.
Un risultato che rafforza la solidità dell’approccio sperimentale e ne conferma il potenziale per ulteriori sviluppi.
Donato: «Nuove prospettive per comprendere le patologie della tiroide»
«Questo studio dimostra come l’integrazione tra imaging avanzato, analisi quantitativa e intelligenza artificiale possa ampliare le informazioni che possiamo ottenere da un campione di tessuto», sottolinea Sandro Donato.
Secondo il ricercatore, il lavoro apre nuove prospettive per una migliore comprensione delle alterazioni patologiche della tiroide, con l’obiettivo di mettere sempre più in relazione la struttura tridimensionale dei tessuti con la loro composizione.
Il ruolo dell’Università della Calabria
La ricerca rappresenta anche un’importante opportunità di sviluppo per l’Unical.
Il gruppo intende infatti proseguire le attività sfruttando la sorgente di raggi X STAR, Southern European Thomson source for Applied Research, presente nell’Ateneo.
La disponibilità di infrastrutture avanzate per l’imaging a raggi X, insieme alle competenze nell’intelligenza artificiale e nell’analisi dei dati, crea le condizioni per sviluppare nuove tecniche dedicate allo studio tridimensionale dei tessuti biologici.
A questo si aggiunge la presenza del corso di Medicina e Chirurgia, che può favorire nuove collaborazioni tra ricerca tecnologica e ricerca biomedica.
Un progetto sostenuto dal PNRR
Le attività svolte all’Università della Calabria sono state finanziate attraverso il progetto “Tech4You – Technologies for Climate Change Adaptation and Quality of Life Improvement”, nell’ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza.
Lo studio ha inoltre beneficiato del supporto del progetto MUST, anch’esso finanziato dal PNRR – NextGenerationEU.
Alla ricerca hanno partecipato anche l’Istituto Nazionale di Fisica Nucleare, l’Unità di Anatomia Patologica dell’Ospedale di Cattinara di Trieste, Elettra-Sincrotrone Trieste e l’European Synchrotron Radiation Facility di Grenoble.
Un lavoro multidisciplinare che rafforza il ruolo dell’Università della Calabria nella ricerca avanzata applicata alla medicina e apre nuove prospettive nello studio delle patologie tiroidee.