Vedere la tiroide in 3D e “seguire” lo iodio nei tessuti: dall’Unical un nuovo metodo di imaging

RENDE - 

Osservare un campione di tessuto tiroideo in tre dimensioni, senza doverlo tagliare in sottili sezioni, e scoprire dove si trova lo iodio al suo interno. È quanto ha reso possibile un nuovo metodo sviluppato nell'ambito di una ricerca internazionale pubblicata su IEEE Transactions on Medical Imaging, tra le principali riviste nel campo dell'imaging biomedico.

Lo studio nasce dalla collaborazione tra Università della Calabria e Università di Trieste. Riunisce competenze che vanno dalla fisica e dall'informatica alla medicina e all'analisi dei dati. Il primo autore del lavoro è Sandro Donato, afferente al Dipartimento di Matematica e Informatica e al Dipartimento di Fisica dell'Università della Calabria.

Come funziona. Al centro della ricerca c'è la possibilità di studiare un tessuto nella sua interezza, senza sezionarlo per osservarlo al microscopio: un approccio noto come "istologia virtuale". Nel caso della tiroide, il nuovo metodo permette anche di ricostruire in tre dimensioni la presenza dello iodio all'interno del campione.

Lo iodio è fondamentale per la produzione degli ormoni tiroidei, che regolano il metabolismo e numerose funzioni dell'organismo. Alterazioni nella capacità dei tessuti di accumularlo e utilizzarlo possono essere associate a diverse patologie della tiroide, compresi alcuni tumori. Osservare la distribuzione dello iodio in tre dimensioni potrebbe quindi arricchire, in futuro, le informazioni già disponibili con le analisi tradizionali, offrendo un livello di dettaglio spaziale finora non raggiungibile.

Per la prima volta, i ricercatori hanno dimostrato che un sistema di micro-tomografia a raggi X da laboratorio può ricostruire in tre dimensioni un campione di tessuto tiroideo umano e mapparne la distribuzione dello iodio, con una risoluzione di circa 20 micrometri (un quinto dello spessore di un capello) e una sensibilità di 1 mg/ml, sufficiente a distinguere anche piccole variazioni nella concentrazione di iodio. Lo studio utilizza inoltre l'intelligenza artificiale per migliorare la qualità delle immagini e rendere più precise le misurazioni.

Uno strumento ancora in fase di ricerca. È importante sottolineare che si tratta, al momento, di uno strumento di ricerca e non di un esame clinico di routine: l'acquisizione di ogni campione richiede infatti ancora diverse ore, e la sperimentazione è stata condotta su quattro campioni di tessuto tiroideo umano, rappresentativi di diverse condizioni patologiche. Si tratta quindi di una prima dimostrazione di fattibilità: saranno necessari studi su un numero maggiore di campioni per confermarne ulteriormente l'efficacia, oltre a un lavoro per ridurre i tempi di acquisizione, anche grazie a sorgenti di raggi X più intense.

Per verificare l'affidabilità del metodo, i risultati ottenuti in laboratorio sono stati confrontati con misure effettuate presso l'European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) di Grenoble, una delle principali infrastrutture europee per la ricerca con la luce di sincrotrone. Il confronto ha mostrato un elevato accordo tra le due tecniche, con differenze nella misurazione della quantità di iodio inferiori al 20%.

Le prospettive. «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 – e apre nuove prospettive per una migliore comprensione delle alterazioni patologiche della tiroide. L'obiettivo è sviluppare strumenti che consentano di studiare i tessuti in modo sempre più completo, mettendo in relazione la loro struttura tridimensionale con le informazioni sulla loro composizione».

La ricerca rappresenta anche un'opportunità di sviluppo per l'Università della Calabria: il gruppo intende proseguire le attività utilizzando la sorgente di raggi X STAR (Southern European Thomson source for Applied Research) dell'Ateneo.

«La presenza all'Università della Calabria di infrastrutture avanzate per l'imaging a raggi X e di competenze nell'intelligenza artificiale, nell'elaborazione dei dati e nell'analisi quantitativa crea le condizioni per sviluppare nuove tecniche per lo studio tridimensionale dei tessuti biologici», aggiunge Donato. «La presenza di un percorso formativo in Medicina e Chirurgia offre inoltre nuove possibilità di collaborazione tra ricerca tecnologica e ricerca biomedica».

I finanziamenti e i partner della ricerca. Le attività svolte presso l'Università della Calabria sono state sostenute dal progetto "Tech4You – Technologies for Climate Change Adaptation and Quality of Life Improvement", finanziato nell'ambito del Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR). Lo studio ha inoltre beneficiato del supporto del progetto "MUST" (CUP J53D23014070001), finanziato nell'ambito del PNRR – NextGenerationEU.

Alla ricerca hanno partecipato anche l'Istituto Nazionale di Fisica Nucleare (INFN), l'Unità di Anatomia Patologica dell'Ospedale di Cattinara di Trieste, Elettra-Sincrotrone Trieste e l'European Synchrotron Radiation Facility (ESRF) di Grenoble (Francia).

L’articolo è disponibile qui. Autori: S. Donato, D. Bonazza, F. Arfelli, F. Brun, A. L. Coathup, P. Cook, E. Giacomello, R. H. Menk, P. Perion, L. Brombal.