Biomateriali

Nanosensori per la diagnosi precoce del cancro ovarico

Come ormai noto, la diagnosi precoce del cancro assume fondamentale importanza per la buona riuscita della terapia. Ecco perché Daniel Heller, ingegnere biomedico a capo del laboratorio di nanomedicina dell’istituto Sloan Kettering, e il suo team si stanno concentrando sullo sviluppo di differenti tipi di nanosensori per la rilevazione precoce del cancro ovarico. L’obiettivo è quello di rendere disponibile questa tecnologia in particolare per le persone che presentano un elevato fattore di rischio o ereditarietà.

Diagnosticare il cancro in anticipo aumenta notevolmente le possibilità di cura. Questo vale per diverse tipologie di tumore. Ecco perché siamo così concentrati sullo sviluppo di nanosensori per la diagnosi precoce.

Dr. Daniel Heller

Che cos’è il cancro ovarico?

Le ovaie sono piccoli organi a forma di mandorla situati su entrambi i lati dell’utero le cui funzioni sono:

  • Produrre ormoni sessuali, quali estrogeni e progesterone;
  • Produrre ovociti, cellule riproduttive femminili.

Il rapporto “Global Cancer Statistics 2020”, prodotto in collaborazione dall’American Cancer Society (ACS) e la International Agency for Research on Cancer (IARC), mostra che, a livello globale, il tumore ovarico costituisce circe il 3,4% di tutti i tumori femminili, con maggiore incidenza nei Paesi a reddito alto (7,1%) rispetto ai Paesi a reddito medio-basso (5,8%).

Come funzionano i nanosensori?

Il gruppo di ricerca americano si sta focalizzando sullo sviluppo di due tipologie di nanosensori:

  • un primo tipo, progettato per essere impiantato direttamente nell’utero, che prende il nome di dispositivo intrauterino;

Il funzionamento dei sensori si basa sul fatto che le cellule tumorali producono e rilasciano proteine caratteristiche, note come biomarkers, nell’ambiente che le circonda. A causa della loro scarsa concentrazione, questi biomarkers diventano difficilmente rilevabili tramite i test ematici convenzionali. Il posizionamento di un nanosensore nelle zone d’interesse, quali le tube di Falloppio e l’utero, può in linea teorica permettere di individuarli. Queste zone, infatti, non solo sono la fonte di rilascio delle molecole bersaglio, ma anche il punto in cui la loro concentrazione è massima.

Esempio di nano sensore intrauterino impiantabile. Credits: Memorial Sloan Kettering Cancer Center

L’elemento chiave che ne permette il funzionamento è il nanotubo di carbonio, struttura in grado di emettere luce infrarossa innocua. In particolare, può essere utilizzato per funzionalizzare i già noti anticorpi che riconoscono e si legano in modo specifico a un determinato biomarcatore. L’apporto delle nanotecnologie consiste nell’evidenziare la genesi del legame, caratterizzata da una variazione di colore della luce emanata dai nanotubi di carbonio, che può essere facilmente captata da un rilevatore indossato all’esterno del corpo.

Le prime applicazioni hanno dimostrato l’efficacia dei nanosensori nella rilevazione del cancro ovarico nei topi, basandosi sulla presenza del biomarcatore chiamato HE4. Sulla base di questi risultati promettenti, il Dr. Heller e il suo team stanno conducendo i primi test su uteri umani già stati rimossi chirurgicamente. I nanosensori sono stati impiantati nel tessuto e sono stati testati per rilevare la presenza del biomarker più comune del tumore, il CA125.

Un diverso approccio permetterebbe lo screening di massa

Il dottor Daniel Heller e il suo team stanno anche lavorando ad un secondo approccio, diverso rispetto a quello studiato precedentemente. Da una parte rileva migliaia di potenziali markers contemporaneamente attraverso una serie di nanosensori, dall’altra analizza i risultati ottenuti mediante algoritmi di machine learning, in grado di trovare una correlazione tra i dati e lo stadio della malattia, ottenendone così “un’impronta digitale”.

Questa strategia, più accurata nella rilevazione del tumore e della sua progressione rispetto a quelle attuali, potrebbe permettere in futuro uno screening rapido e a basso costo, largamente accessibile.

A cura di Fabio Verducci.

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