Il SIB, Lunaphore e gli Ospedali Universitari di Ginevra (HUG) stanno collaborando per rendere possibile la medicina oncologica di precisione. Nell'ambito di un progetto Innosuisse, mirano a sviluppare una soluzione integrativa per l'analisi fenotipica dei tumori basata su colorazione multiplex automatizzata, analisi delle immagini e apprendimento automatico.
"Mappe aeree" dei campioni tumorali: potenti strumenti di prognosi
"Quantificare e localizzare i vari tipi di cellule e le caratteristiche morfologiche presenti in un tumore, un po' come nelle immagini aeree dei paesaggi, è un passo fondamentale per stimare la prognosi e il trattamento di alcuni tipi di cancro", spiega Thomas McKee, responsabile dell'Unità di Patologia Molecolare dell'HUG. Caratterizzare questo panorama può infatti aiutare i medici a comprendere la prognosi e guidare le decisioni terapeutiche nei pazienti oncologici. «L'immunoistochimica [vedi riquadro] è il metodo utilizzato oggi per creare tali mappe. Tuttavia, nella maggior parte dei casi siamo attualmente limitati a un unico colorante».
Che cos'è l'immunoistochimica?
Questo metodo basato sugli anticorpi viene utilizzato per rilevare una proteina specifica in un campione. Nel contesto di questo progetto, che mira a caratterizzare il microambiente tumorale, consisterà nell'applicare in sequenza marcatori fluorescenti alle sezioni tumorali, al fine di identificare i tipi di cellule (cellule tumorali, cellule del sistema immunitario...) presenti nei tumori e le loro relazioni.
Integrazione della tecnologia esistente in una soluzione clinica innovativa
“Noi di Lunaphore abbiamo sviluppato una tecnologia che consente una rapida e facile immunoistochimica dei campioni, permettendo di visualizzare contemporaneamente più di 40 marcatori: si tratta del cosiddetto multiplexing”, spiega Diego Dupouy, cofondatore e CTO di Lunaphore.
La soluzione proposta nel progetto Innosuisse avviato nel luglio 2020, che coinvolge Lunaphore, il SIB e l'Unità di Patologia Molecolare dell'HUG, combinerà il prototipo di Lunaphore, un coloratore automatico integrato in un microscopio e gestito tramite un software intuitivo per l'acquisizione dei dati, con strumenti di analisi delle immagini e di intelligenza artificiale (AI) per analizzare in modo semiautomatico le immagini risultanti.
"Siamo entusiasti di apportare al progetto la nostra esperienza nel campo dell'apprendimento automatico, dell'analisi delle immagini, della patologia digitale e dello sviluppo di software", afferma Aitana Lebrand, senior project manager del gruppo di Clinical Bioinformatics al SIB e principale partner di ricerca del progetto, che lavorerà con Andrew Janowczyk (CHUV & il SIB). "La soluzione rappresenterà un importante passo avanti nell'analisi e nella generazione di biomarcatori per l'uso diagnostico di routine nella patologia clinica", conclude.
