Elettroporazione e AI: La Mia Scommessa per Prevedere il Successo della Terapia Anti-Cancro al Fegato con la Bioimpedenza!

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di una cosa che mi sta davvero a cuore e che, scommetto, potrebbe rivoluzionare il modo in cui affrontiamo alcune terapie tumorali, in particolare quelle che riguardano il fegato. Immaginate di avere uno strumento che, quasi come una sfera di cristallo, ci permetta di capire in anticipo se un trattamento sta funzionando al meglio. Beh, forse non siamo ancora alla magia, ma ci stiamo avvicinando con qualcosa di molto scientifico e, lasciatemelo dire, affascinante: la bioimpedenza accoppiata all’intelligenza artificiale.

Eletroporazione Irreversibile: Una Nuova Frontiera (con un Piccolo Ingrippo)

Avete mai sentito parlare di elettroporazione irreversibile (IRE)? È una tecnica fichissima, una specie di ablazione fisica che usa impulsi elettrici ad alta tensione per “bucare” in modo selettivo e permanente le membrane delle cellule tumorali, portandole alla morte. Il bello dell’IRE, rispetto a tecniche più tradizionali come la radiofrequenza o le microonde, è che è un meccanismo di ablazione non termico. Questo significa che riduce i danni alle strutture sensibili al calore che si trovano vicino al tumore. Pensate al fegato, ma anche alla prostata, ai reni, al pancreas: l’IRE ha già dato risultati promettenti in questi organi.

Però, c’è un “ma”. Nonostante le sue enormi potenzialità, valutare l’efficacia del trattamento in tempo reale è una vera sfida. Rischiamo di sotto-trattare o sovra-trattare il tessuto, e al momento non abbiamo metodi super efficaci e accurati per capirlo subito. Le tecniche attuali come la TAC (Tomografia Computerizzata) o la RMI (Risonanza Magnetica per Immagini) hanno un certo ritardo temporale e non sono ideali per monitorare un processo lento come l’apoptosi (la morte cellulare programmata). L’ecografia, d’altro canto, può dare immagini in tempo reale, ma la qualità dell’immagine deve essere alta e ci sono limiti di risoluzione temporale e spaziale. Insomma, un bel rompicapo!

L’Impedenza Biologica: La Carta d’Identità Elettrica dei Tessuti

Ed è qui che entra in gioco la spettroscopia di bioimpedenza. Sembra un parolone, ma l’idea di base è semplice: i diversi componenti delle cellule hanno proprietà dielettriche differenti. Questo significa che rispondono in modo diverso a segnali elettrici sinusoidali a varie frequenze. Per esempio, la membrana cellulare si comporta come un condensatore: blocca le correnti a bassa frequenza e fa passare quelle ad alta frequenza. Se la struttura della membrana cellulare cambia – come succede durante l’IRE – cambierà anche il modo in cui la corrente la attraversa. Questa dipendenza dalla frequenza permette allo spettro di impedenza di riflettere i meccanismi biologici del tessuto.

Durante l’IRE, quando le membrane cellulari vengono “elettroporate” dagli impulsi ad alta tensione, sia la membrana stessa che il fluido extracellulare subiscono modifiche. Di conseguenza, i parametri elettrici delle cellule e lo spettro di impedenza cambiano. Questo ci ha fatto pensare: e se usassimo lo spettro di impedenza per valutare il grado di ablazione? L’idea è teoricamente fattibile!

Studi precedenti avevano già esplorato le variazioni di impedenza durante l’IRE, ma c’erano ancora degli ostacoli per portare questa tecnica nella pratica clinica.

La Sfida del Tempo e la Nostra Sfera di Cristallo: La Rete Neurale

Il primo grosso problema è il tempo. La morte cellulare dopo l’IRE non è immediata; si stabilizza solo dopo 24-72 ore dal trattamento. Quindi, anche lo spettro di impedenza del tessuto trattato cambierà nel tempo fino a raggiungere uno stato stazionario in questo lasso di tempo. Ma per scopi clinici, abbiamo bisogno di valutare il grado di ablazione stabilizzato molto prima, idealmente entro poco tempo dall’intervento. Se dobbiamo aspettare 72 ore, la valutazione basata sull’impedenza perde gran parte del suo valore clinico.

Per affrontare questa sfida, nel nostro studio abbiamo fatto esperimenti di ablazione su tessuto epatico di topo. Abbiamo misurato gli spettri di impedenza in diversi momenti prima e dopo l’ablazione, esplorando la relazione tra spettro di impedenza e tempo. E qui viene il bello: abbiamo costruito un modello di rete neurale (una rete neurale a retropropagazione, o BP neural network) per prevedere l’impedenza allo stato stazionario (cioè dopo 72 ore) basandoci sui cambiamenti di impedenza osservati in un breve periodo dopo il trattamento (entro 30 minuti).

Abbiamo usato i dati di ablazione di 55 fegati di topo come campioni per l’addestramento e una validazione incrociata a 5 fold. Il modello è riuscito a predire i parametri del circuito equivalente (un modo per quantificare lo spettro di impedenza) dopo 72 ore, partendo dai parametri misurati 30 minuti dopo l’ablazione. I risultati sono stati più che accettabili: un errore quadratico medio (RMSE) di 7.33, un errore percentuale assoluto medio (MAPE) dell’8.62% e un coefficiente di determinazione (R²) di 0.82. Non male, eh?

Per i nostri esperimenti, abbiamo utilizzato un generatore di impulsi biomedici, un analizzatore di impedenza e degli elettrodi specifici. Abbiamo applicato impulsi con diverse ampiezze di voltaggio (150, 200, 250, 300 V), diverso numero di impulsi (25, 50, 75, 100) e diverse durate dell’impulso (10 µs, 50 µs, 100 µs) su un totale di 55 topi. Ogni combinazione di parametri è stata testata su cinque topi. Gli spettri di impedenza sono stati misurati prima dell’ablazione, subito dopo, 15 minuti dopo, 30 minuti dopo e 72 ore dopo.

Dai Numeri alla Realtà: Collegare l’Impedenza all’Ablazione Effettiva

Ok, la rete neurale può predire l’impedenza allo stato stazionario in breve tempo. Ma questa impedenza come si traduce nel grado effettivo di ablazione? Per rispondere a questa domanda, abbiamo fatto un ulteriore passo. Abbiamo eseguito una colorazione con ematossilina-eosina (HeE) sui campioni di tessuto epatico 72 ore dopo l’ablazione per un’analisi patologica. Abbiamo valutato il grado di ablazione usando l’area di ablazione come indice e abbiamo esplorato la relazione tra la variazione di impedenza e il grado di ablazione dopo il raggiungimento dello stato stazionario.

Abbiamo scoperto una relazione approssimativamente esponenziale tra le variazioni relative della resistenza equivalente del fluido extracellulare (chiamiamola Re) e il grado di ablazione dopo 72 ore. In pratica, analizzando come cambiava questo parametro Re, potevamo stimare quanto tessuto era stato effettivamente distrutto. Più specificamente, abbiamo definito una variabile, Re_rc, che riflette le variazioni relative della resistenza equivalente del fluido extracellulare prima e 72 ore dopo l’ablazione. La nostra rete neurale poteva predire il valore di Re a 72 ore, e da lì potevamo calcolare Re_rc.

Mettendo in relazione Re_rc con l’area di ablazione misurata dalle immagini HeE, abbiamo trovato una forte correlazione (R² di 0.947), descritta dalla funzione y = 0.0001073e^13.61x. Questo significa che maggiori variazioni relative nella resistenza del fluido extracellulare (Re_rc) corrispondono ad aree di ablazione più grandi. È stato interessante notare che l’estensione dell’ablazione sembrava più sensibile ai parametri di voltaggio rispetto ad altri parametri come il numero o la durata degli impulsi.

Cosa Significa Tutto Questo per il Futuro?

Questo studio, secondo me, è un passo avanti importante. Abbiamo dimostrato che una rete neurale BP può predire i valori di impedenza allo stato stazionario dopo l’ablazione in un tempo breve (entro 30 minuti) e, cosa fondamentale, che possiamo valutare il grado di ablazione basandoci su queste variazioni di impedenza. Questo apre una prospettiva nuova per valutare la “severità” dell’ablazione.

Pensate alle applicazioni cliniche future: potremmo avere uno strumento per valutare in tempo reale il grado di ablazione durante il trattamento! Questo darebbe ai medici un supporto più accurato per prendere decisioni terapeutiche, prevenendo efficacemente problemi di sotto-trattamento o sovra-trattamento durante l’intervento chirurgico. È un po’ come dare loro degli “occhiali speciali” per vedere l’effetto del trattamento mentre lo stanno facendo.

Limiti e Prossimi Passi: La Strada è Ancora Lunga ma Promettente

Certo, siamo ancora agli inizi. Questo studio si è concentrato su tessuto epatico normale di topo, e la dimensione del campione per l’addestramento della rete neurale è limitata. Sappiamo che tessuti diversi, o tumori all’interno dello stesso individuo o in organi diversi, potrebbero rispondere in modo differente agli stessi parametri di impulso, a causa dell’eterogeneità tissutale. Per organi specifici, bisognerà considerare le differenze individuali e servono molti più dati per supportare il modello per vari organi o tessuti tumorali.

Il nostro team è un gruppo interdisciplinare di ingegneria medica, e i nostri piani futuri includono il miglioramento della generalizzabilità del nostro modello. Vogliamo raccogliere dati da diversi tessuti di organi e campioni tumorali per addestrare il modello e validare l’applicabilità del metodo a diversi organi e tumori negli animali. Successivamente, puntiamo a raccogliere dati clinici, costruire un database patologico di pazienti ed estendere questo metodo alla pratica clinica.

Nonostante queste limitazioni, aver verificato la fattibilità di valutare l’ablazione allo stato stazionario attraverso i cambiamenti di impedenza intraoperatori nel tessuto epatico normale ha un valore di riferimento importante per le future valutazioni dell’ablazione tumorale negli esseri umani. È un primo, entusiasmante passo verso trattamenti più precisi e personalizzati.

Insomma, la combinazione di bioimpedenza e intelligenza artificiale mi sembra una strada incredibilmente promettente. Tenetevi forte, perché la medicina del futuro potrebbe essere più “elettrizzante” di quanto pensiamo!

Fonte: Springer