Grande fratello biologico, così una microcamera ha osservato per 12 ore le cellule
Una chiave per mettere a punto cure più precise ed efficaci,ad esempio contro tumori e malattie auto-immuni. La videocamera, mille volte più piccola di una goccia di pioggia, è descritta sulla rivista Small ed è stata costruita e sperimentata nel Politecnico di Losanna
L’osservazione sempre più da vicino di meccanismi cellulari permette di affinare la strategia per combattere in futuro sempre più malattie. E così come in un grande fratello biologico una minuscola videocamera ha osservato per ore il comportamento delle cellule e ha permesso di decifrarne il linguaggio segreto, fatto di molecole. Una chiave per mettere a punto cure più precise ed efficaci,ad esempio contro tumori e malattie auto-immuni. La videocamera, mille volte più piccola di una goccia di pioggia, è descritta sulla rivista Small ed è stata costruita e sperimentata nel Politecnico di Losanna.
Proprio come gli esseri umani, anche le cellule hanno comportamenti unici. Ad esempio, quando entrano in contatto con uno stimolo esterno, come un virus, producono diverse quantità di molecole e comunicano con le altre cellule in modo diverso. Quelle tumorali per esempio producono ormoni e proteine per invadere i tessuti sani, mentre quelle immunitarie rispondono alle infezioni producendo delle molecole proteiche che stimolano il sistema immunitario a combattere. Ma il punto è capire il meccanismo che controlla il comportamento di ogni singola cellula.
Il gruppo del Politecnico di Losanna guidato da Hatice Altug e Xiaokang Li, ha raccolto la sfida costruendo la piccolissima videocamera, all’interno della quale hanno introdotto la cellula e l’hanno osservata in azione, registrandone il comportamento in tempo reale fino a 12 ore consecutive, senza modificare il suo ambiente, controllando continuamente la quantità e il tipo di molecole prodotte. “In questo modo possiamo selezionare le cellule immunitarie più forti per combattere una malattia”, ha osservato Altug. Numerose le possibili applicazioni. Tra le più interessanti, secondo Xiaokang Li, la possibilità di “identificare le cellule tumorali più aggressive e decidere così la terapia più efficace”.