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Un nuovo algoritmo per studiare i processi di rigenerazione e ingegnerizzazione miocardica

17 Maggio Mag 2019 0000 4 months ago
  • Maurizio Pesce

Nuovi metodi automatizzati per comprendere le basi molecolari di molte malattie croniche.


Monitorare il processo di differenziamento delle cellule staminali/progenitrici è importante sia per ideare nuovi approcci di medicina rigenerativa, sia per comprendere le basi molecolari di malattie croniche che implichino alterazioni nella struttura e nelle proprietà dei tessuti.

La “cardiosfera” è un modello rappresentativo di nicchia cardiaca (il "nido" in cui sono custodite le cellule staminali cardiache)1, che può essere adatto per studiare i processi di rigenerazione ed ingegnerizzazione del miocardio, e i meccanismi molecolari alla base di patologie del miocardio, quali la fibrosi cardiaca. In pratica, la cardiosfera è un aggregato clonale tridimensionale di cellule progenitrici che riproduce il micro ambiente della nicchia di cellule staminali con potenzialità cardiogeniche. Si tratta di un modello ‘organoide’ di sviluppo del cuore, che viene ottenuto coltivando cellule derivate da biopsie di atrio destro del cuore umano.

Per studiare le strutture organoidi, è necessario disporre di metodi quantitativi in grado di analizzare automaticamente la distribuzione degli antigeni cellulari, così da consentire lo sviluppo di modelli-struttura che descrivano il comportamento dinamico delle cellule nell’ambiente tridimensionale. Fino ad ora, l’analisi quantitativa delle immagini di fluorescenza cellulare è stata effettuata con sistemi manuali o semi-automatici, cosa che comporta numerosi svantaggi quali, ad esempio, la lentezza delle acquisizioni e la dipendenza del risultato dall’operatore.

Un nuovo studio,2 – condotto dall'Unità di ricerca di Ingegneria tissutale del Monzino, diretta da Maurizio Pesce, in collaborazione con il Politecnico di Torino e la facoltà di Medicina dell’ Università “La Sapienza” di Roma, – si è proposto di colmare questo gap attraverso l’ideazione di un nuovo tool di analisi cellulare basato su immagini tridimensionali di microscopia confocale. Questo algoritmo, denominato CARE ('CARdiosphere Evaluation'), permette di effettuare una segmentazione automatica delle immagini e di riconoscere e discriminare le strutture cellulari e le relative fluorescenze nelle strutture tridimensionali cardiache.

Ci risulta che CARE sia il primo algoritmo completamente automatizzato per la differenziazione all'interno di aggregati 3D in vitro, quali le cardiosfere. Esso potrebbe costituire, in futuro, lo strumento di elezione per l'analisi quantitativa automatizzata della distribuzione di marcatori all'interno della cardiosfera, allo scopo di individuare associazioni predittive tra stimoli meccanici cellulari e alterazioni fenotipiche.

Maurizio Pesce

Inoltre questo algoritmo ha una applicabilità allo studio degli organoidi cellulari non limitati alla biologia cardiovascolare ma anche, ad esempio, allo studio degli organoidi tumorali o come sistema di analisi delle immagini in esperimenti di tipo ‘high-throughput’ con piattaforme di ‘drug-screening’.


Riferimenti
1. Chimenti, I., Massai, D., Morbiducci, U., Beltrami A.P., Pesce, M. and Messina, E. Stem cell spheroids and ex vivo niche modeling: rationalization and scaling-up. J. Cardiovasc. Transl. Res. 2017, 10(2):150-166.
2. Salvi M, Amadeo F, Santoro R, Pesce M et al. Automated Segmentation of Fluorescence Microscopy Images for 3D Cell Detection in human-derived Cardiospheres. Sci Rep. 2019 Apr 30;9(1):6644. doi: 10.1038/s41598-019-43137-2.