Il nuovo dispositivo sensore in fibra ottica abilitato all’intelligenza artificiale potrebbe aiutare a monitorare le lesioni cerebrali
I risultati “promettenti” dei test sui tessuti cerebrali animali suggeriscono che potrebbe aiutare i medici a monitorare meglio sia la progressione della malattia che la risposta dei pazienti al trattamento di quanto sia attualmente possibile, il che indica l’alto potenziale per futuri studi diagnostici sull’uomo.
Le persone che subiscono un duro colpo alla testa, come durante gli incidenti stradali, possono subire lesioni cerebrali traumatiche (TBI), una delle principali cause di morte e disabilità in tutto il mondo che può causare difficoltà a lungo termine con memoria, concentrazione e risoluzione dei problemi.
I trauma cranici devono essere monitorati continuamente durante il trattamento. Per questo motivo, le sonde intracraniche vengono utilizzate negli ambienti di cura neurocritica per monitorare gli indicatori chiave della progressione della lesione, chiamati biomarcatori, come la pressione e l’ossigeno nel cervello.
Alcune di queste sonde possono misurare solo un biomarcatore alla volta. Altri possono monitorare diversi biomarcatori, ma richiedono diversi tubi inseriti nel cervello per farlo, il che rischia di causare ulteriori danni o infezioni ai tessuti.
I ricercatori dell’Imperial hanno ora sviluppato un sistema di monitoraggio dei pazienti per monitorare più biomarcatori a seguito di trauma cranico. Il dispositivo combina la capacità di monitorare quattro biomarcatori contemporaneamente con algoritmi di apprendimento automatico che utilizzano i dati precedenti per prevedere le concentrazioni di biomarcatori in base ai dati ottenuti in tempo reale. Se ottimizzato e testato per l’uso negli esseri umani, il dispositivo potrebbe aiutare gli ospedali a monitorare in modo più efficace il trauma cranico.
L’autore principale, il dottor Yubing Hu, del Dipartimento di ingegneria chimica dell’Imperial, ha dichiarato: “Questa è una svolta promettente. I nostri risultati promettenti indicano sia un monitoraggio accurato dei biomarcatori che previsioni precise della progressione della lesione che, dopo un ulteriore sviluppo, potrebbero aiutare i medici a monitorare la salute del cervello dei pazienti e la risposta al trattamento”.
La ricerca è pubblicata su Matter.
Testare il dispositivo
Il dispositivo comprende una fibra ottica flessibile a base di silice che viene inserita nel tessuto cerebrale per monitorare il liquido cerebrospinale (CSF), il liquido che circonda il cervello e il midollo spinale. Attaccate alla punta della fibra ci sono quattro pellicole di rilevamento che misurano simultaneamente e continuamente i livelli di un biomarcatore ciascuno all’interno del liquido cerebrospinale: pH, temperatura, ossigeno disciolto e glucosio. Le pellicole sono ricoperte da una guaina nera per ridurre il rumore di fondo e migliorare la precisione dei dati.
Per testare il dispositivo, i ricercatori hanno monitorato continuamente i livelli di questi biomarcatori nel cervello di un agnello in vari stati. Il cervello di agnello, che non aveva subito un trauma cranico ed era quindi sano, è stato sospeso nel liquido cerebrospinale artificiale che i ricercatori hanno potuto modificare per imitare a piacimento la chimica cerebrale di un trauma cranico lieve e grave.
In primo luogo hanno misurato i biomarcatori nel liquido cerebrospinale sano, prima di passare alla loro misurazione in stati di trauma cranico lieve e poi grave. Per imitare lo scenario in cui i pazienti con trauma cranico migliorano dai trattamenti medici, hanno quindi misurato di nuovo nello stato di trauma cranico lieve.
Il primo autore Yuqian Zhang, un dottorando del Dipartimento di Ingegneria Chimica, ha dichiarato: “Il nostro dispositivo raccoglie un’ampia gamma di dati medici attualmente ottenibili solo con molti sensori diversi. Il dispositivo sensore a fibra ottica integrato con l’intelligenza artificiale (AI) per ridurre le interferenze”.
Il coautore, il dottor Nan Jiang della Sichuan University, ha dichiarato: “Il dispositivo ha dimostrato un’elevata precisione nella misurazione continua di ciascun biomarcatore durante stati di malattia con trauma cranico sano, lieve e grave”.
Le sue elevate prestazioni includevano alta sensibilità (la capacità di rilevare tracce di biomarcatore), selettività (la capacità di discernere tra biomarcatori), stabilità (la capacità di fornire un monitoraggio a lungo termine con una deriva minima del segnale), biocompatibilità (la capacità del sensore per interagire in sicurezza con il tessuto cerebrale durante l’impianto a lungo termine) e robustezza.
I modelli di apprendimento automatico sono stati in grado di prevedere con precisione le concentrazioni di biomarcatori in tempo reale utilizzando le letture di una libreria di misurazioni precedenti. È stato anche in grado di identificare la transizione tra i diversi stadi di trauma cranico simulati dai ricercatori.
Il dottor Ali Yetisen, che ha guidato il team di ricerca presso il Dipartimento di ingegneria chimica, ha dichiarato: “Il nostro studio ha mostrato la capacità del dispositivo di monitorare dinamicamente più biomarcatori per valutare i cambiamenti metabolici nel cervello. Riflette continuamente lo stato della lesione, il che potrebbe aiutare i neurochirurghi a seguire il decorso della malattia con precisione per prendere decisioni e trattamenti clinici basati sull’evidenza”.
I ricercatori continuano a sviluppare il sensore utilizzando fasci ottici per espandere la gamma di biomarcatori testabili, come agenti infiammatori e neurotrasmettitori. Stanno inoltre sviluppando un sistema di apprendimento automatico più complesso per sfruttare al meglio i dati e i meccanismi predittivi disponibili. Notano inoltre che sono necessari più test che utilizzano animali vivi per valutare la risposta di un intero corpo alla sonda e per testare la capacità del sensore a fibra in applicazioni reali.
Questa ricerca è stata finanziata dalla Royal Society e dalla Royal Society of Chemistry.
” Sensori in fibra ottica multiplex per il monitoraggio dinamico del cervello ” di Yuqian Zhang, Yubing Hu, Qiao Liu, Kai Lou, Shuhan Wang, Naihan Zhang, Nan Jiang e Ali K. Yetisen. Pubblicato il 16 agosto 2022 in Materia .
