Nuovo metodo di citometria in flusso olografica “intelligente” consente di ottenere una mappatura a contrasto di fase di cellule non marcate in condizione di flusso veloce
Un team di ricerca dell’Istituto di scienze applicate e sistemi intelligenti (Cnr-Isasi) guidato da Pietro Ferraro ha sviluppato un nuovo metodo di citometria in flusso olografica “intelligente” che consente di ottenere una mappatura a contrasto di fase di cellule non marcate in condizione di flusso veloce, con campo di vista virtualmente illimitato e utilizzando un sensore lineare. Le cellule sono acquisite fuori fuoco mentre fluiscono in un sistema di tipo Lab-on-Chip e occupano posizioni arbitrarie all’interno del volume di liquido.
Il nuovo metodo di ricostruzione consente di ottenere in una singola immagine tutte le cellule di esperimenti microfluidici visibili nella miglior condizione di messa a fuoco possibile. “Il metodo di ricostruzione dell’immagine si adatta in modo automatico ai profili di velocità delle singole cellule in flusso, compensando quindi flussi non uniformi nel tempo. Si risolve così uno dei problemi più importanti dell’imaging optofluidico, che ha obbligato finora ad utilizzare sistemi molto accurati e complessi per garantire un flusso controllato e costante” commenta Vittorio Bianco.
La tecnica di “line scanning holography” sfrutta il moto delle cellule per costruire un ologramma ibrido spazio-temporale utilizzando un sensore lineare invece che a matrice. Sostituire le convenzionali camere 2D con sensori lineari ad altissimo frame rate consente di aumentare sensibilmente il throughput di acquisizione rispetto allo stato dell’arte, rendendo di fatto la citometria olografica in grado di competere con i più classici citometri commerciali. Soprattutto, il nuovo algoritmo rende possibile una compressione significativa dei dati di lunghi esperimenti microfluidici, poiché utilizza un sensore 1D per registrare e codificare in pochi pixel un’informazione ricca, variabile nel tempo, e intrinsecamente tridimensionale.
Una volta ottenuta la mappatura di un numero statisticamente rilevante di campioni in flusso, questi potranno essere analizzati mediante tecniche di machine learning per scopi di diagnostica medica, ad esempio per screening rapidi mediante analisi di sangue, urine e altri fluidi corporei.
Il sistema è pensato come un vero e proprio scanner per cellule in sospensione, ma può essere utilizzato anche per l’ispezione di tessuti in vetrini istologici in modalità stain-free. Inoltre, il nuovo metodo descritto per la prima volta nella pubblicazione sarà utile anche per il monitoraggio dell’inquinamento delle acque per rivelare la presenza di microplastiche.
Il lavoro che descrive il nuovo algoritmo è pubblicato sulla prestigiosa rivista Lab on Chip (Z. Wang et al., “Holographic flow scanning cytometry overcomes depth of focus limits and smartly adapts to microfluidic speed,” Lab Chip 23, 2316-2326, 2023) ed è il risultato di una collaborazione tra Cnr-Isasi (Pietro Ferraro, Vittorio Bianco) e l’Università degli studi di Napoli “Federico II” (Pier Luca Maffettone, Zhe Wang).
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