Portugueses desenvolvem tecnologia ótica inteligente para a distinção e deteção de células cancerígenas
11 março 2020
Foi publicado Scientific Reports, publicação científica de acesso livre da Nature, o artigo “iLoF: An intelligent Lab on Fiber Approach for Human Cancer Single-Cell Type Identification”, que propõe a utilização de um sistema inteligente baseado em fibra ótica (iLoF) para imobilização, isolamento e identificação de células tumorais.
O sistema iLoF serve de arquivo a “impressões digitais” de várias doenças e encontra-se a ser desenvolvido com o objetivo de permitir, num futuro próximo, testes rápidos e pouco invasivos em doenças como o Alzheimer, Acidente Vascular Cerebral, Parkinson ou cancro. Este sistema, criado pelos centros de investigação C-BER, CAP e spin-off iLoF do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) com o mesmo nome e validado em parceria com investigadores do i3S - Instituto de Inovação e Investigação em Saúde, combina algoritmos de inteligência artificial com sinais de base fotónica para identificar categorias únicas de biomarcadores, ou seja, indicadores da presença de algum estado da doença.
Neste trabalho, os investigadores mostram que o sistema iLoF é capaz de discriminar dois modelos de células cancerígenas humanas com o mesmo background genético mas com um perfil de glicosilação diferente, com uma precisão acima de 90% e uma velocidade de 2.3 segundos. “Neste trabalho, desenvolvemos um método de inteligência artificial com base na análise de sinais de dispersão laser de células aprisionadas, utilizando pontas de fibra ótica com lentes esféricas para identificar células cancerígenas humanas que diferem apenas na glicosilação da superfície e que estão relacionadas com diferentes perfis de metastização”, explica uma das autoras do artigo e investigadora do INESC TEC, Joana Paiva.
Os glicanos são estruturas de hidratos de carbono complexas que no cancro se encontram alteradas. Alguns ensaios direcionados à deteção destas alterações são utilizados na prática clínica para o diagnóstico e prognóstico desta doença. A glicosilação está também envolvida em processos biológicos importantes no desenvolvimento da doença e poderá contribuir para a estratificação de diferentes estádios de desenvolvimento e progressão da doença permitindo uma atuação terapêutica personalizada. Desta forma ensaios seletivos e simples, nomeadamente que permitam a identificação de células patológicas em matrizes complexas, como no sangue ou em tecidos por exemplo, podem ser desenvolvidos com base na deteção de alterações no processo de glicosilação. “Atualmente, o que acontece é que a deteção destas alterações como as relacionadas com as modificações ao nível dos glicanos à superfície das células em circulação é feita através de ensaios dispendiosos, morosos e complexos, que recorrem a técnicas que requerem infraestruturas laboratoriais avançadas. “Este trabalho que publicamos mostra que o sistema iLoF é capaz de identificar as células com perfil de glicosilação cancerígeno distinto com uma precisão acima de 90% através de um método simples que pode ser utilizado, futuramente, em qualquer local”, explica Joana Paiva.
No futuro, com o crescente desenvolvimento da medicina personalizada e a necessidade de desenvolver dispositivos cada vez mais pequenos e mais “inteligentes”, os investigadores preveem a incorporação do sistema iLoF num dispositivo fácil de manusear para identificação do cancro. “Este dispositivo permitiria uma seleção das células vivas circulantes capturadas de acordo com as suas características biológicas. Além disso, o sistema pode constituir um avanço significativo em futuras metodologias de deteção de cancro e outras doenças com base no rastreamento rápido de células individualizadas”, acrescenta a investigadora e atual CTO da spin-off do INESC TEC iLoF – intelligent Lab on Fiber.
A Nature Scientific Reports é a 6ª publicação científica mais importante na categoria de Life Sciences & Earth Sciences do Google Scholar, com um h-idex de 176 (o índice h é o número de artigos com citações maiores ou iguais a esse número). A nível mundial é a #23 revista com mais impacto, segundo o Google Scholar, “pelo que a publicação deste artigo nesta revista constitui um resultado de alto impacto científico”, sublinha Joana Paiva.
O artigo é da autoria de Joana Paiva (INESC TEC /Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto -FEUP/Faculdade de Ciências da Universidade do Porto -FCUP); Pedro Jorge (INESC TEC/FCUP); Rita Ribeiro (INESC TEC/ 4DCell), Meritxell Balmaña (i3s / IPATIMUP - Institute of Molecular Pathology and Immunology of the University of Porto/ IMBA- Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences); Diana Campos (i3s / IPATIMUP), Stefan Mereiter (I3S, IPATIMUP, IMBA - Institute of Molecular Biotechnology of the Austrian Academy of Sciences); Chunsheng Jin (Department of Medical Biochemistry and Cell Biology, Institute of Biomedicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg); Niclas G. Karlsson (Department of Medical Biochemistry and Cell Biology, Institute of Biomedicine, Sahlgrenska Academy, University of Gothenburg); Paula Sampaio (i3S/IBMC . Instituto de Biologia Molecular e Celular); Celso A. Reis (i3S /IPATIMUP/ Instituto de Ciências Biomédicas Abel Salazar/ Faculdade de Medicina da Universidade do Porto); e João Paulo Cunha (INESC TEC/FEUP).
A iLoF é uma startup nascida no INESC TEC e incubada na Faculdade de Medicina da Universidade do Porto (FMUP).
O artigo da Nature Scientific Reports pode ser acedido em https://www.nature.com/articles/s41598-020-59661-5
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Porto, 11 de março de 2020