Chi ha detto che per vedere meglio servono necessariamente lenti potentissime? Gli scienziati del Bio-Photonics Lab alla University of California, Los Angeles, coordinati da Alon Greenbaum, hanno appena messo a punto un microscopio senza lenti in grado di catturare immagini di tessuti biologici con ampiezza di campo (cioè dimensione dell’immagine acquisita) cento volte maggiore rispetto a un microscopio “tradizionale”. Lo strumento, dicono gli autori, potrebbe rappresentare quindi una valida (ed economica) alternativa alla microscopia che si serve di lenti per ingrandire i campioni da esaminare.
Il microscopio usa un diodo per illuminare un tessuto o un campione di sangue posti su un vetrino inserito nel dispositivo. Dopodiché un sensore elettronico, simile a quello utilizzato nella maggior parte degli smartphone, acquisisce il pattern di luci e ombre – una sorta di ologramma – create dal campione, che a sua volta viene usato per ricostruire digitalmente un’immagine ad alta risoluzione. La tecnica non è del tutto nuova, ma lo sviluppo di dispositivi del genere, finora, si era arrestato a causa di difficoltà nella generazione di immagini olografiche di alta qualità. L’équipe di Greenbaum ha lavorato proprio su questo, progettando algoritmi e tecniche computazionali ad hoc per migliorare la risoluzione degli ologrammi. Ma gli scienziati sono andati anche oltre: il loro codice permette, infatti, la colorazione dell’immagine e la messa a fuoco tridimensionale del campione, a differenza degli aggiustamenti manuali necessari nella microscopia tradizionale.
Per dimostrare le potenzialità del dispositivo, i ricercatori hanno acquisito immagini di tessuti umani colpiti da tumore al seno, Pap test e globuli falciformi. Un patologo esperto, esaminando le immagini, ha diagnosticato il tumore al seno benigno e avanzato con una precisione del 99%. Migliorando ulteriormente il dispositivo, sostengono gli autori del lavoro, sarà possibile trasformarlo in uno strumento prezioso per aiutare gli anatomo-patologi nella formulazione della diagnosi delle malattie.
Credits immagine: UCLA Nano- and Bio-Photonics Lab
Riferimenti: Science Translational Medicine doi:10.1126/scitranslmed.3009850
