Approfondimenti di alta precisione su ossa, cervello e nuclei cellulari

Perché le ossa si rompono così facilmente negli anziani? La densità delle ossa viene solitamente determinata con una speciale radiografia per valutare il rischio di frattura. "Ma questo da solo è un indicatore relativamente scarso", afferma Marianne Liebi, ricercatrice presso il Centro per la Scienza dei Fotoni del PSI. Le ossa non diventano solo più porose con l'età. Anche altri fattori giocano un ruolo. Un metodo che il team di Liebi ha ulteriormente sviluppato a questo scopo può ora misurarli su piccoli campioni individuali. Con questa ricerca di base, i ricercatori stanno acquisendo conoscenze su come è organizzata la struttura ossea e su come cambia con l'età. Queste scoperte aiutano a sviluppare impianti migliori per stabilizzare le ossa in modo ottimale.

Il gruppo di ricerca di Liebi utilizza la speciale luce a raggi X della Swiss Light Source SLS, una delle cinque grandi strutture di ricerca del PSI. Lei e il suo team hanno perfezionato per ben dieci anni un metodo chiamato tomografia tensoriale a diffusione di raggi X a piccolo angolo, o in breve SAXS-TT. Questo metodo consente ai ricercatori di ottenere una visione tridimensionale ad alta risoluzione e, in particolare, di visualizzare un fattore che influisce notevolmente sulla stabilità dell'osso: l'orientamento delle fibre di collagene che compongono il materiale osseo. "Le fibre sono mille volte più sottili di un capello e formano una matrice organica, per così dire", spiega Liebi. "Sul collo del femore tendono a correre parallele per ammortizzare le forze che agiscono su di esse. In altre zone dell'osso, invece, si incrociano come le fibre di legno di un pannello truciolare per ottenere la massima stabilità statica".

Sebbene la SAXS-TT non sia in grado di risolvere queste nanostrutture singolarmente, può leggere la forma e l'orientamento in diverse aree utilizzando la diffusione dei raggi X. "Questo ci permette di vedere la qualità delle nanostrutture. "Questo ci permette di vedere la qualità dell'osso o come cresce insieme a un sostituto osseo", dice Liebi. In un progetto con l'Università di Berna, il suo team sta studiando le circostanze delle fratture del collo del femore, un rischio soprattutto per le persone anziane. È noto che la densità ossea diminuisce con l'età, in particolare nella parte superiore del collo del femore. Le misurazioni effettuate dall'équipe di Liebi mostrano per la prima volta che anche le fibre di collagene su questo lato a rischio di frattura sono meno ordinate e le piastrine ossee hanno una forma diversa. Si tratta di piccole lamelle di fosfato di calcio che si trovano tra le fibre di collagene e le stabilizzano.

"Con il nostro metodo, possiamo osservare l'orientamento delle strutture più piccole anche in altre parti del corpo", spiega Liebi. Per esempio, i ricercatori del PSI hanno visualizzato l'orientamento dei cosiddetti tubuli dentinali nei denti umani. "Abbiamo anche esaminato lo strato di mielina che circonda le fibre nervose delle cellule cerebrali utilizzando la SAXS-TT", riferisce Liebi.

Un diagramma di circuito del cervello

Per le misurazioni di alta precisione del cervello, il team di Liebi collabora talvolta con il gruppo del neurobiologo del PSI Adrian Wanner, che conduce ricerche presso il Centro di Scienze della Vita. Egli vuole decifrare il modo in cui le innumerevoli cellule cerebrali, note come neuroni, sono collegate e richiamano i ricordi. Il risultato finale dovrebbe essere un diagramma dettagliato del circuito cerebrale. Anche per rintracciare le cause esatte di malattie neurodegenerative come l'Alzheimer e il Parkinson.

"Ci sono 100.000 neuroni in un singolo millimetro cubo di cervello", dice Wanner. Ognuna di queste cellule cerebrali ha migliaia di connessioni con altri neuroni, il che significa che questo millimetro cubo contiene diverse centinaia di milioni di sinapsi e circa quattro chilometri di percorsi nervosi. L'ipotesi di Wanner: per comprendere i processi in questo fitto groviglio, le connessioni sinaptiche e l'organizzazione dei neuroni devono essere registrate ad alta risoluzione in un contesto su larga scala, cioè idealmente l'intero cervello.

Il team sta adottando un approccio duplice a questa sfida: Da un lato, i ricercatori esaminano il tessuto cerebrale morto al microscopio elettronico - dove raggiungono una risoluzione di quattro nanometri nelle sezioni di tessuto - e con la SAXS all'SLS. Ciò consente di ottenere immagini 3D ad altissima risoluzione dei circuiti cerebrali. Dall'altro lato, osservano topi vivi che sono stati addestrati a orientarsi in un labirinto virtuale. I ricercatori usano l'imaging del calcio per tracciare quali singole cellule cerebrali si attivano quando il topo ricorda il percorso corretto: quando le cellule emettono segnali, gli ioni di calcio che le attraversano stimolano alcune proteine a illuminarsi. "Così, mentre il topo attraversa i corridoi, il suo cervello si illumina qua e là come un albero di Natale", spiega Wanner. Naturalmente, l'attività varia leggermente da topo a topo. Tuttavia, è possibile identificare alcuni schemi di connessione per determinati compiti e trasferirli al cervello umano. "È questo che ci interessa", dice Wanner: "Vogliamo ricavare le leggi in base alle quali un cervello sano - nei topi e negli esseri umani - funziona".

Il team di Wanner ripete gli esperimenti con topi geneticamente modificati che hanno sviluppato l'Alzheimer in fasi diverse. E poi i ricercatori confrontano i modelli: cosa impedisce al cervello di richiamare i ricordi? E in che misura ciò è legato alle "placche", cioè ai depositi di proteine dannose nel cervello, a cui l'Alzheimer è generalmente attribuito? Forse è possibile trovare una spiegazione al fatto che alcune persone affette da Alzheimer non ne risentono affatto nonostante la presenza delle placche e altre molto prima della loro comparsa. "Potremmo anche scoprire fattori completamente diversi, ad esempio la mancanza di alcuni organelli cellulari nelle sinapsi difettose", afferma Wanner. "Questo potrebbe fornire nuovi approcci per le terapie".

Sfruttare il principio della pasta al formaggio per combattere l'Alzheimer e il Parkinson

Nel frattempo, un gruppo guidato dal biofisico Jinghui Luo, che lavora anche presso il Centro di Scienze della Vita del PSI, sta seguendo un approccio diverso: i ricercatori vogliono capire meglio gli ammassi proteici disordinati che sono associati all'Alzheimer e al Parkinson.

Il team di Luo ha condotto studi biofisici in vitro e su colture cellulari, nonché esperimenti sul nematode Caenorhabditis elegans, spesso utilizzato come organismo modello nella ricerca sull'invecchiamento. La molecola endogena spermina è in grado di proteggere i neuroni e di attenuare la perdita di memoria legata all'età; Luo ha voluto scoprire esattamente perché questo avviene. Come Liebi e Wanner, anche lui ha utilizzato le misurazioni SAXS presso l'SLS. Ciò gli ha permesso di decifrare la modalità d'azione della spermina: il nostro corpo è costantemente impegnato a scomporre le proteine dannose o non necessarie, evitando che si aggreghino e si depositino; questo processo di degradazione è chiamato autofagia. La molecola di spermina favorisce questo processo in modo tanto semplice quanto efficace. "La spermina agisce come il formaggio sugli spaghetti: lega insieme i singoli filamenti proteici per formare una rete mobile", spiega Luo. "Questa rete è più facile da smantellare per l'organismo che non se le proteine fossero trasformate in grossi grumi rigidi".

Luo spera che questa scoperta possa portare a nuove sostanze attive contro l'Alzheimer e il Parkinson. Forse anche di più, visto che la spermina ha un effetto anche su altre malattie come il cancro. Oltre alla spermina, esistono molte altre molecole appartenenti alla classe delle cosiddette poliammine, che svolgono anch'esse importanti funzioni nell'organismo e sono quindi di interesse medico. La ricerca in questo settore ha ancora un grande potenziale. "Se comprendessimo meglio i processi sottostanti", dice Luo, "potremmo trovare ricette ancora migliori per la nostra salsa al formaggio, per così dire". In questa ricerca, il team di Luo sta utilizzando anche una speciale intelligenza artificiale in grado di calcolare molto più velocemente le combinazioni promettenti di "ingredienti per la salsa" sulla base di tutti i dati disponibili.

Riconoscere precocemente le malattie legate all'età con l'intelligenza artificiale

Un altro esperto che utilizza l'intelligenza artificiale per la ricerca biomolecolare lavora presso il Centre for Life Sciences del PSI: G. V. Shivashankar e il suo team hanno sviluppato un metodo basato sull'intelligenza artificiale per il riconoscimento precoce di varie malattie legate all'età. "La maggior parte degli organi e dei tessuti si deteriora con l'avanzare dell'età perché le cellule si dividono meno frequentemente e quindi non si rinnovano più", spiega Shivashankar. "È fondamentale individuare questo fenomeno il prima possibile, in modo da poter intervenire e invecchiare in modo più sano".

Il suo team inizia con le cellule del sangue: "In quasi tutte le malattie, i prodotti metabolici caratteristici o i frammenti di materiale genetico del tessuto malato finiscono nel sangue", dice Shivashankar. "Le cellule del sangue, in quanto componenti centrali del sistema immunitario, reagiscono a questo fenomeno avviando delle contromisure". L'idea è quindi quella di scattare immagini ad alta risoluzione di una speciale palla molecolare all'interno dei nuclei cellulari: la cromatina. Questo materiale è, per così dire, la forma impacchettata del nostro materiale genetico, il DNA. Cambia a ogni attivazione della cellula, quando i geni vengono disimballati per essere letti. Il team di Shivashankar ha scoperto che le cellule del sangue si attivano in modo diverso per ogni malattia, il che porta a cambiamenti specifici nella loro cromatina.

"Tuttavia, per riconoscere questi sottili cambiamenti, è necessario confrontare centinaia di caratteristiche come la forma, la consistenza e lo spettro luminoso", ammette Shivashankar. In collaborazione con i ricercatori del Massachusetts Institute of Technology americano, il team di Shivashankar ha quindi programmato un'intelligenza artificiale. "È molto più veloce e affidabile di qualsiasi umano nel confrontare questi modelli". Nei test, l'intelligenza artificiale è già riuscita a distinguere la cromatina dei pazienti affetti da cancro da quella degli individui sani con un tasso di precisione superiore all'85%. "Con ulteriori miglioramenti, vogliamo aumentare ulteriormente questo tasso e raggiungere l'accuratezza richiesta per l'autorizzazione da parte di Swissmedic", spiega Shivashankar.

Per raggiungere questo obiettivo, i ricercatori stanno innanzitutto creando un database di modelli di cromatina sani, poiché l'età, il sesso e l'origine ne influenzano l'aspetto. L'obiettivo è di arrivare a oltre diecimila profili. "Dobbiamo prima definire quali modelli di cromatina sono considerati sani, in modo che il sistema abbia una solida base di riferimento", dice Shivashankar. Una volta creato questo atlante, potrebbero iniziare gli studi clinici.

Un giorno, la diagnosi precoce di varie malattie potrebbe diventare un test di routine molto semplice nelle cliniche e negli ambulatori medici: "Abbiamo già sviluppato un dispositivo che richiede solo poche gocce di sangue per l'analisi e un microscopio che viene semplicemente collegato a un telefono cellulare. Il programma per il rilevamento viene poi eseguito su di esso", riferisce Shivashankar. "La tecnologia sarà quindi molto veloce, economica e facile da usare, ideale per le regioni con infrastrutture mediche limitate".

Capire più precisamente, riconoscere prima. "Il PSI è un luogo speciale in cui confluiscono ricerche diverse e di alto livello sull'invecchiamento sano", afferma Shivashankar. E a volte il percorso dalla ricerca di base all'applicazione può essere sorprendentemente breve: Partner industriali come Roche sono già interessati al metodo di Shivashankar.