NanoZoom
Scheda del progetto
Dott. Nicolò Percivalle
Il cancro è una delle principali cause di morte a livello globale e la diagnosi precoce è cruciale per migliorare i trattamenti.
Il progetto NanoZoom si propone di sviluppare e ottimizzare un sistema sperimentale diagnostico che usi sonde di pressione ultrasonore e nanoparticelle biomimetiche (Lipo-NPs) per rilevare i tumori in modo rapido e preciso. Le Lipo-NPs migliorano il contrasto ecografico e permettono una sonoluminescenza potenziata, fornendo immagini diagnostiche ad alta risoluzione.
Biocompatibili e non tossiche, queste nanoparticelle aumentano la precisione della diagnosi per tumore del colon-retto e della mammella. L'intelligenza artificiale ricostruisce immagini 3D dettagliate, promettendo una rivoluzione nella diagnosi oncologica.
Contatti:
Referente
Valentina Cauda
Email
valentina.cauda@polito.it
Tel
+39 0110907389
+39 3336333043
La sfida principale è creare un'immagine completa e precisa dell'area interessata usando un algoritmo di intelligenza artificiale che integra dati da entrambe le tecniche di imaging.
I principali obiettivi includono:
1. Sviluppare un prototipo strumentale per il doppio sistema di imaging
2. Validare preclinicamente il sistema su colture cellulari 2D e 3D, studiando la formazione dell'immagine
3. Implementare un algoritmo di intelligenza artificiale per la creazione di immagini 3D.
L'innovatività del progetto risiede nel targeting selettivo delle cellule tumorali, risparmiando quelle sane e nell'assenza di tossicità per i tessuti sani. Le nanoparticelle, iniettabili per via endovenosa o intratumorale, offrono stabilità colloidale, emocompatibilità e fungono da mezzo di contrasto per ecografia e sonoluminescenza. Prodotte sinteticamente a basso costo e altamente riproducibili, queste nanoparticelle si biodegradano in sottoprodotti sicuri e utilizzano componenti approvati da EMA e FDA, impiegando strumenti clinici certificati EU-MDR.
Il progetto ha un impatto significativo nel settore della salute per i pazienti con tumori al colon-retto e al seno. Avanza scientificamente la conoscenza della sonoluminescenza e migliora le tecniche di imaging combinato, sviluppando un algoritmo di IA per immagini 3D precise. Biomedicalmente, offre alta risoluzione e specificità, migliorando il riconoscimento precoce dei tumori. Clinicamente, migliora la profondità e risoluzione dell'ecografia, applicabile anche ad altre patologie. Socio-economicamente, aumenta la qualità della vita dei pazienti grazie alla diagnosi precoce. Industrialmente, amplia l'uso dei trasduttori ultrasonori per attivare nanoparticelle per sonoluminescenza.