L'IA al microscopio distingue i neuroni della SLA da quelli sani

La prima sorpresa è venuta dal reticolo endoplasmatico, una rete di membrane presente in ogni cellula. Craig Blackstone, della Harvard Medical School e del Mass General Brigham, ha mostrato che alcune parti, un tempo rappresentate come lamelle piatte, sono in realtà reti di minuscoli tubi, che cambiano continuamente forma. Sono dettagli che contano nelle paraplegie spastiche ereditarie e in altri disturbi legati a mutazioni di proteine. «Quando riusciamo a vedere come sono organizzate le strutture all'interno dei neuroni e come cambiano dinamicamente nella malattia, possiamo iniziare a collegare un'anomalia genetica o molecolare a ciò che accade dentro la cellula», ha detto Blackstone. I neuroni sono cellule insolitamente grandi e altamente specializzate, che devono mantenere in funzione la loro architettura interna su lunghe distanze e per tutta la vita, il che rende difficile intercettare precocemente questi problemi.

L'imaging in tempo reale aggiunge la dimensione del tempo. Erika Holzbaur, dell'Università della Pennsylvania, ha descritto l'osservazione dei mitocondri, le parti della cellula che ne forniscono l'energia, e dell'autofagia, il processo con cui una cellula elimina i mitocondri danneggiati e altri rifiuti. Il lavoro del suo team sulla sindrome dell'X fragile ha rilevato che senza la proteina FMRP i mitocondri non funzionano correttamente sia nei neuroni di topo sia in quelli umani, indicando possibili nuove strade per le terapie. «Quando un neurone muore in un paziente con SLA, Parkinson o Huntington, è troppo tardi per salvarlo», ha detto Holzbaur. L'obiettivo è cogliere i primi segnali di stress.

La SLA, sclerosi laterale amiotrofica, è notoriamente difficile da diagnosticare perché non esiste un test definitivo. I pazienti possono trascorrere quasi un anno tra medici e specialisti prima che la malattia venga confermata, e questo ritardo costa tempo proprio quando i pochi trattamenti disponibili e le sperimentazioni cliniche sono più utili nelle fasi iniziali. La microscopia robotizzata abbinata all'IA potrebbe offrire, in futuro, un modo più rapido e oggettivo per supportare la diagnosi. Questi strumenti seguono nel tempo migliaia di singoli motoneuroni, e l'IA analizza le immagini alla ricerca di schemi troppo sottili per una revisione manuale, quindi progetta e avvia esperimenti per decidere cosa verificare dopo.

Per i pazienti, il guadagno sarebbe il tempo: segnali più precoci e affidabili potrebbero portare le persone alle terapie e alle sperimentazioni prima. Per i ricercatori, significa avere un modo per verificare ipotesi su cellule prelevate dagli stessi pazienti. Questi benefici restano però condizionati. Il risultato dell'IA deriva da cellule di laboratorio, i dati sull'X fragile da neuroni di topo e umani, e non è stata annunciata alcuna tempistica per l'uso in clinica. Il passo successivo, che le notizie non descrivono, è dimostrare che gli stessi schemi reggono su gruppi più numerosi di pazienti.