I ricercatori hanno sviluppato nanoparticelle in grado di penetrare nella retina neurale e fornire mRNA alle cellule dei fotorecettori il cui corretto funzionamento rende possibile la visione.

Gli scienziati dell’Oregon State University College of Pharmacy hanno dimostrato in modelli animali la possibilità di utilizzare nanoparticelle lipidiche e RNA messaggero, la tecnologia alla base dei vaccini COVID-19, per trattare la cecità associata a una rara condizione genetica.

Lo studio è stato pubblicato oggi (11 gennaio 2023) sulla rivista I progressi della scienza. È stato guidato dal professore associato di scienze farmaceutiche dell’OSU Gaurav Sahay, dallo studente di dottorato dell’Oregon State Marco Herrera-Barrera e dall’assistente professore di oftalmologia dell’Oregon Health & Science University Renee Ryals.

Gli scienziati hanno superato quella che era stata la principale limitazione dell’utilizzo di nanoparticelle lipidiche, o LNP, per trasportare materiale genetico ai fini della terapia della vista, facendole raggiungere la parte posteriore dell’occhio, dove si trova la retina.

I lipidi sono acidi grassi e composti organici simili tra cui molti oli e cere naturali. Le nanoparticelle sono minuscoli pezzi di materiale di dimensioni variabili da uno a 100 miliardesimi di metro. L’RNA messaggero fornisce istruzioni alle cellule per produrre una particolare proteina.

Con i vaccini contro il coronavirus, l’mRNA trasportato dagli LNP istruisce le cellule a creare un pezzo innocuo della proteina spike del virus, che innesca una risposta immunitaria dal corpo. Come terapia per la compromissione della vista derivante dalla degenerazione retinica ereditaria, o IRD, l’mRNA istruirebbe le cellule dei fotorecettori – difettose a causa di una mutazione genetica – a produrre le proteine ​​necessarie per la vista.

L’IRD comprende un gruppo di disturbi di varia gravità e prevalenza che colpiscono una persona su poche migliaia in tutto il mondo.

Gli scienziati hanno dimostrato, in una ricerca che ha coinvolto topi e primati non umani, che gli LNP dotati di peptidi erano in grado di passare attraverso le barriere negli occhi e raggiungere la retina neurale, dove la luce viene trasformata in segnali elettrici che il cervello converte in immagini.

“Abbiamo identificato un nuovo set di peptidi che possono raggiungere la parte posteriore dell’occhio”, ha detto Sahay. “Abbiamo usato questi peptidi per agire come codici postali per consegnare nanoparticelle che trasportano materiali genetici all’indirizzo previsto all’interno dell’occhio”.

“I peptidi che abbiamo scoperto possono essere usati come ligandi mirati direttamente coniugati a RNA silenzianti, piccole molecole per terapie o come sonde di imaging”, ha aggiunto Herrera-Barrera.

Sahay e Ryals hanno ricevuto una sovvenzione di 3,2 milioni di dollari dal National Eye Institute per continuare a studiare la promessa delle nanoparticelle lipidiche nel trattamento della cecità ereditaria. Condurranno la ricerca sull’uso degli LNP per fornire uno strumento di editing genetico che potrebbe eliminare i geni cattivi nelle cellule dei fotorecettori e sostituirli con geni correttamente funzionanti.

La ricerca mira a sviluppare soluzioni per le limitazioni associate all’attuale principale mezzo di consegna per l’editing genetico: un tipo di virus noto come virus adeno-associato o AAV.

“L’AAV ha una capacità di confezionamento limitata rispetto agli LNP e può provocare una risposta del sistema immunitario”, ha affermato Sahay. “Inoltre, non funziona in modo fantastico nel continuare a esprimere gli enzimi che lo strumento di modifica utilizza come forbici molecolari per eseguire tagli nel DNA da modificare. Speriamo di utilizzare ciò che abbiamo appreso finora sugli LNP per sviluppare un sistema di consegna dell’editor di geni migliorato”.

Riferimento: “Le nanoparticelle lipidiche guidate da peptidi forniscono mRNA alla retina neurale di roditori e primati non umani” 11 gennaio 2023, I progressi della scienza.
DOI: 10.1126/sciadv.add4623

Lo studio LNP guidato dai peptidi è stato finanziato dal National Institutes of Health. Hanno partecipato alla ricerca per l’Oregon State anche i docenti del College of Pharmacy Oleh Taratula e Conroy Sun, i ricercatori post-dottorato Milan Gautam e Mohit Gupta, gli studenti di dottorato Antony Jozic e Madeleine Landry, l’assistente di ricerca Chris Acosta e lo studente universitario Nick Jacomino, uno studente di bioingegneria al College di Ingegneria che si è laureata nel 2020.

Da un’altra testata giornalistica news de www.europeantimes.news

1 C
Rome
mercoledì, Aprile 9, 2025
- Pubblicità -
Scienze & Ambiente“La seconda opinione definitiva”: l’intelligenza artificiale è altrettanto brava dei medici nell’analizzare...

“La seconda opinione definitiva”: l’intelligenza artificiale è altrettanto brava dei medici nell’analizzare i raggi X

INFORMATIVA: Alcuni degli articoli che pubblichiamo provengono da fonti non in lingua italiana e vengono tradotti automaticamente per facilitarne la lettura. Se vedete che non corrispondono o non sono scritti bene, potete sempre fare riferimento all'articolo originale, il cui link è solitamente in fondo all'articolo. Grazie per la vostra comprensione.


L’intelligenza artificiale può analizzare i raggi X e diagnosticare problemi medici proprio come, o più, accuratamente dei medici, ha scoperto un nuovo studio condotto dall’Università di Warwick.

Analisi radiografica – resa artistica illustrativa.

Analisi radiografica – resa artistica illustrativa. Credito immagine: Pixabay (licenza gratuita Pixabay)

L’intelligenza artificiale, che è stata addestrata su 2,8 milioni di radiografie toraciche storiche di oltre 1,5 milioni di pazienti, esegue la scansione dei raggi X per 37 possibili condizioni.

Era altrettanto accurato o più accurato dell’analisi del medico al momento in cui è stata eseguita la radiografia per 35 condizioni su 37 (94%).

Il software AI può scansionare i raggi X non appena vengono rilevati per possibili condizioni e segnala eventuali anomalie. Quindi fornirà una percentuale di possibilità che ciascuna delle anomalie sia presente. L’intelligenza artificiale comprende anche la gravità delle diverse condizioni e segnalerà di conseguenza ai medici quelle più urgenti.

Per verificare l’accuratezza dell’IA, un campione di oltre 1.400 raggi X analizzati è stato sottoposto a esame incrociato da un gruppo di radiologi senior, che hanno confrontato le diagnosi fatte dall’IA con le diagnosi storiche dei radiologi dell’epoca.

L’intelligenza artificiale è una collaborazione tra Warwick, King’s College di Londra e diversi siti NHS finanziata da un Wellcome Trust Innovator Award. Il programma utilizza anche un ampio modello linguistico per comprendere i rapporti storici scritti dai medici, la stessa tecnologia di base utilizzata da altri programmi di intelligenza artificiale, come ChatGPT.

Il dottor Giovanni Montana, professore di Data Science a Warwick e autore principale, ha suggerito che lo strumento di intelligenza artificiale potrebbe essere utilizzato come strumento di screening per i radiologi o per offrire “la seconda opinione definitiva”, evitando i pregiudizi umani.

Il dottor Montana ha commentato: “Questo programma è stato addestrato su milioni di raggi X ed è estremamente accurato. Elimina gli elementi dell’errore umano, che è inevitabile, e dei pregiudizi. Se un paziente viene sottoposto a una radiografia con un problema cardiaco, i medici si concentreranno inevitabilmente sul cuore piuttosto che sui polmoni.

“Ciò è del tutto comprensibile, ma comporta il rischio di problemi non rilevati in altri settori. Questa intelligenza artificiale elimina i pregiudizi umani: è la seconda opinione definitiva”.

La coautrice, la professoressa Vicky Goh del King’s College di Londra e ex presidente del comitato accademico della Royal Society of Radiologists, ha commentato: “Gli attuali programmi di intelligenza artificiale a nostra disposizione nel servizio sanitario nazionale hanno solo una portata limitata. Programmi completi di intelligenza artificiale come questo saranno il futuro della medicina, con l’intelligenza artificiale che fungerà da copilota per i medici impegnati.

“Con la grave carenza di radiologi nel Regno Unito, programmi come questo faciliteranno l’interpretazione e ridurranno i ritardi nella diagnosi e nel trattamento”.

Esiste anche la possibilità che l’intelligenza artificiale possa esaminare le radiografie in cui non vengono rilevate anomalie, ovvero circa la metà di tutte, e segnalarle ai medici in un modo che potrebbe migliorare l’efficienza del servizio sanitario nazionale. Consentendo all’intelligenza artificiale di eliminare i raggi X senza anomalie riscontrate, i radiologi avranno più tempo per concentrarsi su test impegnativi e più critici.

Un recente sondaggio dal Royal College of Radiologists ha rilevato che la carenza di radiologi stava portando a tempi di attesa più lunghi e a ritardi nelle cure nel 97% dei centri di trattamento del cancro del Regno Unito.

Questo software AI, intitolato X-Raydar, è progettato per contribuire a ridurre il carico di lavoro dei medici e ridurre i ritardi. Sorprendentemente, il gruppo di ricerca ha reso open source l’intero software per usi non commerciali per accelerare il ritmo di sviluppo della ricerca in questo settore.

Il software può essere visto in uso in un video Qui.

Fonte: Università di Warwick



Da un’altra testata giornalistica. news de www.technology.org

- Pubblicità -
- Pubblicità -Newspaper WordPress Theme

Contenuti esclusivi

Iscriviti oggi

OTTENERE L'ACCESSO ESCLUSIVO E COMPLETO AI CONTENUTI PREMIUM

SOSTENERE IL GIORNALISMO NON PROFIT

Get unlimited access to our EXCLUSIVE Content and our archive of subscriber stories.

- Pubblicità -Newspaper WordPress Theme

Articoli più recenti

Altri articoli

- Pubblicità -Newspaper WordPress Theme

INFORMATIVA: Alcuni degli articoli che pubblichiamo provengono da fonti non in lingua italiana e vengono tradotti automaticamente per facilitarne la lettura. Se vedete che non corrispondono o non sono scritti bene, potete sempre fare riferimento all'articolo originale, il cui link è solitamente in fondo all'articolo. Grazie per la vostra comprensione.