Les aimants à l'échelle nanométrique offrent une nouvelle façon de détecter les faibles, traces précoces de cancer chez les patients, selon les étudiants de l'Université Rice travaillant sur une méthode pour capitaliser sur les propriétés des aimants. Trois étudiants en mathématiques informatiques et appliquées de Rice affinent un programme pour analyser les signaux de relaxométrie magnétique provenant de nanoparticules d'oxyde de fer qui se trouvent et se fixent aux cellules cancéreuses.

Riz seniors Brian Ho, Rachel Hoffman et Eric Sung ont développé une nouvelle façon d'analyser les données pour les chercheurs sur le cancer qui espèrent utiliser des nanoparticules magnétiques pour localiser des signes de cancer que les rayons X ne détecteraient jamais.

Tous les aimants (ou matériaux sujets au magnétisme) ont des "moments magnétiques, " comme des aiguilles invisibles qui peuvent bouger et réagir aux champs magnétiques, même si leurs hôtes physiques ne le peuvent pas.

Ces aiguilles fantomatiques s'alignent lorsqu'elles sont exposées à un champ magnétique externe; lorsque le champ est supprimé, ils se "détendent" à nouveau. La relaxométrie mesure cette dernière caractéristique. Il s'avère que les moments se détendent à un rythme très différent lorsqu'ils appartiennent à des nanoparticules liées aux cellules cancéreuses.

Les étudiants travaillent avec la conseillère Rice Béatrice Rivière, la chaire Noah G. Harding et professeur de mathématiques computationnelles et appliquées, et des médecins de l'Université du Texas MD Anderson Cancer Center à Houston pour développer des programmes informatiques qui analysent les « traces » de ces moments pendant qu'ils se détendent. Albuquerque, N.M., -Basé Scientifique Senior, en collaboration avec MD Anderson, développe une plateforme commerciale de relaxométrie pour la détection précoce du cancer.

Les nanoparticules d'oxyde de fer superparamagnétiques de 25 nanomètres sont améliorées avec des protéines d'anticorps qui ciblent les protéines biomarqueurs produites par les cellules cancéreuses, a dit Sung. "Une fois qu'ils se lient aux cellules, leur amplitude de mouvement est sévèrement restreinte, et ce mouvement restreint est assez important, " dit-il. " Une fois que vous appliquez un champ magnétique externe, les dipôles des particules s'aligneront pour contrer le champ. Une fois les dipôles face à face, alors vous avez un champ magnétique essentiellement nul. Mais ce qui nous intéresse, c'est ce qui vient après."

Les étudiants et l'équipe de MD Anderson travaillent à quantifier cette phase de relaxation car elle marque la localisation des cellules cancéreuses dans les échantillons de laboratoire et chez la souris.

Les nanoparticules non liées se réorienteront de manière aléatoire en moins d'une milliseconde, mais parce que les complexes de nanoparticules associées aux anticorps qui sont liés aux cellules cancéreuses sont limités dans leur mouvement, leur relaxation magnétique est beaucoup plus lente - jusqu'à une seconde, a dit Sung. "Nous sommes en train de comprendre exactement ce que cela signifie." il a dit.

L'équipe a noté que les meilleures méthodes de détection du cancer d'aujourd'hui n'attrapent que les tumeurs contenant plus de 10 millions de cellules cancéreuses. La nouvelle approche a le potentiel de détecter des tumeurs avec aussi peu que 20, 000 cellules. Les étudiants s'attendent à ce que les méthodes reposant sur la relaxométrie soient également plus sûres que les méthodes actuelles qui exposent les patients aux rayonnements ionisants.

Le logiciel des étudiants résout deux problèmes qui peuvent corrompre les données de relaxométrie. La première est que le mouvement physique – comme la respiration d'un patient – ​​peut déplacer le signal cible et fausser les résultats. L'autre est ce que les étudiants appellent des "sauts de flux, " un artefact d'enregistrement qui provoque un changement global dans les données. " Le saut de flux a à voir avec la façon dont il est mesuré, " dit Sung. " Mais nous avons trouvé un algorithme pour prendre en charge ces deux choses. Et ça a l'air plutôt sympa."

Hoffman a déclaré que l'équipe Rice a apporté une nouvelle perspective au problème reconnu par David Fuentes de MD Anderson, professeur adjoint au Département de physique de l'imagerie, et ses collègues. "Ils regardaient ça très théoriquement, alors que nous l'examinons de manière plus pragmatique, " dit-elle. " Nous avons recherché ce que nous pouvons faire avec ces données particulières, au lieu d'essayer de développer un algorithme qui pourrait être appliqué à n'importe quel ensemble de données."

"En effet, la contribution de l'équipe de conception senior à la correction de mouvement et à la détection des sauts de flux aura un impact durable et sera intégrée dans les futurs pipelines d'analyse, " a déclaré Fuentes.

Ho a déclaré que la prochaine étape de l'équipe Rice consiste à créer un moyen de générer des traces de données synthétiques pour tester le programme. "Une fois que nous sommes capables de faire des sauts de flux et des pics de respiration, nous pouvons quantifier la qualité de notre algorithme, " il a dit.