Si tratta di un vero e proprio naso artificiale sviluppato all’Università di Tampere, in Finlandia, che aiuterà i neurochirurghi a identificare il tessuto canceroso durante l’intervento al cervello, per favorire un’asportazione più precisa dei tumori. La resezione elettrochirurgica con dispositivi come il bisturi elettrico o una lama per diatermia è ampiamente utilizzata in neurochirurgia. Quando il tessuto viene bruciato, le molecole vengono disperse sotto forma di fumo chirurgico. Con il metodo sviluppato dai ricercatori dell’Università di Tampere, il fumo chirurgico viene immesso in un nuovo tipo di ‘naso artificiale’, in grado di identificare il tessuto maligno e distinguerlo da quello sano. La tecnica è descritta sul ‘Journal of Neurosurgery‘.
“Nell’attuale pratica clinica, l’analisi della sezione congelata è il gold standard per l’identificazione intraoperatoria del tumore: in questo caso un piccolo campione viene consegnato a un patologo durante l’intervento chirurgico“, sostiene Ilkka Haapala dell’Università di Tampere. Il patologo esegue un’analisi microscopica del campione e telefona alla sala operatoria per comunicare i risultati. “Il nostro nuovo metodo offre un sistema promettente per identificare il tessuto maligno in tempo reale, e apre alla possibilità di studiare diversi campioni prelevati da punti differenti“, spiega Haapala.
“Un vantaggio specifico dell’attrezzatura è che può essere collegata alla strumentazione già presente nelle sale operatorie neurochirurgiche“, sottolinea Haapala. La tecnologia si basa sulla spettrometria a mobilità differenziale (Dms), e il tessuto può essere identificato sulla base di una sorta di “impronta digitale“. Nello studio sono stati presi in esame 694 campioni di tessuto raccolti da 28 tumori cerebrali e alcuni campioni di controllo. La precisione di classificazione del sistema è risultata dell’83% quando tutti i campioni sono stati analizzati ed è poi migliorata con impostazioni più mirate. Confrontando tumori a bassa malignità (gliomi) con i campioni di controllo, la precisione del sistema è stata del 94%, raggiungendo una sensibilità del 97% e una specificità del 90%.
