Des chercheurs de l’Université de Stanford ont utilisé l’impression 3D pour développer un capteur de contrainte qui permet la surveillance sans fil de la régression tumorale chez les patients atteints de cancer.
Composé d’une couche d’or de 50 nm, coulée en goutte sur un polymère flexible enfermé dans un boîtier imprimé en 3D, le dispositif est conçu pour être enroulé directement autour des tumeurs. Une fois situé, le capteur extensible de l’équipe se dilate et se rétrécit à mesure que les tumeurs progressent tout en recueillant des données, d’une manière qui pourrait fournir aux médecins une nouvelle façon peu coûteuse et évolutive d’évaluer la façon dont les patients réagissent au traitement.
Cibler les tests de dépistage de drogues in vivo
La traduction clinique, un processus dans lequel les scientifiques cherchent à appliquer les résultats de laboratoire sur une maladie ou un traitement potentiel dans le cadre d’études humaines, peut être pour le moins ardue. Grâce à cette approche par essais et erreurs, l’équipe de Stanford affirme que « des milliers de médicaments anticancéreux potentiels sont testés pour chaque médicament qui parvient aux patients ».
Actuellement, pour évaluer ces traitements contre le cancer, les chercheurs en oncologie déploient une suite de modèles de dépistage à haut débit. Impliquant souvent l’utilisation d’algorithmes parallèlement aux tests génomiques, à la culture cellulaire et aux systèmes organoïdes, ceux-ci sont capables d’évaluer rapidement l’efficacité de plusieurs médicaments contre un type de cancer donné.
Cela dit, les modèles in vivo ont tendance à donner des résultats qui ressemblent davantage aux résultats cliniques, car les tests avec eux permettent de comparer la croissance tumorale entre des répliques de témoins traités et non traités, mais la variation biologique, la faible résolution et la petite taille des échantillons font toujours leur adoption délicate et coûteuse.
Étant donné que « la détermination de la réponse au traitement est essentielle à la traduction clinique », l’équipe de Stanford affirme que le développement d’un outil pour automatiser ce processus pourrait permettre la « collecte d’ensembles de données continues à haute résolution ». Dans leur article, les scientifiques ajoutent que de telles avancées en matière de qualité des données et d’automatisation pourraient même éventuellement débloquer « des configurations de test de drogue in vivo à haut débit ».
Une approche « RAPIDE » de détection des tumeurs
Pour améliorer l’efficacité de la détection in vivo des tumeurs, les scientifiques de Stanford ont mis au point un capteur autonome flexible mesurant la régression du volume tumoral, ou technologie « FAST ». Le processus de l’équipe est basé sur un capteur, fabriqué à partir d’or en couches sur un élastomère, qui est conçu pour croître ou rétrécir en tandem avec les tumeurs.
Lorsqu’il le fait, des microfissures se produisent dans la couche d’or de l’appareil, provoquant la perte de contact entre certaines parties de sa surface et l’augmentation de la tortuosité de ses électrons. Ces changements peuvent ensuite théoriquement être surveillés via un PCB personnalisé et une application mobile, et les premiers tests ont montré qu’à une contrainte de 0 à 75 %, leur capteur était capable de détecter des différences de taille jusqu’à une résolution de 10 μm.
Bien que l’outil de détection des scientifiques puisse être appliqué en interne ou en externe, ils ont ensuite évalué son efficacité in vivo chez un sujet de test de souris. Maintenu en place via un mécanisme de boîtier imprimé en 3D, conçu pour lui permettre de suivre avec précision les changements de volume tumoral, le capteur s’est avéré capable dans ces tests d’identifier des tumeurs traitées différemment en l’espace de seulement cinq heures.
De plus, lorsqu’il a été déployé sur une semaine, chaque capteur bon marché et facile à construire a démontré sa capacité à mesurer de manière cohérente et précise les tumeurs via des variations de résistance. En tant que tel, les développeurs de l’appareil disent qu’il pourrait désormais « accélérer et automatiser le processus de dépistage des thérapies contre le cancer », tout en « éliminant le besoin de conjectures » autour de leur efficacité.
Le potentiel de découverte de médicaments de l’impression 3D
L’accélération de la découverte de médicaments est également devenue l’une des principales applications cibles des technologies émergentes de bioimpression 3D. Plus tôt cette année, la start-up Nuclera a levé 42,5 millions de dollars pour le lancement d’une nouvelle bio-imprimante 3D de découverte de médicaments eProtein, conçue pour produire les échantillons nécessaires pour étudier les interactions protéine-protéine et mieux comprendre les maladies mortelles.
Prellis Biologics, quant à lui, a attiré 14,5 millions de dollars en financement de série B en décembre 2021 pour soutenir son développement d’une nouvelle plateforme de découverte de médicaments. Comme le ganglion lymphatique bio-imprimé EXIS 3D de la société est capable de briser les sécurités cellulaires naturelles qui empêchent le développement d’auto-anticorps, il pourrait bientôt accélérer la R&D thérapeutique.
Dans des nouvelles plus récentes, 3D Systems a créé Systemic Bio, une filiale de bioimpression 3D avec des objectifs similaires de développer un outil de découverte de médicaments. La société a déjà dévoilé une plate-forme d’organes sur puce h-VIOS et travaille actuellement à établir des partenariats avec des adopteurs pharmaceutiques potentiels.
Vous trouverez plus d’informations sur les découvertes des chercheurs dans leur article intitulé « Un capteur de contrainte électronique flexible pour le suivi en temps réel de la régression tumorale.” L’étude a été co-écrite par Alex Abramson, Carmel T. Chan, Yasser Khan, Alana Mermin-Bunnell, Naoji Matsuhisa, Robyn Fong, Rohan Shad, William Heisinger, Parag Mallick, Sanjiv Sam Gambhir et Zhenan Bao.
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L’image en vedette montre le capteur de l’équipe installé dans un sujet de test de souris. Image via l’Université de Stanford.
Olive Angelini a couvert l’informatique, la CAO et le BIM pour les magazines Building Design + Construction, Structural Engineer et CE News. Il a remporté six prix de l’American Society of Business Publications Editors et a fait partie de l’équipe de reportage du prix Jesse H. Neal 2012 pour la meilleure série d’histoires liées à un sujet.