¿Sabías que la música y las imágenes de diagnóstico tienen algo en común? Los sonidos tienen un tono más bajo o más alto dependiendo del tamaño del objeto que los crea. Las tubas y los contrabajos son grandes y producen sonidos profundos de tono bajo, mientras que las flautas y los violines son pequeños y producen sonidos agudos. Lo interesante es que ocurre el mismo efecto cuando las estructuras biológicas como las células o los tejidos emiten sonido; el tono varía con el tamaño.

Pero, ¿qué tipo de sonidos producen las estructuras biológicas? Es más, ¿cómo podemos escucharlos?

Aprovechando la correlación entre tamaño y tono, un equipo de investigación dirigido por Ryerson que trabaja en el Instituto de Ingeniería Biomédica, Science &Technology (iBEST) del St. Michael's Hospital desarrolló recientemente un modo de obtención de imágenes tan novedoso que los resultados de su estudio se publicaron en la revista Nature, Física de la comunicación .

Una apreciación de este avance comienza con los conceptos básicos de la imagen fotoacústica (PA), una modalidad que está ganando terreno rápidamente en la investigación biomédica. Al igual que su prima de imágenes de ultrasonido (EE. UU.), Las imágenes de PA crean una imagen visual de las estructuras biológicas mediante la recopilación de ondas sonoras.

Si bien la tecnología de imágenes de EE. UU. Implica enviar ondas de sonido a una estructura biológica y escuchar los ecos mientras rebotan, La tecnología de imágenes de megafonía hace algo completamente diferente.

"Con imágenes fotoacústicas, proyectamos luz en estructuras que la absorberán, como vasos sanguíneos, "dice el Dr. Michael Kolios, el pionero de la imagenología PA que supervisó el estudio. "Las ondas de luz hacen que las estructuras biológicas se calienten en una pequeña fracción, lo que desencadena una expansión de volumen casi imperceptible. Cuando eso pasa, se genera sonido, como un trueno después de un rayo ".

La mayoría de las técnicas de imágenes de PA existentes miden la amplitud (volumen), mostrando áreas que emiten sonidos más fuertes con píxeles más brillantes. Lo que el equipo dirigido por Ryerson se propuso desarrollar fue una técnica que mediría la frecuencia (tono) de los sonidos emitidos por estructuras biológicas.

"Dependiendo del tamaño de una estructura biológica, el tono de las ondas sonoras que emite será más alto o más bajo, "dice el Dr. Michael Moore, residente de Física Médica en el Grand River Hospital en Kitchener que dirigió el equipo de investigación como estudiante de doctorado bajo la supervisión de Kolios. "Si pudiéramos filtrar los sonidos entrantes por frecuencia, podríamos crear imágenes que se enfocan en estructuras de un tamaño particular, lo que ayudaría a revelar características que de otro modo podrían estar ocultas o ser menos prominentes ".

El equipo desarrolló una técnica que llaman F-Mode (para frecuencia), lo que les permitió subdividir las señales de megafonía en diferentes bandas de frecuencia. Luego demostraron con éxito la mejora selectiva de características de diferentes tamaños en muestras que van desde células biológicas hasta larvas de pez cebra vivo, todo sin el uso de tintes de contraste que normalmente serían requeridos por otras técnicas de imagen de vanguardia.

Moore y Kolios se apresuran a señalar que una clave de su éxito fue la oportunidad de trabajar en iBEST y con el Dr. Xiao-Yan Wen y su equipo en el Zebrafish Center for Advanced Drug Discovery. "Sin el conocimiento y la experiencia del equipo de Wen Lab, no hubiera sido posible demostrar que nuestra técnica funciona, "dice Moore.

El equipo de investigación que incluye a los candidatos a doctorado en Física Biomédica de Ryerson Eno Hysi y Muhannad Fadhel, ahora está tomando medidas para traducir el modo F en aplicaciones clínicas, donde será de beneficio generalizado. Por ejemplo, la capacidad de segmentar y mejorar características de diferentes escalas tiene un potencial significativo en áreas como la oftalmología, neurocirugía y detección de diversas afecciones como la hipertensión.