Un document de recherche des scientifiques du deuxième hôpital affilié de la Zhejiang University School of Medicine a présenté l'application de la microscopie de localisation par ultrasons (ULM) pour surveiller la progression du diabète de type 2 et évaluer l'efficacité de l'immunothérapie anti-cytokine.
Le document de recherche, publié le 10 mars 2025 dans la revue Cyborg et Systèmes bioniquesa utilisé l'imagerie ULM pour examiner la microvasculature pancréatique in vivo, fournissant des informations sur les changements de la masse des cellules β et de la fonction des îlots au cours du diabète de type 2.
Le diabète de type 2 est considéré comme une maladie inflammatoire auto-immune, où une inflammation prolongée conduit à la réorganisation de la microvascularisation des îlots pancréatiques, qui est étroitement liée au dysfonctionnement des cellules β. Le pancréas est très vascularisé et les changements dans le flux sanguin des îlots sont cruciaux pour comprendre la progression du diabète et la fonctionnalité des cellules β. Les technologies d'imagerie actuelles, telles que l'IRM fonctionnelle et l'échographie Doppler, ont des limites de résolution et de sensibilité aux détails microvasculaires, ce qui rend difficile le suivi des changements à un stade précoce de la fonction des îlots et de la masse des cellules β. « En tant que nouvelle méthode d'imagerie. ULM offre une haute résolution et permet une surveillance in vivo en temps réel de la morphologie microvasculaire pancréatique et de l'hémodynamique. » a déclaré l'auteur Tao Zhang, doctorat au deuxième hôpital affilié de la Zhejiang University School of Medicine, « ULM surmonte les limites des méthodes d'imagerie traditionnelles et offre une nouvelle opportunité pour le diagnostic précoce et le suivi du traitement du diabète de type 2. »
L'étude a utilisé un modèle de rat de diabète de type 2, induit par un régime riche en graisses et une injection de streptozotocine, pour explorer l'application de l'ULM pour surveiller les changements microvasculaires pancréatiques et la fonction des cellules β. L'imagerie ULM, combinée à une échographie améliorée par contraste, a permis une visualisation à haute résolution de la morphologie microvasculaire et de l'hémodynamique. Les chercheurs ont suivi les trajectoires de microbulles et quantifié les paramètres vasculaires tels que la tortuosité, la dimension fractale et la densité des vaisseaux pour évaluer la progression de la maladie. De plus, l'immunothérapie anti-cytokine (Xoma052) a été évaluée pour son potentiel pour améliorer la fonction des cellules β en restaurant l'environnement microvasculaire, montrant des améliorations significatives de la structure et de la fonction vasculaires. L'étude a conclu que l'ULM est un outil non invasif prometteur pour surveiller la progression du diabète de type 2 et évaluer l'efficacité d'interventions thérapeutiques comme le traitement anti-cytokine.
L'étude démontre que l'ULM est un outil efficace non invasif pour surveiller la progression du diabète de type 2 et évaluer l'efficacité de l'immunothérapie anti-cytokine. L'ULM a pu fournir une imagerie à haute résolution de la morphologie microvasculaire pancréatique et de l'hémodynamique, qui étaient étroitement liées à la perte de cellules β et à un dysfonctionnement des îlots. Le traitement par Xoma052, une immunothérapie anti-cytokine, a considérablement amélioré la structure et la fonction microvasculaires, suggérant son potentiel de restauration de la fonction des cellules β. Cependant, il y a certaines limites. La résolution de l'ULM peut être limitée par la fréquence d'images du système d'échographie, affectant potentiellement la précision des mesures de flux sanguin. De plus, les artefacts de mouvement et le chevauchement des signaux avec les tissus peuvent affecter la reconstruction et la quantification de l'image. « De plus, le modèle animal utilisé peut ne pas représenter complètement le diabète humain, ce qui pourrait avoir un impact sur la généralisation des résultats. » dit Tao Zhang.
Les auteurs de l'article incluent Tao Zhang, Jipeng Yan, Xinhuan Zhou, Bihan Wu, Chao Zhang, Mengxing Tang et Pintong Huang.
Cette étude a reçu un financement par la National Natural Science Foundation of China (32201138, 82371968, 82030048, 82230069), le programme de recherche et de développement clé de la province du Zhejiang (2019c03077), EPSRC Impact Acceleral Compte Funding et MRC Confidence in Concept Scheme at Imperial College, The Engineering and Physical Sciences Research Sciences Research (EP / T008970 / 1).
