La risonanza magnetica nucleare è un esame diagnostico chiave in molti campi della medicina. Fornisce immagine particolarmente dettagliate degli organi studiati, con informazioni anatomiche e funzionali particolarmente utili per definire la diagnosi e seguire l’evoluzione della malattia.
Il principale limite di questo esame è però l’elevato costo delle apparecchiature che lo compongono, cosa che ne limita in modo rilevante la diffusione. Si stima che circa il 70% della popolazione mondiale abbia un accesso scarso o nullo a questa metodica.
Le macchine per la risonanza magnetica convenzionali costano circa 1-3 milioni di dollari e hanno costi di manutenzione di circa 15.000 dollari al mese. Hanno anche una richiesta di potenza elettrica elevata per, ad esempio, refrigerare i magneti superconduttori.
Di conseguenza, per accedere alla risonanza magnetica sono spesso necessari lunghi tempi di attesa che possono gravemente compromettere la stessa cura della malattia.
Codice chiave e i progetti disponibili gratuitamente
Qualche novità si sta però prospettando all’orizzonte. In un recente articolo, recentemente apparso sulla prestigiosa rivista Nature Communications, un gruppo di autori della University of Hong Kong, presentano un prototipo di macchina per la risonanza magnetica che può essere costruito a basso costo e produce neuroimaging di alta qualità. Questo nuovo strumento potrebbe così permettere l’accesso alla risonanza magnetica anche nei paesi a basso e medio reddito, nonché nei centri diagnostici periferici.
Ed X. Wu e colleghi descrivono in dettaglio lo sviluppo di una macchina per risonanza magnetica compatta, a basso costo, mobile e a campo ultrabasso (0,055 Tesla).
Stimano che la macchina potrebbe essere costruita in quantità con costi di materiale inferiori a 20.000 dollari e potrebbe funzionare alimentata da una presa di corrente a corrente alternata standard, senza radiofrequenza né schermatura magnetica.
Utilizzando il deep learning, sono stati in grado di annullare l’interferenza elettromagnetica e la macchina ha prodotto neuroimaging strutturale di alta qualità che potrebbe essere utilizzato per diagnosticare con successo anomalie cerebrali. Gli autori hanno condotto valutazioni preliminari con 25 pazienti per diagnosticare malattie neurologiche, inclusi ictus e tumori. Rispetto alle scansioni convenzionali a 3 Tesla, la loro macchina ha rilevato la maggior parte delle patologie chiave in tutti i pazienti.
Gli autori concludono che questa tecnologia ha il potenziale per soddisfare le esigenze cliniche delle comunità sanitarie. Stanno rendendo il codice chiave e i progetti disponibili gratuitamente in un repository online pubblico.
