La mia attività di ricerca 

Anche da studente universitario, sono sempre stato affascinato dalla "spettroscopia vibrazionale", dal modo in cui la luce interagisce con le vibrazioni molecolari (tutte le molecole vibrano costantemente!), e dalla quantità di informazioni che si possono trarne. Nel mio personale percorso scientifico ho avuto modo di usare la spettroscopia Raman, insieme alle sue varianti note come Raman risonante e SERS (Raman amplificato da superfici), per studiare diversi sistemi di crescente complessità chimica: da piccole molecole fino a proteine (che sono molecole molto grandi), a cellule, tessuti e persino interi organismi viventi.
La necessità di usare nanoparticelle metalliche (mille volte più piccole del diametro di un capello), o, in generale, di usare superfici metalliche nanostrutturate come substrati per la spettroscopia SERS ha acceso il mio interesse per le nanotecnologie, e per il modo in cui tali nanostrutture interagiscono con le molecole biologiche e con sistemi biologici di crescente complessità.
Infine, la complessità di tali sistemi, e quindi l' enorme ricchezza di informazioni generata da questi, mi ha spinto ad esplorare la chemiometria come strumento per estrarne le informazioni rilventi per i miei scopi.

Negli ultimi anni, la mia attività di ricerca si è focalizzata in particolare sui tre argomenti descritti di seguito.

Analisi di biofluidi mediante spettroscopia SERS


Tags: SERS, nanoparticelle, sangue, siero, urina, diagnosi, monitoraggio terapeutico, cancro
Biofluidi quali sangue ed urina sono ricchi di informazioni sul nostro stato di salute. Tuttavia, a causa della loro complessità biochimica, tali informazioni non sono sempre facilmente accessibili. Nei esami tradizionali di sangue ed urine viene ottenuta solo una piccola frazione di tali informazioni, dopo analisi strumentali lunghe e più o meno costose.
Le nanotecnologie, ed in particolare le nanoparticelle di oro ed argento, in combinazione con la spettroscopia ottica, potrebbero essere la chiave per ottenere informazioni utili in modo rapido e meno costoso da piccole quantità di biofluidi (as esempio, una goccia di sangue). Nella spettroscopia SERS, i biofluidi vengono messi in contatto con delle nanostrutture metalliche (ad esempio delle nanoparticelle) prima di essere illuminati con una luce laser. In pochi secondi, la luce diffusa dal campione (ossia il biofluido più le nanoparticelle) viene analizzata, fornendo informazioni sulla composizione chimica del campione stesso.
Insieme ai miei colleghi, ed in collaborazione con i medici del Centro di Riferimento Oncologico (CRO) di Aviano (PN), stiamo sviluppando nuove metodologie, basate sulla spettroscopia SERS, che possano essere utilizzate in oncologia clinica, come ad esempio un metodo per diagnosticare precocemente ed in modo efficace (anche attraverso screening) alcuni tipi di tumore molto aggressivi. Oppure effettuare il monitoraggio terapeutico di farmaci antitumorali, in modo da minimizzare gli effetti collaterali di una chemioterapia, massimizzandone però l'efficacia.

Alcune pubblicazioni sull' argomento:

Bonifacio, A., Cervo, S., Sergo V.
(2015) Analytical and Bioanalytical Chemistry, Article in Press. 

Del Mistro, G., Cervo, S., Mansutti, E., Spizzo, R., Colombatti, A., Belmonte, P., Zucconelli, R., Steffan, A., Sergo, V., Bonifacio, A.
(2015) Analytical and Bioanalytical Chemistry,  407 (12), pp. 3271-3275.

Vicario, A., Sergo, V., Toffoli, G., Bonifacio, A.
(2015) Colloids and Surfaces B: Biointerfaces, 127, pp. 41-46.


Imaging "chimico" da dati iperspettrali di tessuti biologici
Tags: imaging chimico, imaging molecolare, microspettroscopia Raman, tessuti, biopsia ottica, diagnosi
I medici hanno spesso bisogno di prelevare un piccolo campione di tessuto dal corpo (una "biopsia") per analizzarlo ed arrivare a formulare una diagnosi precisa. Le biopsie non sono mai piacevoli, e possono essere anche dolorose, o portare talvolta a complicazioni legate al sanguinamento. Però, ci potrebbero essere delle alternative. Una "biopsia ottica" basata sulla spettroscopia Raman necessita solamente di illuminare il tessuto con un laser, senza il bisogno di prelevare alcunchè, per avere informazioni diagnostiche. Lo studio di tessuti biologici con la micro-spettroscopia Raman è un passo importante verso lo sviluppo di tali metodi di "biopsia ottica". La distribuzione delle specie biochimiche in un tessuto può essere "mappata", ottenendo quello che viene anche chiamata una "immagine chimica" del campione, semplicemente illuminando il tessuto con un laser ed analizzando la luce diffusa. Le informazioni contenute in tali "immagini chimiche" possono essere sfruttate a fini diagnostici, oppure per studiare i processi fondamentali alla base di alcune patologie.

Alcune pubblicazioni sull' argomento:

Beleites, C., Bonifacio, A., Codrich, D., Krafft, C., Sergo, V.
(2013) Current Medicinal Chemistry, 20 (17), pp. 2176-2187.

Bonifacio, A., Beleites, C., Vittur, F., Marsich, E., Semeraro, S., Paoletti, S., Sergo, V.
(2010) Analyst, 135 (12), pp. 3193-3204. 

Bonifacio, A., Sergo, V.
(2010) Vibrational Spectroscopy, 53 (2), pp. 314-317.



Chemiometria applicata a dati spettroscopici


Tags: chemiometria, analisi multivariata, R, hyperSpec, cluster analysis, PCA, LDA, modelli predittivi, classificazione

La luce laser diffusa "anelasticamente" da campioni chimicamente complessi quali tessuti biologici o biofluidi (ossia il loro "spettro Raman") è ricca di informazioni. Vi sono talmente tante informazioni che non è facile estrarne la parte di interesse, distinguendola dalla mole di informazioni non-rilevanti. E' un po' come seguire un discorso di qualcuno in mezzo ad un folla di persone che parlano ad alta voce: troppa informazione: troppa informazione equivale molto spesso a non avere informazioni. Per questo motivo, l' analisi dati gioca un ruolo fondamentale quando si devono ricavare informazioni utili da un insieme di spettri Raman di campioni biologici. Ecco perchè qui entra in gioco la chemiometria (ed in particolare la statistica multivariata), ossia un insieme di tecniche statistiche avanzate usate per analizzare dati complessi. Sebbene io non sia uno statistico, sono tuttavia interessato ad esplorare come i metodi chemometrici esistenti possano essere utilizzati per estrarre le informazioni di interesse dall'enorme mole di informazioni presenti nei dati spettroscopici. A tale scopo, utilizzo R, un ambiente di sviluppo software gratuito per il calcolo statistico e la grafica, insieme ad hyperSpec, un pacchetto per R dedicato all'analisi di dati spettroscopici, sviluppato dalla mia amica e collega Dr. Claudia Beleites.

Alcune pubblicazioni sull' argomento:

Bonifacio, A., Beleites, C., Sergo, V.
(2014) Analytical and Bioanalytical Chemistry,  407 (4), pp. 1089-1095. 

Bonifacio, A., Beleites, C., Vittur, F., Marsich, E., Semeraro, S., Paoletti, S., Sergo, V.
(2010) Analyst, 135 (12), pp. 3193-3204.


http://www.aloisbonifacio.it/research