Las ‘huellas digitales’ de las células podrían producir el tan esperado diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer
Crédito: CC0 Public Domain
Una tecnología desarrollada por científicos del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) muestra una gran promesa para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que surjan los síntomas, lo que podría cambiar el curso de la investigación y el tratamiento de esta afección, que afecta a millones de personas en todo el mundo y se estima que es la sexta causa principal de muerte en los Estados Unidos.
«Este es un gran problema», dijo la líder del proyecto, Cynthia McMurray, luego de la publicación del exitoso estudio de prueba de principio del equipo en la revista Scientific Reports. «Diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en etapas tempranas es difícil y no hay forma de predecir quién contraerá la enfermedad, lo que significa que no hay una vía exitosa para desarrollar terapias. Sin embargo, esta nueva tecnología utiliza células de la piel accesibles como sustitutos para predecir el estado de la enfermedad en el cerebro Estamos muy emocionados por las posibilidades de predicción temprana, antes de que se manifiesten los signos de la enfermedad».
La enfermedad de Alzheimer es la causa más común de demencia, sin embargo, a pesar de décadas de intensa investigación, la condición sigue siendo poco conocida. Se puede diagnosticar definitivamente solo después de la muerte, con una biopsia de tejido cerebral, y ningún medicamento existente puede detener su progresión.
El primer paso hacia una mejor investigación, nuevos tratamientos y una mejor calidad de vida para los pacientes es un prueba diagnóstica fiable. Pero, ¿cómo podemos detectar una enfermedad cuando no sabemos qué la causa en primer lugar?
Saluda al fenotipado espectral.
La nueva aplicación de esta técnica desarrollada por el equipo de McMurray analiza las células en busca de signos de enfermedad midiendo cómo vibran las moléculas en las células al exponerse a la luz infrarroja. El perfil vibratorio de cada muestra es tan distinto y la diferencia entre las muestras de células enfermas y sanas es tan visible que McMurray compara el proceso con la «huella digital celular».
«El fenómeno físico real que estamos midiendo con la luz infrarroja son los estados vibratorios de las moléculas en la célula», dijo McMurray, científico sénior en el Área de Biociencias de Berkeley Lab.
Todas las células contienen los mismos tipos de moléculas, explicó, pero la espectroscopia infrarroja (IR), un enfoque de análisis químico de bajo costo que existe desde la década de 1940, puede detectar diferencias extremadamente sutiles en los enlaces y la abundancia de cada molécula. en una muestra de células, incluido cualquier cambio anormal que haya ocurrido debido a una enfermedad. «Incluso entre los tipos de células que parecen idénticos por otras medidas», dijo McMurray.
Los cambios sutiles capturados por el análisis IR, que produce conjuntos de datos llamados espectros, luego son detectados por algoritmos de aprendizaje automático (un tipo de inteligencia artificial conocida por sobresalir en el reconocimiento de patrones) que han sido entrenados para diferenciar entre espectros de células de individuos con enfermedad y aquellos sin ella. Esta plataforma de prueba de dos partes permite al equipo identificar cuándo algo salió mal dentro de las células sin necesidad de saber qué salió mal.
De biomarcador a tricorder
El paradigma actual en la ciencia médica , dijo el coautor Ben Brown, también del Área de Biociencias de Berkeley Lab, es diagnosticar enfermedades en función de la presencia o ausencia de una molécula o gen específico de biomarcador que se sabe que está asociado con la afección. Por ejemplo, en la enfermedad de Huntington, una condición neurodegenerativa causada por una mutación de un solo gen, la presencia de una copia mutante del gen «huntingtin» sirve como un biomarcador infalible.
Un enfoque centrado en biomarcadores tiene sentido para estudiar enfermedades con causas concretas e impactos bien definidos en el cuerpo, como la enfermedad de Huntington. El Alzheimer no cabe en esa caja. Sus síntomas se superponen con muchas otras enfermedades neurológicas, el componente genético es complejo y probablemente involucre muchos genes, y es imposible examinar directamente o realizar pruebas en el tejido afectado sin dañar al paciente. Muchas otras enfermedades con orígenes desconocidos y síntomas complejos, como las enfermedades autoinmunes, también carecen de biomarcadores conocidos.
«Estamos en una era dorada de la biología molecular donde todo lo que medimos tiene estos significados semánticos muy hermosos», dijo Brown, un biólogo computacional que desarrolló los algoritmos de aprendizaje automático para el proyecto. «Sabes, estas son transcripciones de este gen. Este gen está asociado con este proceso. Este metabolito es parte de esta vía y está asociado con esta bioquímica. La espectroscopia infrarroja es lo opuesto. Puede darte una firma general profundamente poderosa, pero no puede decirte, esta es la molécula [responsable]».
Durante mucho tiempo, esto se ha visto como una debilidad y ha hecho que la IR sea impopular en la comunidad científica médica a pesar de su uso generalizado en las ciencias agrícolas, ambientales y terrestres, dijo.
Pero cuando no sabe qué biomarcador buscar, la firma singular de IR no es una desventaja, sino una fortaleza.
«La primera vez que escuché a Cynthia hablar, yo era un posdoctorado y ella estaba hablando sobre cómo quería convertir la espectroscopia IR en el primer tricorder real», dijo Brown, refiriéndose al dispositivo Star Trek que puede diagnosticar instantáneamente casi cualquier enfermedad en la galaxia. «Fue una visión asombrosa, y avanzando rápidamente varios años, los datos están ahí, los algoritmos están ahí, y ha sido realmente increíble verlo llegar. Todavía no hemos llegado, pero el rumbo es cada vez más claro».
Demostrar que funciona
En el estudio de Scientific Reports, McMurray, Brown y sus colegas confirmaron el potencial de diagnóstico de su enfoque al demostrar que un algoritmo puede distinguir fácilmente los espectros IR de las células cerebrales del ratón. con la enfermedad de Huntington a partir de espectros de células cerebrales sanas de ratón. Luego, entrenaron un algoritmo para hacer lo mismo con células humanas. Funcionó a la perfección.
La siguiente prueba fue más desafiante: ¿podría el fenotipado espectral diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en comparación con controles de la misma edad utilizando células de fácil acceso en lugar de células cerebrales? Eligieron fibroblastos, una célula extremadamente común que se encuentra en la piel y otros tejidos conectivos.
Todo dependía de este experimento, ya que la tecnología tendría poco valor si solo funcionara con tejido cerebral extraído quirúrgicamente o muestras post mortem. Pero al mismo tiempo, nadie sabía qué cambios bioquímicos, si es que los había, ocurren en las células fuera del cerebro en los pacientes de Alzheimer.
«Una de las grandes sorpresas fue lo discriminatorio que era», dijo McMurray. «Lo que descubrimos es que no es necesario usar una célula cerebral para rastrear una enfermedad porque las células de la piel se ven afectadas a su manera».
El equipo se encuentra ahora en medio de un estudio de seguimiento para evaluar su enfoque de fenotipado espectral en un conjunto más grande de pacientes y controles de Alzheimer. Los primeros resultados de un puñado de muestras de pacientes presintomáticos que luego desarrollaron la enfermedad de Alzheimer indican que la tecnología puede detectar la enfermedad de Alzheimer antes de que se desarrollen los síntomas. Si esto es cierto en futuros ensayos de validación, el fenotipado espectral, por fin, proporcionará una ventana de tiempo para que los pacientes prueben medicamentos experimentales que podrían retrasar o incluso detener la progresión de la enfermedad.
Una ventanilla única de diagnóstico
Mirando hacia el futuro, McMurray cree que el fenotipado espectral no solo llenará el vacío dejado por los métodos de diagnóstico basados en biomarcadores, sino que también brindará una nueva herramienta para identificar la causa o causas de enfermedades misteriosas que, indirectamente, revelar nuevos biomarcadores. «Ahora podemos comenzar a preguntar, ¿cuáles son los genes que subyacen a esta química particular, que dan lugar a este fenotipo?» ella dijo. «Y explicar la enfermedad en términos de eventos moleculares reales».
Una vez que hayan probado completamente su tecnología, los científicos planean expandir la plataforma para diagnosticar muchas otras condiciones. El objetivo es desarrollar una herramienta de diagnóstico verdaderamente polivalente que pueda utilizarse sin equipos especiales ni grandes presupuestos.
«Nuestra misión es construir una herramienta que sea aplicable a hospitales generales, escuelas, laboratorios de investigación. Ese era exactamente nuestro propósito», dijo Brown.
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El descubrimiento de un biomarcador podría ayudar a predecir el Alzheimer años antes de que surjan los síntomas Más información: Lila Lovergne et al, Un biomarcador espectral infrarrojo predice con precisión la clase de enfermedad neurodegenerativa en ausencia de síntomas manifiestos , Informes científicos (2021). DOI: 10.1038/s41598-021-93686-8 Información de la revista: Informes científicos
Proporcionado por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley Cita: La ‘huella digital’ celular podría producir diagnóstico esperado de la enfermedad de Alzheimer (2021, 6 de octubre) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-10-cell-fingerprinting-yield-long-awaited-alzheimer.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.