Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Una tecnolog\u00eda desarrollada por cient\u00edficos del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) muestra una gran promesa para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que surjan los s\u00edntomas, lo que podr\u00eda cambiar el curso de la investigaci\u00f3n y el tratamiento de esta afecci\u00f3n, 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. <\/p>\n
\u00abEste es un gran problema\u00bb, dijo la l\u00edder del proyecto, Cynthia McMurray, luego de la publicaci\u00f3n del exitoso estudio de prueba de principio del equipo en la revista Scientific Reports. \u00abDiagnosticar la enfermedad de Alzheimer en etapas tempranas es dif\u00edcil y no hay forma de predecir qui\u00e9n contraer\u00e1 la enfermedad, lo que significa que no hay una v\u00eda exitosa para desarrollar terapias. Sin embargo, esta nueva tecnolog\u00eda utiliza c\u00e9lulas de la piel accesibles como sustitutos para predecir el estado de la enfermedad en el cerebro Estamos muy emocionados por las posibilidades de predicci\u00f3n temprana, antes de que se manifiesten los signos de la enfermedad\u00bb. <\/p>\n
La enfermedad de Alzheimer es la causa m\u00e1s com\u00fan de demencia, sin embargo, a pesar de d\u00e9cadas de intensa investigaci\u00f3n, la condici\u00f3n sigue siendo poco conocida. Se puede diagnosticar definitivamente solo despu\u00e9s de la muerte, con una biopsia de tejido cerebral, y ning\u00fan medicamento existente puede detener su progresi\u00f3n.<\/p>\n
El primer paso hacia una mejor investigaci\u00f3n, nuevos tratamientos y una mejor calidad de vida para los pacientes es un prueba diagn\u00f3stica fiable. Pero, \u00bfc\u00f3mo podemos detectar una enfermedad cuando no sabemos qu\u00e9 la causa en primer lugar?<\/p>\n
Saluda al fenotipado espectral. <\/p>\n
La nueva aplicaci\u00f3n de esta t\u00e9cnica desarrollada por el equipo de McMurray analiza las c\u00e9lulas en busca de signos de enfermedad midiendo c\u00f3mo vibran las mol\u00e9culas en las c\u00e9lulas al exponerse a la luz infrarroja. El perfil vibratorio de cada muestra es tan distinto y la diferencia entre las muestras de c\u00e9lulas enfermas y sanas es tan visible que McMurray compara el proceso con la \u00abhuella digital celular\u00bb. <\/p>\n
\u00abEl fen\u00f3meno f\u00edsico real que estamos midiendo con la luz infrarroja son los estados vibratorios de las mol\u00e9culas en la c\u00e9lula\u00bb, dijo McMurray, cient\u00edfico s\u00e9nior en el \u00c1rea de Biociencias de Berkeley Lab. <\/p>\n
Todas las c\u00e9lulas contienen los mismos tipos de mol\u00e9culas, explic\u00f3, pero la espectroscopia infrarroja (IR), un enfoque de an\u00e1lisis qu\u00edmico de bajo costo que existe desde la d\u00e9cada de 1940, puede detectar diferencias extremadamente sutiles en los enlaces y la abundancia de cada mol\u00e9cula. en una muestra de c\u00e9lulas, incluido cualquier cambio anormal que haya ocurrido debido a una enfermedad. \u00abIncluso entre los tipos de c\u00e9lulas que parecen id\u00e9nticos por otras medidas\u00bb, dijo McMurray. <\/p>\n
Los cambios sutiles capturados por el an\u00e1lisis IR, que produce conjuntos de datos llamados espectros, luego son detectados por algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (un tipo de inteligencia artificial conocida por sobresalir en el reconocimiento de patrones) que han sido entrenados para diferenciar entre espectros de c\u00e9lulas de individuos con enfermedad y aquellos sin ella. Esta plataforma de prueba de dos partes permite al equipo identificar cu\u00e1ndo algo sali\u00f3 mal dentro de las c\u00e9lulas sin necesidad de saber qu\u00e9 sali\u00f3 mal.<\/p>\n
De biomarcador a tricorder<\/p>\n
El paradigma actual en la ciencia m\u00e9dica , dijo el coautor Ben Brown, tambi\u00e9n del \u00c1rea de Biociencias de Berkeley Lab, es diagnosticar enfermedades en funci\u00f3n de la presencia o ausencia de una mol\u00e9cula o gen espec\u00edfico de biomarcador que se sabe que est\u00e1 asociado con la afecci\u00f3n. Por ejemplo, en la enfermedad de Huntington, una condici\u00f3n neurodegenerativa causada por una mutaci\u00f3n de un solo gen, la presencia de una copia mutante del gen \u00abhuntingtin\u00bb sirve como un biomarcador infalible. <\/p>\n
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 s\u00edntomas se superponen con muchas otras enfermedades neurol\u00f3gicas, el componente gen\u00e9tico es complejo y probablemente involucre muchos genes, y es imposible examinar directamente o realizar pruebas en el tejido afectado sin da\u00f1ar al paciente. Muchas otras enfermedades con or\u00edgenes desconocidos y s\u00edntomas complejos, como las enfermedades autoinmunes, tambi\u00e9n carecen de biomarcadores conocidos. <\/p>\n
\u00abEstamos en una era dorada de la biolog\u00eda molecular donde todo lo que medimos tiene estos significados sem\u00e1nticos muy hermosos\u00bb, dijo Brown, un bi\u00f3logo computacional que desarroll\u00f3 los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico para el proyecto. \u00abSabes, estas son transcripciones de este gen. Este gen est\u00e1 asociado con este proceso. Este metabolito es parte de esta v\u00eda y est\u00e1 asociado con esta bioqu\u00edmica. La espectroscopia infrarroja es lo opuesto. Puede darte una firma general profundamente poderosa, pero no puede decirte, esta es la mol\u00e9cula [responsable]\u00bb. <\/p>\n
Durante mucho tiempo, esto se ha visto como una debilidad y ha hecho que la IR sea impopular en la comunidad cient\u00edfica m\u00e9dica a pesar de su uso generalizado en las ciencias agr\u00edcolas, ambientales y terrestres, dijo. <\/p>\n
Pero cuando no sabe qu\u00e9 biomarcador buscar, la firma singular de IR no es una desventaja, sino una fortaleza. <\/p>\n
\u00abLa primera vez que escuch\u00e9 a Cynthia hablar, yo era un posdoctorado y ella estaba hablando sobre c\u00f3mo quer\u00eda convertir la espectroscopia IR en el primer tricorder real\u00bb, dijo Brown, refiri\u00e9ndose al dispositivo Star Trek que puede diagnosticar instant\u00e1neamente casi cualquier enfermedad en la galaxia. \u00abFue una visi\u00f3n asombrosa, y avanzando r\u00e1pidamente varios a\u00f1os, los datos est\u00e1n ah\u00ed, los algoritmos est\u00e1n ah\u00ed, y ha sido realmente incre\u00edble verlo llegar. Todav\u00eda no hemos llegado, pero el rumbo es cada vez m\u00e1s claro\u00bb. <\/p>\n
Demostrar que funciona <\/p>\n
En el estudio de Scientific Reports, McMurray, Brown y sus colegas confirmaron el potencial de diagn\u00f3stico de su enfoque al demostrar que un algoritmo puede distinguir f\u00e1cilmente los espectros IR de las c\u00e9lulas cerebrales del rat\u00f3n. con la enfermedad de Huntington a partir de espectros de c\u00e9lulas cerebrales sanas de rat\u00f3n. Luego, entrenaron un algoritmo para hacer lo mismo con c\u00e9lulas humanas. Funcion\u00f3 a la perfecci\u00f3n. <\/p>\n
La siguiente prueba fue m\u00e1s desafiante: \u00bfpodr\u00eda el fenotipado espectral diagnosticar la enfermedad de Alzheimer en comparaci\u00f3n con controles de la misma edad utilizando c\u00e9lulas de f\u00e1cil acceso en lugar de c\u00e9lulas cerebrales? Eligieron fibroblastos, una c\u00e9lula extremadamente com\u00fan que se encuentra en la piel y otros tejidos conectivos. <\/p>\n
Todo depend\u00eda de este experimento, ya que la tecnolog\u00eda tendr\u00eda poco valor si solo funcionara con tejido cerebral extra\u00eddo quir\u00fargicamente o muestras post mortem. Pero al mismo tiempo, nadie sab\u00eda qu\u00e9 cambios bioqu\u00edmicos, si es que los hab\u00eda, ocurren en las c\u00e9lulas fuera del cerebro en los pacientes de Alzheimer.<\/p>\n
\u00abUna de las grandes sorpresas fue lo discriminatorio que era\u00bb, dijo McMurray. \u00abLo que descubrimos es que no es necesario usar una c\u00e9lula cerebral para rastrear una enfermedad porque las c\u00e9lulas de la piel se ven afectadas a su manera\u00bb. <\/p>\n
El equipo se encuentra ahora en medio de un estudio de seguimiento para evaluar su enfoque de fenotipado espectral en un conjunto m\u00e1s grande de pacientes y controles de Alzheimer. Los primeros resultados de un pu\u00f1ado de muestras de pacientes presintom\u00e1ticos que luego desarrollaron la enfermedad de Alzheimer indican que la tecnolog\u00eda puede detectar la enfermedad de Alzheimer antes de que se desarrollen los s\u00edntomas. Si esto es cierto en futuros ensayos de validaci\u00f3n, el fenotipado espectral, por fin, proporcionar\u00e1 una ventana de tiempo para que los pacientes prueben medicamentos experimentales que podr\u00edan retrasar o incluso detener la progresi\u00f3n de la enfermedad.<\/p>\n
Una ventanilla \u00fanica de diagn\u00f3stico <\/p>\n
Mirando hacia el futuro, McMurray cree que el fenotipado espectral no solo llenar\u00e1 el vac\u00edo dejado por los m\u00e9todos de diagn\u00f3stico basados en biomarcadores, sino que tambi\u00e9n brindar\u00e1 una nueva herramienta para identificar la causa o causas de enfermedades misteriosas que, indirectamente, revelar nuevos biomarcadores. \u00abAhora podemos comenzar a preguntar, \u00bfcu\u00e1les son los genes que subyacen a esta qu\u00edmica particular, que dan lugar a este fenotipo?\u00bb ella dijo. \u00abY explicar la enfermedad en t\u00e9rminos de eventos moleculares reales\u00bb.<\/p>\n
Una vez que hayan probado completamente su tecnolog\u00eda, los cient\u00edficos planean expandir la plataforma para diagnosticar muchas otras condiciones. El objetivo es desarrollar una herramienta de diagn\u00f3stico verdaderamente polivalente que pueda utilizarse sin equipos especiales ni grandes presupuestos. <\/p>\n
\u00abNuestra misi\u00f3n es construir una herramienta que sea aplicable a hospitales generales, escuelas, laboratorios de investigaci\u00f3n. Ese era exactamente nuestro prop\u00f3sito\u00bb, dijo Brown. <\/p>\n
Explore m\u00e1s<\/p>\n
El descubrimiento de un biomarcador podr\u00eda ayudar a predecir el Alzheimer a\u00f1os antes de que surjan los s\u00edntomas M\u00e1s informaci\u00f3n:<\/strong> Lila Lovergne et al, Un biomarcador espectral infrarrojo predice con precisi\u00f3n la clase de enfermedad neurodegenerativa en ausencia de s\u00edntomas manifiestos , Informes cient\u00edficos (2021). DOI: 10.1038\/s41598-021-93686-8 Informaci\u00f3n de la revista:<\/strong> Informes cient\u00edficos <\/p>\n Proporcionado por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley Cita<\/strong>: La ‘huella digital’ celular podr\u00eda producir diagn\u00f3stico 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 est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Una tecnolog\u00eda desarrollada por cient\u00edficos del Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley (Berkeley Lab) muestra una gran promesa para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que surjan los s\u00edntomas, lo que podr\u00eda cambiar el curso de la investigaci\u00f3n y el tratamiento de esta afecci\u00f3n, que afecta a millones de personas en todo … Continuar leyendo \u00abLas ‘huellas digitales’ de las c\u00e9lulas podr\u00edan producir el tan esperado diagn\u00f3stico de la enfermedad de Alzheimer\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-1245","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1245","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1245"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1245\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1245"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1245"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1245"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}