Microscopía no invasiva detecta la activación y diferencia los tipos celulares
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 09 Dec 2019 |

Imagen: Métodos para extraer características del análisis de células inmunes sin usar etiquetas. Los datos multivariados sin etiquetas, compuestos de parámetros tanto morfológicos como espectrales, se utilizan para identificar características de alto nivel a nivel de una sola célula, como el tipo celular, la respuesta a los medicamentos y las diferencias de respuesta entre las muestras (Fotografía cortesía de la Universidad de Osaka)
Las técnicas de medición que permiten el análisis global de las respuestas celulares al tiempo que conservan la sensibilidad unicelular son cada vez más necesarias para comprender procesos biológicos complejos y dinámicos.
Las células tienen numerosos rasgos que se pueden usar para identificarlas: se pueden usar las características genéticas, epigenéticas, conductuales, compositivas o morfológicas para definir el fenotipo de una célula dada. A medida que mejoran las capacidades de discriminación de los sistemas de medición, pueden surgir subtipos de células recientemente definidos.
Los científicos de la Universidad de Osaka (Osaka, Japón) desarrollaron una plataforma de imagen multimodal sin etiquetas que permite el estudio de cultivos celulares de forma no invasiva sin la necesidad de ningún agente de contraste. El par mostró cómo se pueden emplear las señales libres de etiquetas para crear modelos que puedan detectar el estado de activación de las células de macrófagos y distinguir entre diferentes tipos de células incluso en el caso de poblaciones de células primarias altamente heterogéneas.
Las pruebas compuestas por tres tipos de células y dos condiciones (Control y LPS) producen seis conjuntos principales de condiciones controladas donde las mediciones se han distribuido aproximadamente de manera uniforme entre ellas. Para comprender cómo la variabilidad incontrolable podría afectar los resultados, las mediciones se realizan durante varios días, con células enchapadas en diferentes placas para tener en cuenta las diferencias en el cultivo celular, donde se miden 200-400 células por placa. El equipo combinó la información de imagen de las imágenes de fase cuantitativa (QPI) grabadas con holografía fuera del eje y autofluorescencia (AF), junto con la espectroscopía Raman, para recuperar indicadores de nivel de células individuales que permiten el análisis de respuestas y condiciones celulares.
Luego, el equipo desarrolló herramientas estadísticas generalizadas para evaluar la influencia de los parámetros experimentales controlados (subpoblaciones celulares, estimulación inmunológica) y no controlados (condiciones de cultivo, variaciones animales, etc.) en los biomarcadores sin etiqueta. Estos indicadores pueden detectar diferentes subpoblaciones de células de macrófagos que se originan de diferentes progenitores, así como su estado de activación, y cómo estos cambios están relacionados con diferencias específicas en la morfología y el contenido molecular. Los indicadores moleculares también muestran una mayor sensibilidad que permite la identificación de otras condiciones de investigación, como las diferencias entre las células que se originan en diferentes animales, lo que permite la detección de un comportamiento atípico de subpoblaciones celulares determinadas. El estudio fue publicado el 19 de noviembre de 2019 en la revista Scientific Reports.
Enlace relacionado:
Universidad de Osaka
Las células tienen numerosos rasgos que se pueden usar para identificarlas: se pueden usar las características genéticas, epigenéticas, conductuales, compositivas o morfológicas para definir el fenotipo de una célula dada. A medida que mejoran las capacidades de discriminación de los sistemas de medición, pueden surgir subtipos de células recientemente definidos.
Los científicos de la Universidad de Osaka (Osaka, Japón) desarrollaron una plataforma de imagen multimodal sin etiquetas que permite el estudio de cultivos celulares de forma no invasiva sin la necesidad de ningún agente de contraste. El par mostró cómo se pueden emplear las señales libres de etiquetas para crear modelos que puedan detectar el estado de activación de las células de macrófagos y distinguir entre diferentes tipos de células incluso en el caso de poblaciones de células primarias altamente heterogéneas.
Las pruebas compuestas por tres tipos de células y dos condiciones (Control y LPS) producen seis conjuntos principales de condiciones controladas donde las mediciones se han distribuido aproximadamente de manera uniforme entre ellas. Para comprender cómo la variabilidad incontrolable podría afectar los resultados, las mediciones se realizan durante varios días, con células enchapadas en diferentes placas para tener en cuenta las diferencias en el cultivo celular, donde se miden 200-400 células por placa. El equipo combinó la información de imagen de las imágenes de fase cuantitativa (QPI) grabadas con holografía fuera del eje y autofluorescencia (AF), junto con la espectroscopía Raman, para recuperar indicadores de nivel de células individuales que permiten el análisis de respuestas y condiciones celulares.
Luego, el equipo desarrolló herramientas estadísticas generalizadas para evaluar la influencia de los parámetros experimentales controlados (subpoblaciones celulares, estimulación inmunológica) y no controlados (condiciones de cultivo, variaciones animales, etc.) en los biomarcadores sin etiqueta. Estos indicadores pueden detectar diferentes subpoblaciones de células de macrófagos que se originan de diferentes progenitores, así como su estado de activación, y cómo estos cambios están relacionados con diferencias específicas en la morfología y el contenido molecular. Los indicadores moleculares también muestran una mayor sensibilidad que permite la identificación de otras condiciones de investigación, como las diferencias entre las células que se originan en diferentes animales, lo que permite la detección de un comportamiento atípico de subpoblaciones celulares determinadas. El estudio fue publicado el 19 de noviembre de 2019 en la revista Scientific Reports.
Enlace relacionado:
Universidad de Osaka
Últimas Tecnología noticias
- Dispositivo microfluídico Dolor en un Chip determina tipos de dolor crónico desde muestras de sangre
- Innovador sensor fluorométrico sin etiquetas permite detección más sensible del ARN viral
- Teléfonos inteligentes podrían diagnosticar enfermedades mediante escáneres infrarrojos
- Nueva tecnología de sensores permite diagnóstico temprano de trastornos metabólicos y cardiovasculares
- Avance en impresión 3D permite desarrollo a gran escala de diminutos dispositivos microfluídicos
- Plataforma de sensores en papel transforma diagnóstico cardíaco
- Estudio explora impacto de pruebas POC en el futuro de los diagnósticos
- Sensor económico de respuesta rápida permite detección temprana y precisa del cáncer de pulmón
- Nanotecnología para diagnósticar cáncer de cuello uterino podría sustituir pruebas de Papanicolaou
- Plataforma de laboratorio en chip agilizar diagnóstico del cáncer
- Plataforma de biosensores detecta simultáneamente vitamina C y SARS-CoV-2
- Nuevo método analiza lágrimas para detectar enfermedades de forma temprana
- Sensores basados en FET abren camino a dispositivos de diagnóstico portátiles para detectar múltiples enfermedades
- Biosensor basado en papel para detectar glucosa mediante sudor revoluciona tratamiento de diabetes
- Análisis de sangre con IA identifica pacientes en etapa más temprana del cáncer de mama
- Biosensor óptico detecta virus de la viruela del mono en POC
Canales
Química Clínica
ver canal
Nanotubos de carbono ayudan a construir sensores precisos para monitoreo continuo de la salud
Los sensores actuales pueden medir diversos indicadores de salud, como los niveles de glucosa en sangre. Sin embargo, es necesario desarrollar materiales para sensores más precisos y sensibles que... Más
Dispositivo basado en papel mejora la precisión de prueba del VIH
En las regiones donde el acceso a las clínicas para realizar análisis de sangre rutinarios presenta obstáculos financieros y logísticos, los pacientes con VIH pueden recolectar... MásDiagnóstico Molecular
ver canal
Primera prueba que utiliza microARN para predecir toxicidad de terapia contra el cáncer
Muchos hombres con cáncer de próstata en etapa temprana reciben radioterapia corporal estereotáctica (RTCE), un tratamiento de radiación de alta precisión que se completa... Más
Ensayo basado en células proporciona detección sensible y específica de autoanticuerpos en desmielinización
Los anticuerpos anti-glicoproteína asociada a la mielina (MAG) sirven como marcadores de un trastorno desmielinizante autoinmune que afecta al sistema nervioso periférico y provoca deterioro sensorial.... MásHematología
ver canal
Nuevo sistema de puntuación predice riesgo de cáncer a partir de un trastorno sanguíneo común
La citopenia clonal de significado incierto (CCSI) es un trastorno sanguíneo común en adultos mayores, caracterizado por mutaciones en las células sanguíneas y un recuento ... Más
Prueba prenatal no invasiva para determinar estado RhD del feto es 100 % precisa
En los Estados Unidos, aproximadamente el 15 % de las embarazadas son RhD negativas. Sin embargo, en aproximadamente el 40 % de estos casos, el feto también es RhD negativo, lo que hace innecesaria la... MásInmunología
ver canal
Prueba de células madre predice resultado del tratamiento en cáncer de ovario resistente al platino
El cáncer de ovario epitelial suele responder inicialmente a la quimioterapia, pero con el tiempo, el tumor desarrolla resistencia a la terapia, lo que provoca su recrecimiento. Esta resistencia... Más
Análisis de sangre con aprendizaje automático predice respuesta a inmunoterapia en pacientes con linfoma
La terapia de células T con receptores de antígenos quiméricos (CAR) se ha convertido en uno de los avances recientes más prometedores en el tratamiento de los cánceres... MásMicrobiología
ver canal
Método basado en IA mejora diagnóstico de infecciones resistentes a fármacos
Las infecciones resistentes a los medicamentos, en particular las causadas por bacterias mortales como la tuberculosis y el estafilococo, se están convirtiendo rápidamente en una emergencia... Más
Innovadora tecnología disgnóstica identifica infecciones bacterianas con precisión de casi 100 % en tres horas
La identificación rápida y precisa de microbios patógenos en muestras de pacientes es esencial para el tratamiento eficaz de enfermedades infecciosas agudas, como la sepsis.... MásPatología
ver canal
Modelo de IA predice eficazmente resultados de pacientes con cáncer de pulmón
El adenocarcinoma de pulmón, la forma más común de cáncer de pulmón de células no pequeñas (CPCNP), suele adoptar uno de seis patrones de crecimiento distintos,... Más
Modelo de IA predice respuesta al tratamiento del cáncer de vejiga
Cada año en Estados Unidos, se diagnostican alrededor de 81.000 nuevos casos de cáncer de vejiga, lo que provoca aproximadamente 17.000 muertes al año. El cáncer de vejiga ... MásIndustria
ver canal
Cepheid y Oxford Nanopore se unen para desarrollar soluciones con secuenciación automatizada
Cepheid (Sunnyvale, CA, EUA), una empresa líder en diagnóstico molecular, y Oxford Nanopore Technologies (Oxford, Reino Unido), la empresa detrás de una nueva generación de... Más