Exploran un candidato a biomarcador nuevo para la esclerosis lateral amiotrófica
Por el equipo editorial de LabMedica en español Actualizado el 22 Dec 2020 |

Imagen: Ilustración esquemática del sensor inmunoinfrarrojo. Usando anticuerpos de captura oligoclonales, todas las isoformas de TDP-43 se extraen del LCR (Fotografía cortesía de la Universidad de Ruhr en Bochum).
La esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad neurodegenerativa mortal que provoca una pérdida rápida de la función motora, que suele terminar en una enfermedad grave con muerte prematura en unos pocos años. Hasta ahora, el diagnóstico precoz y preciso de la enfermedad ha sido difícil.
Hasta la fecha, uno de los desafíos clave en el diagnóstico de la ELA es excluir otras enfermedades similares, que se evalúan en función de parámetros clínicos y electrofisiológicos, mientras que aún faltan biomarcadores de diagnóstico y pronóstico específicos de la enfermedad. En la ELA, la proteína TDP-43, en particular, juega un papel fundamental. Forma pequeñas inclusiones en las células nerviosas. Las inclusiones de TDP-43 parecen tener un significado patomecanístico crucial y son los marcadores neuropatológicos en casos esporádicos y en muchos casos de ELA genéticos.
Un equipo multidisciplinario de científicos, que trabaja con la Universidad del Ruhr en Bochum (Bochum, Alemania), analizó la distribución de la estructura secundaria de TDP-43 en el líquido cefalorraquídeo de 36 pacientes con ELA, y compararon con la de 30 pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) y 34 controles adicionales (Ctrl), utilizando la tecnología de sensor inmunoinfrarrojo. El sensor inmunoinfrarrojo es una tecnología universal que proporciona una medida relativa que refleja directamente la distribución de la estructura secundaria de un biomarcador en un fluido biológico. Las muestras se analizan en un sistema de flujo continuo.
El equipo logró obtener un diagnóstico de ELA basado en la estructura alterada de la proteína TDP-43. En el proceso, demostraron que las proteínas se pliegan desde estructuras predominantemente desordenadas y helicoidales hasta las llamadas láminas ß. Estas formas promueven ensamblajes dañados y depósitos de proteínas en las células nerviosas. En el análisis, se distinguieron 36 pacientes con ELA de 30 pacientes con Parkinson mediante la señal TDP-43 con una sensibilidad del 89% y una especificidad del 77%. Además, un grupo de control, con pacientes neurológicamente discretos, fue diferenciado con una sensibilidad del 89% y una especificidad del 83%. Al analizar la TDP-43, los investigadores pudieron excluir otras enfermedades que afectan la función motora, como la enfermedad de Parkinson.
Léon Beyer, MSc, uno de los autores principales del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Biospectroscopia de Prodi, dijo: “Este logro puede proporcionar una nueva perspectiva sobre los mecanismos de la enfermedad. En comparación con otros métodos que reflejan concentraciones de ciertas proteínas, nuestra tecnología de sensores infrarrojos brinda información sobre los eventos moleculares y, por lo tanto, puede convertirse en una herramienta crucial en el futuro para diagnosticar y desarrollar terapias clínicas. No obstante, ante todo, contribuirá en gran medida a una comprensión más precisa de las enfermedades”.
Los autores concluyeron que sus hallazgos demuestran que el plegamiento incorrecto de TDP-43, medido por la tecnología del sensor inmunoinfrarrojo, tiene el potencial de servir como un biomarcador candidato para la ELA. El estudio fue publicado el 3 de diciembre de 2020 en la revista Annals of Clinical and Translational Neurology.
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Universidad del Ruhr en Bochum
Hasta la fecha, uno de los desafíos clave en el diagnóstico de la ELA es excluir otras enfermedades similares, que se evalúan en función de parámetros clínicos y electrofisiológicos, mientras que aún faltan biomarcadores de diagnóstico y pronóstico específicos de la enfermedad. En la ELA, la proteína TDP-43, en particular, juega un papel fundamental. Forma pequeñas inclusiones en las células nerviosas. Las inclusiones de TDP-43 parecen tener un significado patomecanístico crucial y son los marcadores neuropatológicos en casos esporádicos y en muchos casos de ELA genéticos.
Un equipo multidisciplinario de científicos, que trabaja con la Universidad del Ruhr en Bochum (Bochum, Alemania), analizó la distribución de la estructura secundaria de TDP-43 en el líquido cefalorraquídeo de 36 pacientes con ELA, y compararon con la de 30 pacientes con enfermedad de Parkinson (EP) y 34 controles adicionales (Ctrl), utilizando la tecnología de sensor inmunoinfrarrojo. El sensor inmunoinfrarrojo es una tecnología universal que proporciona una medida relativa que refleja directamente la distribución de la estructura secundaria de un biomarcador en un fluido biológico. Las muestras se analizan en un sistema de flujo continuo.
El equipo logró obtener un diagnóstico de ELA basado en la estructura alterada de la proteína TDP-43. En el proceso, demostraron que las proteínas se pliegan desde estructuras predominantemente desordenadas y helicoidales hasta las llamadas láminas ß. Estas formas promueven ensamblajes dañados y depósitos de proteínas en las células nerviosas. En el análisis, se distinguieron 36 pacientes con ELA de 30 pacientes con Parkinson mediante la señal TDP-43 con una sensibilidad del 89% y una especificidad del 77%. Además, un grupo de control, con pacientes neurológicamente discretos, fue diferenciado con una sensibilidad del 89% y una especificidad del 83%. Al analizar la TDP-43, los investigadores pudieron excluir otras enfermedades que afectan la función motora, como la enfermedad de Parkinson.
Léon Beyer, MSc, uno de los autores principales del estudio y estudiante de doctorado en el Departamento de Biospectroscopia de Prodi, dijo: “Este logro puede proporcionar una nueva perspectiva sobre los mecanismos de la enfermedad. En comparación con otros métodos que reflejan concentraciones de ciertas proteínas, nuestra tecnología de sensores infrarrojos brinda información sobre los eventos moleculares y, por lo tanto, puede convertirse en una herramienta crucial en el futuro para diagnosticar y desarrollar terapias clínicas. No obstante, ante todo, contribuirá en gran medida a una comprensión más precisa de las enfermedades”.
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