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Nueva tecnología de imágenes ópticas mejora el diagnóstico de enfermedad renal diabética

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 24 May 2025
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Imagen: una imagen de diapositivas completa de una biopsia de núcleo renal de un paciente diagnosticado con nefropatía diabética fotografiada utilizando la plataforma (foto cortesía de Lingyan Shi Lab/UC San Diego)
Imagen: una imagen de diapositivas completa de una biopsia de núcleo renal de un paciente diagnosticado con nefropatía diabética fotografiada utilizando la plataforma (foto cortesía de Lingyan Shi Lab/UC San Diego)

Un equipo de investigadores ha desarrollado un método innovador para examinar el tejido renal sin necesidad de teñir ni dañar las muestras. Este innovador enfoque, conocido como biopsia óptica multimodal sin marcaje, produce imágenes 3D detalladas de muestras renales, lo que permite detectar signos tempranos de enfermedad que a menudo pasan desapercibidos con las técnicas tradicionales.

El equipo de investigación de la Universidad de California en San Diego (La Jolla, CA, EUA) y la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en San Luis (San Luis, MO, EUA) ha presentado un sistema de imágenes de vanguardia que utiliza láseres para detectar cambios cruciales en la estructura y la composición química del riñón. Esto incluye la identificación del exceso de acumulación de grasa, modificaciones proteicas y cicatrización tisular, indicadores tempranos de la enfermedad renal diabética, una de las principales causas de insuficiencia renal a nivel mundial. A diferencia de los métodos de biopsia convencionales, que requieren múltiples secciones seriadas, tinción química y, a menudo, presentan el riesgo de defectos físicos de corte, esta técnica sin etiquetas preserva la integridad de la muestra a la vez que proporciona imágenes ricas y detalladas que reflejan los procesos biológicos subyacentes. En situaciones donde las muestras de tejido son limitadas, este método de imágenes no destructivo y sin etiquetas ofrece la ventaja crucial de mantener la flexibilidad para futuros procesamientos.

Para maximizar su eficacia, el equipo integró inteligencia artificial para identificar automáticamente los signos de enfermedad en los datos de imagen. Esta mejora podría permitir a los médicos diagnosticar problemas renales con mayor rapidez y precisión, así como crear planes de tratamiento más personalizados para cada paciente. Los investigadores aspiran a que esta tecnología no solo mejore la detección temprana, el seguimiento y el tratamiento de la enfermedad renal, sino que también se aplique en el estudio de otras afecciones donde la estructura y el metabolismo tisulares son factores cruciales.

“Imagínenlo como una cámara de alta tecnología que puede 'ver' el interior del tejido sin alterar las células ni requerir tinciones”, afirmó la Dra. Lingyan Shi, coautora del estudio publicado en Nature Communications y profesora del Departamento de Bioingeniería Shu Chien-Gene Lay de la Universidad de California en San Diego. “Nos proporciona una imagen más completa de lo que ocurre dentro del riñón, y lo hace en 3D”.

“Esta tecnología tiene un enorme potencial para mejorar el diagnóstico y el seguimiento de la enfermedad renal, especialmente en sus etapas iniciales, cuando la intervención puede ser más eficaz”, añadió el Dr. Sanjay Jain, coautor correspondiente y profesor de medicina, patología y pediatría en WashU Medicine. Nos proporciona pistas sobre los ajustes o adaptaciones que se producen en las células renales en casos de diabetes y trastornos metabólicos relacionados.

Enlaces relacionados:
Universidad de California en San Diego
WashU Medicine

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