Dispositivo POC habilitado para IA detecta cánceres sin biopsias

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 21 Sep 2022

Los investigadores han desarrollado un tipo único de nanopartícula llamada "nanosonajero" que mejora en gran medida la luz emitida desde el interior de su capa exterior. Cargado con tintes de dispersión de luz llamados reporteros Raman, comúnmente utilizados para detectar biomarcadores de enfermedades en muestras orgánicas, el método puede amplificar y detectar señales de tipos separados de nanosondas sin necesidad de una máquina costosa o un profesional médico para leer los resultados. En un pequeño estudio de prueba de concepto, los nanosonajeros identificaron con precisión los cánceres de cabeza y cuello a través de un dispositivo de punto de atención habilitado para IA que podría revolucionar la forma en que se detectan estos cánceres y otras enfermedades en áreas de bajos recursos para mejorar la salud mundial.

Para hacer nanosonajeros, los investigadores de la Universidad de Duke (Durham, NC, EUA) comienzan con una esfera de oro macizo de unos 20 nanómetros de ancho. Después de hacer crecer una capa de plata alrededor del núcleo de oro para hacer una esfera (o cubo) más grande, usan un proceso de corrosión llamado reemplazo galvánico que ahueca la plata, creando una capa en forma de jaula alrededor del núcleo. Luego, la estructura se sumerge en una solución que contiene reporteros Raman cargados positivamente, que son atraídos hacia la jaula exterior por el núcleo de oro cargado negativamente. Luego, los cascos exteriores se cubren con una capa extremadamente delgada de oro para encerrar a los reporteros Raman en el interior. El resultado es una nanoesfera (o nanocubo) de unos 60 nanómetros de ancho con una arquitectura que se asemeja a un sonajero: un núcleo de oro atrapado dentro de una capa exterior más grande de plata y oro. La brecha entre los dos es solo de unos pocos nanómetros, lo suficientemente grande como para que quepan los reporteros Raman. Esas ajustadas tolerancias son esenciales para controlar la mejora de la señal Raman que producen los nanosonajeros.


Imagen: La nueva forma de nanopartículas puede mejorar en gran medida las señales de múltiples biomarcadores separados a la vez (Fotografía cortesía de la Universidad de Duke)

Cuando un láser brilla sobre los nanosonajeros, viaja a través de la capa exterior extremadamente delgada y golpea a los reporteros Raman que se encuentran dentro, lo que hace que emitan su propia luz. Debido a lo cerca que están las superficies del núcleo de oro y la capa exterior de oro/plata, el láser también excita grupos de electrones en las estructuras metálicas, llamados plasmones. Estos grupos de electrones crean un campo electromagnético extremadamente poderoso debido a la interacción de los plasmones con la arquitectura de núcleo-casco metálica, un proceso llamado acoplamiento plasmónico, que amplifica millones de veces la luz emitida por los reporteros Raman. Los investigadores aplicaron la tecnología de nanosonajeros a un dispositivo de laboratorio en un palo capaz de detectar cánceres de cabeza y cuello, que aparecen en cualquier lugar entre los hombros y el cerebro, generalmente en la boca, la nariz y la garganta. La tasa de supervivencia de estos cánceres ha oscilado entre el 40 y el 60 % durante décadas. Si bien esas estadísticas han mejorado en los últimos años en los EUA, han empeorado en entornos de bajos recursos, donde los factores de riesgo como fumar, beber y masticar nueces de betel son mucho más frecuentes.

El dispositivo prototipo utiliza secuencias genéticas específicas que actúan como velcro para los biomarcadores que buscan los investigadores; en este caso, un ARNm específico que es demasiado abundante en personas con cánceres de cabeza y cuello. Cuando el ARNm en cuestión está presente, actúa como una atadura que une los nanosonajeros a las perlas magnéticas. Luego, estas perlas se concentran y se mantienen en su lugar con otro imán mientras todo lo demás se enjuaga. Luego, los investigadores pueden usar un dispositivo portátil simple y económico para buscar la luz emitida por los nanosonajeros para ver si se detectaron biomarcadores. En los experimentos, la prueba determinó si 20 muestras provenían o no de pacientes que tenían cáncer de cabeza y cuello con un 100 % de precisión. Los experimentos también mostraron que la plataforma de nanosonajeros es capaz de manejar múltiples tipos de nanosondas, gracias a un algoritmo de aprendizaje automático que puede separar las señales disgregadas, lo que significa que pueden apuntar a múltiples biomarcadores a la vez.

"En entornos de bajos recursos, estos cánceres a menudo se presentan en etapas avanzadas y tienen malos resultados debido en parte a las limitaciones en equipos de examen, la falta de trabajadores de la salud capacitados y programas de detección esencialmente inexistentes", dijo Walter Lee, profesor cirugía de cabeza y cuello y ciencias de la comunicación y oncología radioterápica en Duke, y colaborador en la investigación. “Tener la capacidad de detectar estos tipos de cáncer de manera temprana debería conducir a un tratamiento más temprano y una mejora en los resultados, tanto en la supervivencia como en la calidad de vida”, dijo Lee. “Este método es emocionante ya que no depende de la revisión de un patólogo y potencialmente podría usarse en el punto de atención”.

"Muchos biomarcadores de ARNm son demasiado abundantes en múltiples tipos de cáncer, mientras que otros biomarcadores se pueden usar para evaluar el riesgo del paciente y el resultado del tratamiento futuro", dijo Tuan Vo-Dinh, profesor distinguido de ingeniería biomédica en R. Eugene y Susie E. Goodson y profesor de química en Duke. “La detección de múltiples biomarcadores a la vez nos ayudaría a diferenciar entre cánceres y también a buscar otros marcadores de pronóstico como el Virus del Papiloma Humano (VPH) y controles tanto positivos como negativos. La combinación de la detección de ARNm con la novedosa biodetección de nanosonajeros dará como resultado un cambio de paradigma en el logro de una herramienta de diagnóstico que podría revolucionar la forma en que estos cánceres y otras enfermedades se detectan en áreas de bajos recursos”.

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Universidad de Duke


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