Nuevo biosensor detecta proteínas de enfermedades neurogenerativas

La dificultad para diagnosticar enfermedades neurodegenerativas (END), incluidos el Alzheimer y el Parkinson, se ha debido principalmente a la ausencia de herramientas de diagnóstico confiables para la detección temprana y el seguimiento de la progresión de la enfermedad. Una característica principal de la neurodegeneración es el plegamiento incorrecto de proteínas, reconocido como un evento significativo en el avance de la enfermedad. La teoría es que en las etapas iniciales, las proteínas normales se pliegan incorrectamente en oligómeros y, en etapas posteriores, en fibrillas. Estos agregados de proteínas deformes circulan en el cerebro y los fluidos del cuerpo, así como también se acumulan como depósitos en los cerebros de quienes fallecieron a causa de END. Sin embargo, el desarrollo de herramientas para identificar estos marcadores o biomarcadores de enfermedades ha permanecido sin resolver hasta ahora debido a varias barreras, incluidas las limitaciones de la tecnología actual para distinguir y cuantificar con precisión diferentes agregados de proteínas.

Los investigadores de la EPFL (Lausana, Suiza) ahora han logrado un avance significativo en el diagnóstico de END al combinar múltiples tecnologías avanzadas en un solo sistema. Este innovador sistema, denominado sensor ImmunoSEIRA, emplea tecnología de biodetección para detectar e identificar biomarcadores de proteínas mal plegadas asociados con END. Además, el sistema aprovecha el poder de la inteligencia artificial (IA), utilizando redes neuronales para cuantificar las etapas de la enfermedad y la progresión. Este innovador avance ofrece esperanza, no solo para la detección y el control tempranos de END, sino también para evaluar las opciones de tratamiento en diferentes etapas de progresión de la enfermedad.

Los investigadores crearon este sofisticado sensor de biomarcadores de END combinando varios campos científicos: bioquímica de proteínas, optofluidos, nanotecnología e IA. El sensor ImmunoSEIRA utiliza una técnica llamada espectroscopia de absorción infrarroja mejorada en superficie (SEIRA), que permite a los científicos identificar y analizar la estructura de moléculas específicas vinculadas a enfermedades o biomarcadores vinculados a las END. El sensor cuenta con un inmunoensayo único para identificar y capturar estos biomarcadores con la máxima precisión. El sensor ImmunoSEIRA utiliza matrices de nanovarillas de oro con anticuerpos para la detección precisa de proteínas y facilita la captura específica en tiempo real y el análisis estructural de biomarcadores objetivo a partir de muestras diminutas. Las redes neuronales impulsadas por IA se emplean para identificar la presencia de formas de proteínas mal plegadas específicas: los agregados oligoméricos y fibrilares, proporcionando un nivel de precisión de detección sin precedentes a medida que avanzan las enfermedades.

Los investigadores de la EPFL continuaron demostrando que el sensor ImmunoSEIRA se puede aplicar en entornos clínicos reales, es decir, en biofluidos. Identificaron con éxito la firma única de fibrillas anormales, un indicador clave de END, incluso en fluidos complejos como el líquido cefalorraquídeo (LCR) humano. Los resultados de este estudio marcan un salto significativo en los dominios de la biodetección, la espectroscopia infrarroja, la nanofotónica y los biomarcadores de END. La introducción del sensor ImmunoSEIRA asistido por IA es un desarrollo positivo para la detección temprana de END, el monitoreo de enfermedades y la evaluación de la eficacia de los medicamentos, que satisface la necesidad urgente de una intervención y tratamiento rápidos de END.

“Dado que el proceso de la enfermedad está estrechamente asociado con cambios en la estructura de la proteína, creemos que los biomarcadores estructurales, especialmente cuando se integran con otros biomarcadores bioquímicos y de neurodegeneración, podrían allanar el camino para un diagnóstico y un seguimiento más precisos de la progresión de la enfermedad”, dijo el profesor Hilal Lashuel.

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EPFL