Tecnología innovadora proporciona más información de la misma muestra de tejido

Muchas enfermedades implican procesos biológicos complejos que son difíciles de detectar con los métodos convencionales de análisis de tejidos, que normalmente solo permiten examinar una o dos proteínas a la vez. Esta visión limitada puede dificultar que los médicos identifiquen cambios sutiles en los tejidos que ocurren en las primeras etapas de la progresión de la enfermedad o que comprendan el impacto total de una enfermedad. En el caso de la diabetes, por ejemplo, los métodos tradicionales a menudo pasan por alto cambios intrincados en el tejido renal antes de que se produzcan daños visibles. Estas limitaciones dificultan el diagnóstico oportuno y la capacidad de evaluar la eficacia de un tratamiento directamente en el tejido afectado. Ahora, en una importante colaboración internacional, investigadores han desarrollado una nueva técnica que puede analizar más de 100 proteínas simultáneamente en una sola muestra de tejido, ofreciendo información más detallada sobre los procesos patológicos y los efectos del tratamiento.

Desarrollada por investigadores de la Universidad de Aarhus (Aarhus, Dinamarca), la nueva técnica denominada multiplexación orientada a la patología, o PathoPlex, integra el procesamiento avanzado de imágenes con algoritmos de aprendizaje automático. Emplea configuraciones experimentales flexibles, incluyendo una versión que utiliza una impresora 3D simple como sistema de manejo de líquidos, lo que la hace accesible para diversas escalas de investigación. Un paquete de Python llamado "spatiomic" acompaña al método, ofreciendo una guía computacional paso a paso para el análisis de imágenes. PathoPlex funciona mapeando patrones moleculares complejos en muestras de tejido bajo un microscopio, lo que permite a los investigadores explorar un amplio espectro de proteínas simultáneamente y visualizar cómo evolucionan las enfermedades a nivel molecular. La tecnología se probó en muestras de tejido de pacientes diabéticos, centrándose particularmente en muestras de riñón. Los investigadores pudieron observar cambios moleculares relacionados con la enfermedad que las herramientas de diagnóstico convencionales suelen pasar por alto.

Cabe destacar que el equipo detectó alteraciones tempranas en los tejidos renales de pacientes diabéticos jóvenes, incluso antes de que se observaran signos evidentes de enfermedad renal. También examinaron cómo los inhibidores de SGLT2, una clase común de medicamentos para la diabetes, afectaban los cambios a nivel tisular y descubrieron que, si bien los fármacos abordaban algunas alteraciones moleculares, otras persistían, lo que indicaba la posible necesidad de tratamientos adicionales. El estudio, publicado en la revista Nature, demuestra que PathoPlex se puede aplicar a diversos tejidos, como el hígado y el cerebro, lo que lo convierte en una herramienta versátil para la investigación biomédica. Aunque aún no está listo para su uso hospitalario, los planes futuros incluyen la automatización del método, el perfeccionamiento de las estrategias de evaluación comparativa y el desarrollo de aplicaciones clínicas que aporten valor directo a los pacientes. El equipo ha decidido poner su tecnología a disposición de toda la comunidad investigadora.

"PathoPlex ofrece oportunidades únicas para explorar la naturaleza compleja de las enfermedades humanas, lo que podría tener un impacto directo en la atención al paciente", afirmó el profesor Victor Puelles, codirector del estudio.

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Universidad de Aarhus