Nueva tecnología rastrea células cancerosas ocultas más rápido
Actualizado el 06 Dec 2025
La ubicación y el tratamiento de enfermedades a menudo dependen de la capacidad de localizar células específicas dentro del cuerpo, un desafío que se dificulta porque las células dañinas o terapéuticas se desplazan por los tejidos y no se detectan fácilmente. Ahora, una nueva tecnología diseñada para rastrear estas células con precisión unicelular podría conducir a terapias más eficaces.
Investigadores de la Universidad Case Western Reserve (Cleveland, OH, EUA) están desarrollando una tecnología que mejora la capacidad de localizar células terapéuticas o células enfermas, como las cancerosas. Su plataforma, basada en el sistema de crioimagen CryoViz, genera imágenes 3D de alta resolución mediante robótica, microscopía y software avanzado. Al integrar inteligencia artificial (IA) y herramientas de aprendizaje automático, el dispositivo de crioimagen CryoViz puede identificar automáticamente tejidos sanos y enfermos, detectar células marcadas con fluorescencia y permitir la tinción virtual para examinar muestras a nivel de célula individual.
Al reducir drásticamente el tiempo y la complejidad de la obtención de imágenes de cuerpo completo (mapeo de un ratón completo en horas en lugar de usar millones de secciones de tejido), este enfoque busca transformar la forma en que los investigadores rastrean las células cancerosas metastásicas, evalúan el comportamiento de las células T durante la inmunoterapia y evalúan la administración de fármacos o los agentes de imagen. El equipo también utilizará un enfoque de "tinción virtual" basado en IA para evaluar el tejido corporal a nivel de célula única, lo que les permitirá rastrear células individuales, como células cancerosas migratorias o metastásicas y células T. Esta capacidad ayudará a evaluar tratamientos celulares como la inmunoterapia.
“La computadora puede determinar cuándo ha detectado células fluorescentes brillantes, como células tumorales metastásicas en el pulmón”, dijo Susann Brady-Kalnay, investigadora de la CWRU. “Guardará automáticamente secciones de tejido en esa región para que pueda volver a estudiar el tejido en detalle a nivel celular y molecular”.
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Universidad Case Western Reserve
