Análisis de proteínas en manchas de sangre seca para bioquímica

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 28 Mar 2018
Durante mucho tiempo se han usado las manchas de sangre seca en aplicaciones como las pruebas para los recién nacidos, pero todavía tienen que llegar a las pruebas proteómicas clínicas de manera significativa. Esto se debe en parte al hecho de que los inmunoensayos convencionales, que se utilizan ampliamente para las mediciones de proteínas en la clínica, son poco adecuados para analizar manchas de sangre seca dado su volumen de muestra limitado.

Las manchas de sangre seca, que normalmente consisten en microlitros de sangre que se coloca y se deja secar en papel de filtro, ofrecen ventajas potencialmente significativas en comparación con los extracciones de sangre tradicionales. Por ejemplo, debido a que las manchas de sangre seca usan un pinchazo en el dedo en lugar de una flebotomía convencional, los pacientes mismos se podrían tomar las muestras sin necesidad de tener que visitar el consultorio de un médico.

Imagen: El fundador de SISCAPA Assay Technologies, el Dr. Terry Pearson PhD, ha creado una forma de hacer análisis para varias enfermedades a partir de una sola gota de sangre seca utilizando un flujo de trabajo en un espectrómetro de masas totalmente automatizado (Fotografía cortesía de SISCAPA).

Científicos del Centro de Proteómica de la Universidad de Victoria-Genome BC (Victoria, BC, Canadá) encontraron que las muestras de sangre seca podrían ser algo menos estables de lo que se pensaba. Estudiaron la estabilidad de 21 aminoácidos en diversas condiciones, encontrando que una serie de aminoácidos se degradaron debido al calor y la humedad siendo la histidina y el triptófano los más afectados. Un equipo de la Universidad de Washington (Seattle, WA, EUA) desarrolló análisis de sangre seca usando la espectrometría de masas para la hemoglobina-β glicosilada (HbA1c), la apolipoproteína A-I y la apolipoproteína B y los comparó con los ensayos clínicos existentes (inmunoensayos para ApoA-1 y ApoB y HLPC-UV para HbA1c) usando muestras convencionales de plasma y de sangre total.

Este equipo analizó muestras de 36 pacientes y encontró una gran discrepancia entre los valores que obtenían de las manchas de sangre seca y las muestras de plasma convencionales. También encontraron una discrepancia entre la sangre total extraída por punción venosa y luego colocada en el papel de filtro para hacer manchas de sangre seca y las muestras de muestras de sangre seca capilares correspondientes. La discrepancia fue lo suficientemente grande como para haber hecho cambiar la toma de decisiones clínicas, por ejemplo, reclasificar a un paciente con HbA1c normal de acuerdo con el ensayo estándar o como pre-diabético con base en los valores obtenidos a partir de las muestras de sangre seca.

Los científicos de SISCAPA Assay Technologies (Washington, DC, EUA) han desarrollado un flujo de trabajo en un espectrómetro de masas totalmente automatizado para procesar muestras de sangre seca, y el objetivo a corto plazo será implementar paneles multiplex de analitos clínicos existentes como pruebas desarrolladas en el laboratorio ofrecidas desde una instalación con certificación CLIA. N. Leigh Anderson, PhD, director ejecutivo de SISCAPA, dijo: “Podemos obtener CV, para el flujo de trabajo total con muestras duplicadas de sangre seca, del orden del 2%, y se calibran muy estrechamente con los ensayos clínicos realizados en el suero al mismo tiempo. Queremos más volumen de lo que una mancha de sangre seca pueda proporcionar. Nos gustaría tener de 100 a 150 μL de sangre total. Y realmente queremos que la precisión del volumen sea de 1 o 2 por ciento en lugar de 4 o 5 o 10%, que es lo que normalmente es ahora. Nuestros ensayos son buenos al 2%, por lo que no queremos perder nuestra precisión solo en función del volumen de muestra”. Los estudios se presentaron en el congreso de Espectrometría de masas: Aplicaciones en el Laboratorio Clínico (MSACL) realizada del 21 al 25 de enero, 2018, en Palm Springs, CA, EUA.


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