diciembre 8, 2022

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Nuevo método que revoluciona el diagnóstico del cáncer Sociedad Max Planck

Deep Visual Proteomics proporciona información específica de células basada en proteínas para el análisis del cáncer

¿Cómo se desarrolla el cáncer? ¿Cómo cambia la estructura celular de un tumor sus propiedades malignas? Estas preguntas son necesarias y difíciles de responder. Sin embargo, son esenciales para comprender el cáncer y encontrar un tratamiento permanente. Un equipo germano-danés dirigido por Matthias Mann ha desarrollado una tecnología innovadora, “Proteómica Visual Profunda”. Esta tecnología proporciona a los investigadores y médicos información basada en proteínas y ayuda a comprender con precisión los cánceres por tipos de células individuales. La tecnología está mostrando su potencial en una aplicación por primera vez en células cancerosas.

Las proteínas son piezas esenciales del rompecabezas para una variedad de enfermedades. También se los conoce como los “caballos de trabajo moleculares de la célula”. Su función adecuada determina la función de la célula y, por lo tanto, también la función del individuo. Matthias Mann explica: “Si algo en nuestras células no funciona correctamente y estamos enfermos, puede estar seguro de que las proteínas están involucradas de varias maneras. Por esta razón, mapear la naturaleza de la proteína puede ayudarnos a descubrir : ¿Por qué se pudo desarrollar el tumor en un paciente en particular?” ¿Cuáles son las debilidades de este tumor y qué método de tratamiento es beneficioso?” explica Matthias Mann Instituto Max Planck de Bioquímica Cerca de Munich y de Centro de investigación de proteínas de Novo Nordisk en la Universidad de Copenhague en Dinamarca.

Inspirándose en estas preguntas, un equipo de investigación multidisciplinario dirigido por Matthias Mann desarrolló un método nuevo e innovador. En el estudio, las características visuales del tumor se determinarán utilizando tecnología de perfilado profundo para analizar proteínas en grupos de células anormales adyacentes a las células sanas circundantes. Este enfoque podría brindar a los investigadores una visión sin precedentes del cáncer y ayudar a los oncólogos a crear estrategias específicas para el diagnóstico y el tratamiento.

La Proteómica Óptica Profunda combina cuatro tecnologías

La Proteómica Óptica Profunda por primera vez combina las ventajas de cuatro tecnologías diferentes en una sola metodología. Primero, la microscopía moderna crea mapas de tejidos de alta resolución. En segundo lugar, se utilizan algoritmos de aprendizaje automático e inteligencia artificial para clasificar las células en función de su forma, tamaño o localización de proteínas antes de recolectar células individuales mediante microdisección láser de alta resolución. En tercer lugar, después de clasificar poblaciones de células enfermas normales o diversas, miles de proteínas dentro de estas poblaciones de células se identifican simultáneamente mediante espectrometría de masas ultrasensible. En cuarto lugar, los análisis bioinformáticos complejos generan mapas de proteínas que permiten la resolución espacial de proteínas en enfermedades muy complejas como el cáncer. Estos mapas de proteínas son herramientas valiosas para que los médicos comprendan mejor los mecanismos de la salud y la enfermedad.

“Nuestro nuevo concepto de ‘proteómica óptica profunda’ podría convertirse en un cambio de paradigma para la patología molecular en la clínica. Con este método, tomamos una muestra de tejido con células cancerosas y podemos identificar miles de proteínas en muy poco tiempo y con un esfuerzo mínimo. Estos análisis proteómicos revelan los mecanismos que impulsan la evolución de Por lo tanto, se pueden derivar nuevos objetivos terapéuticos directamente de una sola sección de tejido de la biopsia de un paciente”, dice Andreas Mund, profesor asociado en el Centro de Investigación de Proteínas y parte del equipo dirigido por Matthias Mann, quien dirigió este desarrollo en el Centro de Investigación de Proteínas y el Instituto Max Planck de Bioquímica.

Relevancia para la patología clínica

En el estudio, los investigadores pudieron aplicar “proteínas ópticas profundas” a células de pacientes con cáncer de piel y glándulas salivales. Lise Mette Rabek Gerderm, Consultora Consultora y Profesora Asociada de Investigación Clínica en el Departamento de Patología del Sealand University Hospital Roskilde y el Departamento de Medicina Clínica de la Universidad de Copenhague describe: “Este método único combina el análisis de la estructura del tejido y el análisis proteómico, que es esencial para células seleccionadas.Diagnosticar una condición clínicamente muy compleja utilizando el análisis de Proteómica Visual Profunda.

Fabian Coscia, uno de los primeros autores del estudio publicado en Nature Biotechnology y jefe del grupo de investigación “Proteómica espacial” desde junio de 2021 Centro Max Delbrück de Medicina Molecular de la Sociedad Helmholtz En Berlín, dice, “la tecnología también se puede usar de manera similar para describir otros tipos de tumores”. Su objetivo es utilizar datos archivados de biobancos para descubrir nuevos puntos de ataque para terapias individuales contra el cáncer y, por lo tanto, formas de tratamiento que se adapten a los pacientes que se desarrollarán, también para tumores previamente resistentes al tratamiento.

No solo el cáncer se puede entender mejor usando proteínas visuales profundas. La metodología también se puede aplicar a otras enfermedades. “Por ejemplo, puede analizar las proteínas de una neurona para ver qué sucede exactamente en la célula durante el curso de enfermedades neurodegenerativas como la enfermedad de Alzheimer o la enfermedad de Parkinson”, continúa Coscia. “Al combinar microscopía, inteligencia artificial y proteínas basadas en espectrometría de masas de alta sensibilidad, hemos desarrollado un método muy poderoso para comprender los circuitos moleculares de las células sanas y enfermas, que puede ayudar a los médicos a identificar objetivos farmacológicos y futuros diagnósticos”, explica Matthias Mann. .

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