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La nueva tecnología muestra la gran promesa para el diagnóstico precoz de la enfermedad de Alzheimer

Una tecnología desarrollada por los científicos en el laboratorio nacional de Lorenzo Berkeley (laboratorio de Berkeley) muestra la gran promesa para diagnosticar la enfermedad de Alzheimer antes de que se presenten los síntomas, potencialmente cambiando el curso de la investigación y el tratamiento para esta condición, que afecta a millones de gente por todo el mundo y se estima para ser la sexta causa de la muerte de cabeza en los Estados Unidos.

“Esto es una gran cosa,” dijo al líder de proyecto Cynthia McMurray, después de la publicación del estudio acertado del prueba-de-principio de las personas en los partes científicos del gorrón. El “diagnóstico de la enfermedad de Alzheimer en los primeros tiempos es difícil y no hay manera de predecir quién conseguirá la enfermedad, que significa que no hay camino acertado para desarrollar la terapéutica. Sin embargo, esta nueva tecnología utiliza a las células epiteliales accesibles como sustitutos para predecir el estado de la enfermedad en el cerebro. Somos muy emocionados para las posibilidades de la predicción temprana, antes de que los signos de la enfermedad hayan manifestado.”

La enfermedad de Alzheimer es la causa más común de la demencia, con todo a pesar de décadas de investigación intensiva, la condición sigue siendo mal entendida. Puede ser diagnosticado definitivo solamente después que la muerte, con una biopsia del tejido cerebral, y ningunas medicaciones existentes pueden parar su progresión.

El primer paso hacia una mejor investigación, nuevos tratamientos, y calidad de vida perfeccionada para los pacientes es una prueba diagnóstica segura. ¿Pero cómo podemos descubrir una enfermedad cuando no conocemos qué lo causa en el primer lugar?

Diga hola a phenotyping espectral.

La nueva aplicación de esta técnica desarrollada por las personas de McMurray analiza las células para los signos de la enfermedad midiendo cómo las moléculas en células vibran sobre la exposición a la luz infrarroja. El perfil vibratorio de cada muestra es tan distinto y la diferencia entre las muestras enfermas y sanas de la célula es tan visible que McMurray compara el proceso a la “huella dactilar celular.”

“El fenómeno físico real que estamos midiendo con la luz infrarroja es los estados vibratorios de moléculas en la célula,” dijo a McMurray, que es científico mayor en área de las ciencia biológicas del laboratorio de Berkeley.

Todas las células contienen los mismos tipos de moléculas, ella explicó, pero la espectroscopia (IR) infrarroja - una aproximación barata del análisis químico que ha estado alrededor desde los años 40 - puede tomar diferencias extremadamente sutiles en la vinculación y la abundancia de cada molécula en una muestra de la célula, incluyendo cualquier cambio anormal que tenga ocurrida debido a la enfermedad. “Incluso entre los tipos de la célula que parecen idénticos por otras dimensiones,” dijo a McMurray.

Los cambios sutiles capturados por el análisis del IR, que produce grupos de datos llamaron espectros, entonces son descubiertos por los algoritmos de aprendizaje de máquina (un tipo de inteligencia artificial sabido para sobresalir en el reconocimiento de patrones) que se han entrenado para distinguir entre los espectros de células de individuos con enfermedad y ésos fuera. Esta plataforma bipartita de la prueba permite que las personas determinen cuando algo ha salido mal dentro de las células sin la necesidad conocer lo que salió mal.

De biomarker al tricorder

El paradigma actual en ciencia médica, dijo al co-autor Ben Brown, también de las ciencia biológicas área del laboratorio de Berkeley, es diagnosticar las enfermedades basadas en la presencia o la ausencia de un biomarker - una molécula o un gen específica sabido para ser asociado a la condición. Por ejemplo, en la enfermedad de Huntington, una condición neurodegenerative causada por una mutación del único-gen, la presencia de una copia del mutante del gen del “huntingtin” sirve como biomarker a toda prueba.

Una aproximación biomarker-céntrica tiene sentido para estudiar enfermedades con causas concretas e impactos bien definidos en la carrocería, como Huntington. Alzheimer no ajusta en esa caja. Sus síntomas recubren con numeroso otras enfermedades neurológicas, el componente genético es complejo e implica probablemente muchos genes, y es imposible examinar o funcionar con directamente pruebas en el tejido afectado sin dañar el paciente. Muchas otras enfermedades con orígenes desconocidos y síntomas complejos, tales como condiciones autoinmunes, también faltan biomarkers sabidos.

“Somos en una época dorada de la biología molecular donde todo que medimos tiene estos significados semánticos muy hermosos,” dijimos a Brown, biólogo de cómputo que desarrolló los algoritmos de máquina-aprendizaje para el proyecto. “Usted sabe, éstas son transcripciones de este gen. Este gen se asocia a este proceso. Este metabilito es parte de este camino y se ha asociado a esta bioquímica. La espectroscopia infrarroja es el contrario. Puede darle una firma total profundo potente, pero no puede informarle que, éste es la molécula [responsable].”

Esto se ha visto de largo como debilidad, e IR hecho impopular en la comunidad de la ciencia médica a pesar de su uso disperso en geologías agrícolas, ambientales, y, él dijo.

Pero cuando usted no sabe qué biomarker no es una desventaja buscar, la firma singular del IR, pero bastante una fuerza.

“La primera vez que oí a Cynthia hablar, era un postdoc y ella hablaba de cómo ella quiso hacer la espectroscopia del IR en el primer tricorder real,” dijo a Brown, refiriendo al dispositivo de Star Trek que puede diagnosticar inmediatamente apenas sobre cualquier enfermedad en el avión c-5. “Era una visión asombrosa, y delanteros rápidos varios años, los datos allí, los algoritmos están allí, y ha sido realmente increíble considerarla venir adelante. No estamos allí todavía, pero el curso está cada vez más sin obstrucción.”

Probarlo trabaja

En los partes científicos estudie, McMurray, Brown, y los colegas confirmaron el potencial diagnóstico de su aproximación mostrando que un algoritmo puede distinguir fácilmente espectros del IR de las neuronas del ratón con la enfermedad de Huntington de espectros de las neuronas sanas del ratón. Entonces, entrenaron a un algoritmo para hacer lo mismo con las células humanas. Trabajó inconsútil.

La prueba siguiente era más desafiadora: ¿podía el phenotyping espectral diagnosticar a Alzheimer contra mandos de edad comparable usando las células fácilmente accesibles en vez de las neuronas? Eligieron los fibroblastos, la célula extremadamente común encontrada en la piel y el otro tejido conectivo.

Todo con bisagras en este experimento, como la tecnología tendría poco valor si trabajó solamente en el tejido cerebral quirúrgico extraído o muestras post mortem. Pero al mismo tiempo, nadie sabía qué cambios bioquímicos, eventualmente, ocurren en células fuera del cerebro en los pacientes de Alzheimer.

Una de las sorpresas grandes era apenas cómo era la discriminación de él. Qué descubrimos es usted no necesita utilizar a una neurona para rastrear enfermedad porque afectan a las células epiteliales de su propia manera.”

Cynthia McMurray, líder de proyecto

Las personas ahora están en el medio de un estudio complementario para evaluar su aproximación phenotyping espectral en un equipo más grande de los pacientes y de los mandos de Alzheimer. Los resultados tempranos en un puñado de muestras de los pacientes presintomáticos - quién desarrollaron más adelante a Alzheimer - indican que la tecnología puede observar a Alzheimer antes de que los síntomas se conviertan. Si esto es verdad en las juicios futuras de la validación, el phenotyping espectral, finalmente, ofrecerá una ventana de la hora para que los pacientes intenten el remedio experimental que podría demorar o aún parar la progresión de la enfermedad.

Un taller diagnóstico todo en uno

Observando al futuro, McMurray cree que el phenotyping espectral no sólo llenará el entrehierro dejado por métodos diagnósticos biomarker-basados, pero también ofrece una nueva herramienta para determinar la causa o las causas de las enfermedades misteriosas - que, indirectamente, revelarían nuevos biomarkers. “Ahora podemos comenzar a pedir, cuáles son los genes que están siendo la base de esta química determinada, eso estamos dando lugar a este fenotipo?” ella dijo. “Y explique la enfermedad en términos de acciones moleculares reales.”

Una vez que han probado completo su tecnología, los científicos proyectan desplegar la plataforma para diagnosticar muchas otras condiciones. La meta es desarrollar una herramienta diagnóstica verdaderamente multiusos que se pueda utilizar sin el equipo especial o presupuestos grandes.

“Nuestra misión es construir una herramienta que sería aplicable a los Hospitales Generales, escuelas, laboratorios de investigación. Ése era nuestro propósito exacto,” dijo a Brown.

Source:
Journal reference:

Lovergne, L., et al. (2021) An infrared spectral biomarker accurately predicts neurodegenerative disease class in the absence of overt symptoms. Scientific Reports. doi.org/10.1038/s41598-021-93686-8.