Nueva técnica pionera para codificar las células con barras
Nuevo método, que combina la inteligencia artificial con la microfluídica, que puede clasificar, ordenar y contar fácilmente las células individuales
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Un equipo de investigadores del Instituto de Sistemas Vivos de la Universidad de Exeter ha creado un nuevo método, que combina la inteligencia artificial con la microfluídica, que permite clasificar, ordenar y contar fácilmente las células individuales.
Esta innovadora técnica permite a los científicos realizar en tiempo real análisis complejos y exhaustivos de células individuales, incluidas las de mamíferos.
Hasta ahora no existían métodos generales para muestrear y codificar con precisión las células individuales aisladas sin que se produjeran grandes pérdidas durante el proceso de muestreo.
Sin embargo, este nuevo método permite a los científicos codificar las células individuales con mucha más precisión y eficacia que antes para cuantificar su composición molecular, un avance crucial, ya que las enfermedades suelen provenir del mal funcionamiento de unas pocas células.
La nueva técnica podría revolucionar el diagnóstico precoz de algunas de las enfermedades más debilitantes y potencialmente mortales, como el cáncer.
El Dr. Fabrice Gielen, investigador principal del grupo de investigación del Instituto de Sistemas Vivos, dijo: "Con la tecnología que hemos desarrollado, tenemos la oportunidad de avanzar en la comprensión del origen de las diferencias observadas entre las células de una población.
"Estas diferencias se observan a nivel molecular y son especialmente grandes durante etapas celulares clave, como la diferenciación en células especializadas, pero también pueden ser indicativas del desarrollo temprano del cáncer.
"Hemos aplicado nuestra herramienta para el cribado de miles de células individuales a partir de datos de imágenes en tiempo real y las codificamos eficazmente con un mínimo de residuos celulares.
"Actualmente estamos aplicando esta herramienta para cribado de tumores en miniatura in vitro formados a partir de células de neuroblastoma modelo para entender por qué la progresión del cáncer parece ser altamente impredecible en entornos clínicos. Esto podría conducir a diagnósticos tempranos y al uso de terapias dirigidas.
"Como nuestra técnica tiene un alcance genérico, también prevemos muchas otras oportunidades que permiten los análisis de imágenes en tiempo real, como el estudio de la formación de biopelículas bacterianas y la degradación de microfibras de plástico mediante biocatalizadores".
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