Dispositivo de análisis integra flebotomía robótica con procesamiento de muestras

Sin embargo, las tasas de éxito de la extracción manual de sangre dependen de la habilidad del médico y de la fisiología del paciente.

Los resultados de tales pruebas se generan casi exclusivamente en laboratorios centralizados a partir de muestras de gran volumen que utilizan técnicas analíticas que requieren mucha mano de obra. Se ha desarrollado un dispositivo de análisis de sangre integral que integra la flebotomía robótica con el procesamiento de muestras posterior. Este dispositivo de plataforma realiza extracciones de sangre y proporciona resultados de diagnóstico de manera totalmente automática en el punto de atención.

Ingenieros biomédicos en la Universidad de Rutgers, Piscataway NJ, EUA) crearon un dispositivo que incluye un robot de venopunción guiado por imágenes, para abordar los desafíos del acceso venoso de rutina, con un analizador de sangre basado en centrífugas para obtener mediciones cuantitativas de hematología. El equipo primero demostró un análisis de glóbulos blancos en el analizador, utilizando un fluido que imita a la sangre con microesferas fluorescentes, donde el área de la capa de perlas empaquetadas se correlacionó con la concentración de las perlas. Luego, los científicos realizaron estudios para evaluar la eficiencia de bombeo del módulo de manejo de muestras. Finalmente, se realizaron estudios en el dispositivo integrado desde la extracción de sangre hasta el análisis, utilizando fantasmas de vasos sanguíneos para evaluar la exactitud y la repetibilidad del análisis de glóbulos blancos resultante.

Martin Yarmush, MD, PhD, Profesor Distinguido de Ingeniería Biomédica y autor principal del estudio dijo: “Este dispositivo representa el Santo Grial en la tecnología de análisis de sangre. Integrando sistemas miniaturizados robóticos y microfluídicos, esta tecnología combina la amplitud y la exactitud de las pruebas de laboratorio tradicionales con la velocidad y la conveniencia de las pruebas en los puntos de atención”. El estudio fue publicado el 30 de mayo de 2018 en la revista Technology.