Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros

Deascargar La Aplicación Móvil




Microscopio de alta tecnología determina causa de neuromielitis óptica

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 02 Nov 2017
Imagen: Los investigadores usaron un microscopio personalizado STED para determinar la causa de la NMO, un síndrome de enfermedad poco común del sistema nervioso central (SNC) que afecta a los nervios ópticos y la médula espinal (Fotografía cortesía del Dr. William Pawluk).
Imagen: Los investigadores usaron un microscopio personalizado STED para determinar la causa de la NMO, un síndrome de enfermedad poco común del sistema nervioso central (SNC) que afecta a los nervios ópticos y la médula espinal (Fotografía cortesía del Dr. William Pawluk).
La neuromielitis óptica (NMO), también conocida como síndrome de Devic, es una condición que consiste en la inflamación y desmielinización simultánea del nervio óptico (neuritis óptica) y la médula espinal (mielitis) y puede ser monofásica o recurrente.
 
La determinación de la relación espacial de proteínas individuales en los ensambles densos se mantiene como un reto para la nanoscopía de super resolución. Se ha utilizado un microscopio único capaz de iluminar estructuras de células vivas con gran detalle para encontrar pistas sobre cómo funciona esta enfermedad autoinmune destructiva, preparando el escenario para más descubrimientos en el futuro.
 
Los biofísicos del Campus Médico Anschutz de la Universidad de Colorado (Aurora, CO, EUA) utilizaron un microscopio de Reducción de Emisiones Estimuladas (STED), personalizado, construido en la UC Anschutz; fueron capaces de ver realmente grupos de anticuerpos encima de los astrocitos, el objetivo de la célula cerebral de la respuesta autoinmune en la NMO. Obtuvieron imágenes del marcaje secundario de los anticuerpos de la inmunoglobulina G acuaporina-4, monoclonal (AQP4-IgGs) con especificidades diferentes de los epítopes, unidos a tetrámeros aislados (M1-AQP4) e hileras ortogonales largas de AQP4 (M23-AQP4).
 
Los autores concluyeron que sus resultados delinean un método para inferir relaciones espaciales dentro de las matrices de la proteína usando la nanoscopía de depleción de la emisión estimulada, ofreciendo una visión sobre cómo se puede usar la información sobre los acontecimientos individuales de la fluorescencia del anticuerpo para extraer la información de los montajes densos de las proteínas dentro de un contexto biológico. Los autores concluyeron que sus resultados delinean un acercamiento para inferir relaciones espaciales dentro de arreglos de la proteína usando la nanoscopía estimulada de la depleción de la emisión, ofreciendo la penetración en cómo la información sobre acontecimientos individuales de la fluorescencia de los anticuerpos puede ser utilizada para extraer la información de asambleas densas de la proteína dentro de un contexto biológico. Jeffrey Bennett, MD, PhD, profesor y autor principal del estudio, dijo: “descubrimos que podíamos ver el agrupamiento natural de anticuerpos en la superficie de las células diana. Esto podría corresponder potencialmente con su capacidad de dañar las células. Sabemos que una vez que el anticuerpo se une a la superficie del astrocito, somos testigos de los primeros pasos en el proceso de la enfermedad”. El estudio fue publicado en la edición del 25 de abril de 2017 de la revista Biophysical Journal.
 
Miembro Oro
Nucleic Acid Extractor System
NEOS-96 XT
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Multi-Chamber Washer-Disinfector
WD 390
LAIR2 Antibody Pair Set
LAIR2 Antibody Pair [Biotin]

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: Nuevos hallazgos presentados en ADLM 2026 sugieren que el aprendizaje automático podría ayudar a mejorar la precisión de un análisis de sangre estándar utilizado para diagnosticar tumores raros que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas (Fotografía cortesía de Shutterstock)

Modelo de aprendizaje automático promete mejorar precisión de pruebas de metanefrinas

Los feocromocitomas y los paragangliomas son tumores poco frecuentes que se forman en las glándulas suprarrenales o cerca de ellas y provocan una sobreproducción de hormonas del estrés.... Más

Patología

ver canal
Crédito de imagen: iStock

Herramienta de patología con IA predice riesgo de recaída en cáncer colorrectal en estadio II

El cáncer colorrectal es el cuarto cáncer diagnosticado con mayor frecuencia en Australia y la segunda causa principal de muerte por cáncer, al tiempo que sigue siendo el tercer cáncer... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más

Industria

ver canal
Crédito de imagen: iStock

Una colaboración impulsa los diagnósticos basados en esputo para el asma y la EPOC

El asma y la enfermedad pulmonar obstructiva crónica son afecciones inflamatorias de las vías respiratorias muy prevalentes, que afectan a más de 40 million Americans y a más... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.