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
INTEGRA BIOSCIENCES AG

Deascargar La Aplicación Móvil




Nuevas vías para el uso de ensayos de detección de una sola molécula en diagnóstico clínico

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 04 Oct 2022
Imagen: La firma eléctrica del fosfato ayuda a detectar la fosforilación de péptidos (Fotografía cortesía del Instituto de Tecnología de Tokio)
Imagen: La firma eléctrica del fosfato ayuda a detectar la fosforilación de péptidos (Fotografía cortesía del Instituto de Tecnología de Tokio)

Cada día, millones de procesos biológicos ocurren en nuestro cuerpo a nivel celular. Estudiar estos procesos puede ayudarnos a aprender más sobre cómo funcionan las células, un campo que sigue intrigando a los investigadores. Recientemente, sin embargo, ha aparecido un nuevo jugador en este campo. Un nuevo método analítico, la detección de una sola molécula, ha cobrado impulso debido a su éxito en la observación de moléculas específicas biológicamente relevantes y los procesos asociados con ellas. Los científicos han probado formas de utilizar ensayos de detección de una sola molécula para estudiar proteínas y sus modificaciones postraduccionales (PTM). Las PTM son cambios enzimáticos observados después de la síntesis de proteínas, en los que se agregan grupos funcionales a los aminoácidos de la proteína, lo que le permite realizar una función específica. El estudio de las PTM puede ayudarnos a comprender la señalización celular y el origen de varias enfermedades. Sin embargo, los ensayos destinados a hacerlo tienen que ser altamente selectivos y específicos para esa proteína. Dada la falta de sensibilidad de las técnicas actuales, obtener mediciones de PTM de una sola molécula es un desafío. Ahora, un equipo de investigadores ha encontrado una forma "electrizante" de superar estas limitaciones, abriendo nuevas vías para el uso de la detección de PTM de una sola molécula en el diagnóstico clínico y aplicaciones farmacéuticas.

En el avance reciente, un equipo de científicos del Instituto de Tecnología de Tokio (Tokio, Japón) informó sobre la detección de una sola molécula de fosforilación en péptidos (cadenas cortas de aminoácidos) y la formación de una unión ortofosfato con la ayuda de firmas electrónicas. Para empezar, el equipo estudió las propiedades electrónicas de los péptidos fosforilados utilizando su análogo inorgánico, el ácido ortofosfórico (H3PO4). Prepararon una solución de fosfato (PO43-) y la sometieron a una técnica de ruptura de uniones (BJ) asistida por un microscopio de efecto túnel (STM). Cuando la corriente pasó entre dos electrodos STM de oro, se descubrió que un grupo ortofosfato cerraba el nanoespacio entre los electrodos al formar una unión estable debido a la interacción de sus átomos de oxígeno cargados negativamente con el oro. Fue esta unión y su firma lo que impulsó más experimentos.

Se encontró que la unión de ortofosfato simple poseía una alta conductancia de 0,4 G0 y distintas propiedades electrónicas, la última de las cuales permitió que este procedimiento fuera altamente específico y detectara con precisión la PTM en cuestión (es decir, la fosforilación). Para probar aún más su técnica, el equipo llevó a cabo ensayos de fosforilación de una sola molécula in situ, en los que pudieron diferenciar entre péptidos fosforilados y no fosforilados con una precisión del 95 % y una especificidad del 91 %. El método demostrado en este estudio proporciona una perspectiva inesperada en el mundo de las PTM en proteínas. Esta técnica novedosa también abrirá nuevas vías para el uso de la detección de PTM de una sola molécula en el diagnóstico clínico y aplicaciones farmacéuticas.

“Existe una fuerte conexión entre la fosforilación de proteínas y la patogénesis de una amplia gama de enfermedades”, dijo el profesor asociado Tomoaki Nishino del Instituto de Tecnología de Tokio. “Nuestro método permitirá a los científicos desentrañar cómo la fosforilación regula los eventos celulares que conducen al origen de una enfermedad y, por lo tanto, ayudan en el desarrollo de tratamientos”.

Enlaces relacionados:
Instituto de Tecnología de Tokio  

Miembro Platino
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
Miembro Oro
Neonatal Heel Incision Device
Tenderfoot
New
Drug Testing Assays
Atellica DT 250 Analyzer
New
Miembro Oro
Serum Indices Control
Acusera Serum Indices Control

Canales

Química Clínica

ver canal
Crédito de la imagen:  Diane E. MacDougall et al., FIND Lp(a) Machine Learning Model: Targeted Screening Enrichment of Elevated Lipoprotein(a) in Atherosclerotic Cardiovascular Disease, JACC: Advances (2026). DOI: 10.1016/j.jacadv.2026.103114

El aprendizaje automático permite orientar el cribado de lipoproteína(a) elevada

La lipoproteína(a) es un factor de riesgo independiente, determinado genéticamente, de la enfermedad cardiovascular aterosclerótica; sin embargo, el cribado rutinario sigue siendo... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El actual brote de BDBV en la República Democrática del Congo pone de relieve los desafíos de respuesta a infecciones raras y graves (Crédito de la imagen: 123RF)

Investigación refuerza la preparación ante brotes del virus Bundibugyo con diagnósticos más rápidos

El virus de Bundibugyo (BDBV), una especie de ebolavirus, causa una enfermedad hemorrágica grave y puede ser difícil de diagnosticar rápidamente durante los brotes. Los recientes cambios... Más

Patología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Herramienta citológica de aprendizaje automático mejora la identificación de células cancerosas

El cribado citológico sigue siendo fundamental para la detección temprana del cáncer, pero su precisión depende en gran medida de la interpretación experta de las células... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: ADLM recomienda que las herramientas de inteligencia artificial emergentes sigan los mismos estándares profesionales de supervisión, calidad, validación y monitoreo que las pruebas clínicas tradicionales dentro del marco existente de CLIA (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

ADLM pide actualizar CLIA para apoyar el uso seguro de IA en medicina de laboratorio

Los laboratorios clínicos utilizan cada vez más la inteligencia artificial para verificar, interpretar e informar resultados, pero las salvaguardas de las Enmiendas para la Mejora de los... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.