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
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil




Plataforma robótica permite diagnóstico más preciso de las células cancerosas

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 31 Oct 2023
Imagen: Una muestra de tejido, por ejemplo, un ganglio linfático, tiene solo 5–10 mm de tamaño (Fotografía cortesía de ETH Zurich)
Imagen: Una muestra de tejido, por ejemplo, un ganglio linfático, tiene solo 5–10 mm de tamaño (Fotografía cortesía de ETH Zurich)

Durante más de un siglo, el campo de la histología, que pertenece a la patología y se enfoca en los cambios en los tejidos, se ha basado en un método de la vieja escuela. Esto implica cortar muestras de tejido en secciones extremadamente delgadas, cada una aproximadamente siete veces más delgada que un cabello humano, y luego examinarlas para detectar cambios anormales bajo un microscopio. La desventaja de esta técnica tradicional es que conduce a un diagnóstico erróneo en aproximadamente una de cada seis personas, a menudo pasando por alto células cancerosas. Ahora, los científicos han integrado la tecnología biomédica con la ingeniería mecánica para crear un sistema robótico que no sólo diagnostica el cáncer con mayor precisión sino que también ofrece información tridimensional sobre la disposición espacial de las células.

Investigadores de ETH Zurich (Zurich, Suiza) y la Universidad de Zúrich (Zurich, Suiza) están trabajando en esta plataforma robótica diseñada para mejorar la precisión del diagnóstico de cáncer mediante la cuantificación rápida de muestras de tejido en su totalidad. El procedimiento implica cuatro etapas. En la primera, la muestra de tejido se vuelve transparente automáticamente. En la segunda, cualquier célula inusual se tiñe o colorea rápidamente. La tercera fase consiste en generar una imagen 3D que mapea las células cancerosas; la tecnología para esto ya está disponible. La última fase consiste en analizar el tejido utilizando software de imágenes 3D y algoritmos de entrenamiento. Este novedoso método elimina la necesidad de una preparación laboriosa y corte de muestras de tejido; en cambio, se conserva y examina por completo toda la muestra de tejido, como un ganglio linfático. Se puede acceder en línea a las imágenes digitales en 3D que muestran las células marcadas cuando sea necesario.

Actualmente, el prototipo del robot funciona en el laboratorio y puede maniobrar muestras según sea necesario. Sin embargo, todavía no está completamente listo para el mercado. Si bien el equipo puede proporcionar servicios preliminares como hacer transparentes automáticamente las muestras de tejido enviadas y generar imágenes 3D etiquetadas rápidamente, el software aún necesita ajustes. Los investigadores pretenden comercializar este sistema robótico, ofreciendo a los laboratorios de investigación y a los centros sanitarios una herramienta fiable y eficaz que podría revolucionar la forma en que se realiza el diagnóstico del cáncer en la era digital.

Enlaces relacionados:
ETH Zúrich  
Universidad de Zúrich

Miembro Oro
Aspiration System
VACUSAFE
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Analizador de coagulación automatizado
Hemolumi H6
ANALIZADOR DE ORINA
respons® UDS100

Canales

Hematología

ver canal
Crédito de la imagen: Shutterstock

Nuevos biomarcadores predicen resistencia a terapia dirigida en un cáncer hematológico raro

La neoplasia blástica de células dendríticas plasmocitoides (BPDCN, por sus siglas en inglés) es una leucemia rara y agresiva con opciones de tratamiento limitadas y un mal... Más

Inmunología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Nuevos ensayos amplían pruebas de citocinas para pacientes trasplantados e inmunocomprometidos

Eurofins Viracor ha introducido tres ensayos basados en plasma—CXCL9 (Código de prueba 33607), CXCL10 (Código de prueba 33609) e interleucina-18 (IL-18) (Código de prueba 33... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: El QIAstat-Dx Gastrointestinal Panel 2, aprobado por la FDA, incluye Cyclospora cayetanensis como objetivo estándar dentro de su menú de 16 objetivos para patógenos bacterianos, virales y parásitos (Fotografía cortesía de Qiagen)

Panel gastrointestinal sindrómico detecta Cyclospora para confirmar casos rápidamente

Las autoridades sanitarias de Estados Unidos han informado un rápido aumento de los casos de ciclosporiasis desde mayo de 2026, con más de 1.600 infecciones confirmadas y miles de casos sospechosos... 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
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.