Tecnología de código de barras diagnostica el cáncer con mayor precisión

Una nueva herramienta patológica que utiliza tecnología de código de barras muestra potencial para su uso en el diagnóstico del cáncer.

Desarrollada en la Facultad de Medicina de Yale (New Haven, Connecticut, EUA), esta herramienta, llamada Patho-DBiT (código de barras determinista compatible con patología en tejidos), aprovecha el código de barras del ADN para mapear las relaciones espaciales entre el ARN y las proteínas, lo que permite un examen exhaustivo del ARN, algunos de cuyos tipos desempeñan funciones reguladoras en el cáncer. La innovación radica en el uso de dispositivos microfluídicos que envían códigos de barras al tejido desde dos direcciones, creando un "mosaico" 2D único de píxeles. Este mosaico proporciona información espacial que podría ser crucial para desarrollar terapias dirigidas específicas para cada paciente.

En su estudio publicado en la revista Cell, los investigadores explican cómo Patho-DBiT podría desbloquear una gran cantidad de información conservada en muestras de biopsia de tejido. Las posibles aplicaciones futuras de esta tecnología incluyen la creación de terapias dirigidas y la comprensión de los mecanismos detrás de la transformación de tumores de bajo grado en formas más agresivas, lo que podría ayudar a encontrar formas de prevenir esta progresión. Sin embargo, se requieren más investigaciones para probar y validar muestras de pacientes antes de que Patho-DBiT pueda integrarse en los diagnósticos patológicos de rutina.

“Es la primera vez que podemos 'ver' directamente todo tipo de especies de ARN, dónde están y qué hacen, en muestras de tejido clínico”, dijo el Dr. Rong Fan de Yale, autor principal del estudio. “Usando esta herramienta, podemos entender mejor la fascinante biología de cada molécula de ARN, que tiene un ciclo de vida muy rico más allá de simplemente saber si cada gen se expresa o no. Creo que va a transformar por completo la forma en que estudiamos la biología de los humanos en el futuro”.

“Hay millones de estos tejidos que han estado archivados durante tantos años, pero hasta ahora no teníamos herramientas efectivas para investigarlos a nivel espacial”, dijo el primer autor del estudio, el Dr. Zhiliang Bai, asociado postdoctoral en el laboratorio de Fan. “Las moléculas de ARN en estos tejidos que estamos observando están muy fragmentadas y los métodos tradicionales no pueden capturar toda la información importante sobre ellas. Es por eso que estamos muy entusiasmados con Patho-DBiT”.

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