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




Nuevo método basado en aprendizaje automático detecta contaminación microbiana en cultivos celulares

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 18 Apr 2025
Imagen: el espectrómetro de absorbancia UV que se utiliza para medir los espectros de absorbancia de las muestras de cultivo celular (foto cortesía de SMART CAMP
Imagen: el espectrómetro de absorbancia UV que se utiliza para medir los espectros de absorbancia de las muestras de cultivo celular (foto cortesía de SMART CAMP

La terapia celular tiene un gran potencial en el tratamiento de enfermedades como el cáncer, las enfermedades inflamatorias y los trastornos degenerativos crónicos mediante la manipulación o el reemplazo de células para restaurar su función o combatir enfermedades. Un desafío importante en la fabricación de productos de terapia celular (PTC) es garantizar que las células estén libres de contaminación antes de administrarlas a los pacientes. Los métodos actuales de pruebas de esterilidad, que se basan en técnicas microbiológicas, requieren mucho tiempo y pueden tardar hasta 14 días en detectar la contaminación. Este retraso supone un riesgo para los pacientes críticos que necesitan tratamiento urgente. Si bien las técnicas avanzadas, como los métodos microbiológicos rápidos (MMR), pueden reducir el tiempo de las pruebas a siete días, aún requieren procedimientos complejos, como la extracción de células y el uso de medios de enriquecimiento para el crecimiento, y dependen en gran medida de personal calificado para la manipulación, la medición y el análisis de las muestras. Esto pone de relieve la necesidad de métodos más eficientes que proporcionen resultados más rápidos, cumplan con los plazos de los pacientes e involucren flujos de trabajo sencillos sin comprometer la calidad de los PTC.

Investigadores de Análisis Crítico para la Fabricación de Medicina Personalizada (CAMP, Singapur), un grupo de investigación interdisciplinario de la Alianza Singapur-MIT para la Investigación y la Tecnología (SMART), junto con colaboradores, han desarrollado una solución innovadora para detectar de forma rápida y automática la contaminación microbiana en los PTC durante el proceso de fabricación. Mediante la medición de la absorbancia de la luz ultravioleta (UV) de los fluidos de cultivo celular y el uso de aprendizaje automático para identificar patrones de absorción de luz indicativos de contaminación microbiana, este novedoso método de prueba busca reducir el tiempo de las pruebas de esterilidad, permitiendo una disponibilidad más rápida de las dosis de PTC para los pacientes. Esto es especialmente crucial en casos donde la administración oportuna de tratamientos podría salvar la vida de pacientes terminales.

En un estudio publicado en Scientific Reports, el equipo de SMART CAMP explicó cómo integraron la espectroscopia de absorbancia UV con el aprendizaje automático para crear un método de detección de contaminación celular sin etiquetas, no invasivo y en tiempo real en las primeras etapas de la producción de PTC. Este nuevo enfoque presenta varias ventajas sobre las pruebas de esterilidad tradicionales y las MMR. Elimina la necesidad de tinción celular para identificar organismos marcados, lo que permite un proceso sin etiquetas. Además, evita el procedimiento invasivo de extracción celular y proporciona resultados en menos de 30 minutos. El método ofrece una rápida evaluación de la contaminación, lo que permite la automatización del muestreo de cultivos celulares con un flujo de trabajo optimizado que no requiere incubación adicional, medios de enriquecimiento para el crecimiento ni mano de obra intensiva. Además, el sistema no requiere equipos especializados, lo que lo convierte en una solución rentable.

“Tradicionalmente, la fabricación de terapias celulares requiere mucha mano de obra y está sujeta a la variabilidad del operador”, afirmó el profesor Rajeev Ram, investigador principal de SMART CAMP, profesor del MIT y autor correspondiente del artículo. “Al introducir la automatización y el aprendizaje automático, esperamos optimizar la fabricación de terapias celulares y reducir el riesgo de contaminación. En concreto, nuestro método permite el muestreo automatizado de cultivos celulares a intervalos determinados para detectar contaminación, lo que reduce tareas manuales como la extracción, la medición y el análisis de muestras. Esto permite la monitorización continua de los cultivos celulares y la detección temprana de la contaminación”.

Enlaces relacionados:
CAMP

New
Miembro Oro
Nucleic Acid Extractor System
NEOS-96 XT
Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
New
Electrolyte Analyzer
BKE-B
New
Urine Analyzer
respons® UDS100

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: los hallazgos podrían allanar el camino para que un análisis de sangre detecte el riesgo de deterioro cognitivo años antes de que normalmente se diagnostique la demencia (fotografía cortesía de Adobe Stock)

Prueba de metabolitos en sangre detecta deterioro cognitivo temprano

La identificación temprana de personas con riesgo de demencia sigue siendo difícil, ya que los síntomas suelen aparecer solo después de una neurodegeneración significativa.... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Filipe Lima, primer autor del artículo (foto cortesía de FMRP-USP)

Método de cribado combinado permite identificar casos de lepra en etapas tempranas

La lepra sigue siendo un problema importante de salud pública, con más de 200.000 casos nuevos notificados anualmente en todo el mundo, y la enfermedad temprana a menudo escapa a la detección... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Los investigadores identificaron una especie de Treponema no descrita anteriormente que estaba fuertemente asociada con la enfermedad aguda de Noma (crédito de la foto: Adobe Stock)

Nuevo objetivo bacteriano identificado para la detección temprana del noma

La noma es una infección orofacial de rápida progresión que comienza como gingivitis y puede destruir los tejidos orales y faciales, afectando principalmente a niños pequeños... Más

Industria

ver canal
Imagen: La colaboración se centra en métodos de automatización verificados para los kits de preparación de bibliotecas SMART-Seq de Takara Bio USA en los sistemas de manipulación de líquidos Microlab STAR de Hamilton (fotografía cortesía de Hamilton Company)

Takara Bio USA y Hamilton se asocian para automatizar la preparación de bibliotecas NGS

Takara Bio USA, Inc. (San José, California, EE. UU.), una filial de propiedad total de Takara Bio Inc., y Hamilton Company (Reno, Nevada, EE. UU.) anunciaron un acuerdo de desarrollo y comercia... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.