Imágenes sin marcadores revelan actividad inmunitaria oculta en muestras de sangre

Las células mononucleares de sangre periférica (PBMCs) se utilizan ampliamente para monitorizar la infección, la autoinmunidad, el cáncer y la respuesta al tratamiento, pero la mayoría de los ensayos dependen de marcadores fluorescentes que pueden perturbar las células y ofrecer una información funcional limitada. Medir el metabolismo de las células inmunitarias de forma no destructiva ha seguido siendo un desafío diagnóstico.

Las lecturas funcionales a resolución de célula única podrían afinar la interpretación de la dinámica inmunitaria en la sangre. Nuevos hallazgos demuestran un enfoque óptico sin marcaje que evalúa directamente la actividad metabólica de las células inmunitarias dentro de muestras mixtas de PBMCs.

En el Morgridge Institute for Research (Madison, WI, EE.UU.), los investigadores utilizaron imagen metabólica óptica (OMI) para analizar la función de las células inmunitarias sin colorantes externos. El método excita cofactores metabólicos endógenos con microscopía de dos fotones y mide el tiempo que estas moléculas emiten luz, generando firmas de tiempo de vida de fluorescencia que se correlacionan con el estado de activación celular. Como OMI se basa en señales nativas, las células analizadas permanecen viables para pruebas posteriores.

El estudio examinó PBMCs aisladas de tres donantes sanos y analizó miles de células individuales en estados de reposo y activación. Los investigadores aplicaron algoritmos de aprendizaje automático para determinar si las mediciones metabólicas por sí solas podían identificar subtipos de células inmunitarias y detectar la activación temprana dentro de muestras de sangre heterogéneas. El enfoque de célula única captó la heterogeneidad metabólica que quedaría oculta por las mediciones globales.

OMI distinguió las PBMCs activadas de las de reposo con una precisión de casi el 94 % apenas dos horas después de la estimulación. En las muestras en reposo, los monocitos se identificaron con una precisión del 96 % y con una precisión del 88 % tras la activación, mientras que las células asesinas naturales (NK) se identificaron con una precisión de aproximadamente el 74 % en ambos estados. En cambio, las células T y las células B mostraron perfiles metabólicos más similares en las condiciones experimentales, lo que refleja firmas menos distintivas en este marco.

Según el comunicado, la técnica es actualmente una herramienta de investigación y aún no iguala la precisión de los métodos de marcaje establecidos para identificar todos los subtipos de células inmunitarias. El trabajo, publicado en Biophotonics Discovery el 1 de septiembre de 2026, también señala oportunidades para mejorar su implementación mediante la combinación de imágenes biofotónicas avanzadas con aprendizaje automático para estudios más amplios de la función inmunitaria en la salud y la enfermedad.

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Morgridge Institute for Research
Universidad de Wisconsin–Madison

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