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
RANDOX LABORATORIES

Deascargar La Aplicación Móvil




Eventos

17 jun 2026 - 19 jun 2026
08 jul 2026 - 10 jul 2026

Herramienta de diagnóstico identifica múltiples condiciones de salud a partir de una sola gota de sangre

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 26 Jul 2024
Imagen: El estudiante de doctorado y primer autor Tarek Eissa ha analizado miles de huellas moleculares (foto cortesía de Thorsten Naeser / MPQ / Attoworld)
Imagen: El estudiante de doctorado y primer autor Tarek Eissa ha analizado miles de huellas moleculares (foto cortesía de Thorsten Naeser / MPQ / Attoworld)

La espectroscopía infrarroja, un método que utiliza luz infrarroja para estudiar la composición molecular de las sustancias, ha sido una herramienta fundamental en la química durante décadas. La espectroscopía infrarroja funciona de manera similar a un sistema de huellas dactilares moleculares a través de un dispositivo conocido como espectrómetro. Cuando se utiliza en biofluidos complejos como el plasma sanguíneo, la técnica físico-química proporciona conocimientos moleculares profundos, lo que indica su potencial para diagnósticos médicos. A pesar de su papel establecido en la química y la industria, la espectroscopia infrarroja aún no se ha convertido en una herramienta estándar en el diagnóstico médico. Para abordar este problema, los científicos han desarrollado una herramienta de diagnóstico que emplea luz infrarroja y aprendizaje automático para identificar múltiples condiciones de salud en una sola medición a nivel de población.

El equipo del grupo BIRD de la Universidad Ludwig Maximilian de Múnich (LMU, Múnich, Alemania) había trabajado anteriormente en métodos para medir el plasma humano. En su estudio más reciente, introdujeron la huella molecular infrarroja en un grupo naturalmente diverso, analizando la sangre de miles de participantes en el estudio KORA, un proyecto de investigación de salud de larga duración basado en Augsburgo, Alemania. Se seleccionaron aleatoriamente adultos de este estudio para exámenes médicos y donaciones de sangre, lo que le dio al estudio KORA una nueva dimensión y propósito. Se evaluaron más de 5.000 muestras de plasma sanguíneo mediante espectroscopia infrarroja por transformada de Fourier (FTIR).

Este enfoque involucró el análisis de las muestras de sangre con luz infrarroja para obtener huellas moleculares, que luego fueron examinadas utilizando aprendizaje automático para correlacionarlas con datos médicos existentes. Los hallazgos revelaron que estas huellas podrían facilitar exámenes de salud rápidos. El algoritmo multitarea fue capaz de diferenciar varios estados de salud, incluidos niveles anormales de lípidos en sangre, cambios en la presión arterial y la presencia de diabetes tipo 2, incluida su precursora, la prediabetes, que muchas veces pasa desapercibida. Publicada en Cell Reports Medicine, la investigación destacó la capacidad del algoritmo para identificar también a personas que estaban sanas y se mantuvieron así a lo largo de los años. Este descubrimiento fue notable porque encontrar individuos completamente sanos en una población aleatoria es un desafío debido a la prevalencia de variaciones en la salud y los cambios naturales que ocurren con el tiempo.

Tradicionalmente, se requieren diferentes pruebas para cada condición, pero este nuevo método identifica múltiples problemas de salud simultáneamente, no solo uno a la vez. El sistema no sólo identifica a personas sanas, sino que también detecta afecciones complejas que involucran múltiples enfermedades y puede predecir la aparición del síndrome metabólico años antes de que se manifiesten los síntomas. Este estudio fundamental propone que la identificación de huellas moleculares infrarrojas podría convertirse en una parte integral de los exámenes de salud de rutina. Esto permitiría una detección y gestión más efectiva de las condiciones, particularmente de los trastornos metabólicos como la diabetes y los niveles anormales de colesterol.

A medida que esta tecnología evolucione y sus capacidades se expandan a través de mayores desarrollos tecnológicos y estudios clínicos, más condiciones de salud podrían agregarse a su rango de diagnóstico. Este avance puede llevar a la monitorización personalizada de la salud, donde los individuos evalúan regularmente su estado de salud para identificar problemas potenciales de manera temprana. En última instancia, la integración de la espectroscopia infrarroja con el aprendizaje automático está a punto de revolucionar los diagnósticos de salud, proporcionando un nuevo y eficiente medio para monitorear la salud a nivel mundial utilizando solo una gota de sangre y luz infrarroja.

Enlaces relacionados:
LMU

Miembro Oro
Automatic Hematology Analyzer
CF9600
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Food Allergy Screening ELISA Kit
Allerquant 14G B ELISA
HPV Molecular Test
BD Onclarity HPV Assay

Canales

Hematología

ver canal
Imagen: La serie XR de próxima generación de Sysmex America, una solución de hematología diseñada para ayudar a los laboratorios ocupados a ofrecer resultados rápidos y confiables mientras mantienen flujos de trabajo eficientes (Fotografía cortesía de Sysmex America)

Plataforma hematológica de nueva generación agiliza flujos de trabajo en laboratorios complejos

Sysmex America (Chicago, IL, EE. UU.) ha presentado la nueva generación de la serie XR, centrada en el módulo de hematología automatizada XR-10 para laboratorios de alta complejidad. La plataforma se basa... Más

Inmunología

ver canal
Imagen: Diseño de estudio para el análisis del fenotipo, función y metabolismo de los monocitos (Gráinne Jameson et al., Journal of Infection (2026). DOI: 10.1016/j.jinf.2026.106755)

Biomarcador metabólico distingue tuberculosis latente de activa y monitorea respuesta al tratamiento

La tuberculosis (TB) sigue siendo la principal causa de muerte por enfermedades infecciosas en el mundo, con 10,8 millones de casos y 1,25 millones de fallecimientos registrados a nivel global en 2023.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Resumen gráfico (Informes de investigación de microbiomas: DOI:10.20517/mrr.2025.96)

Las firmas del microbioma intestinal ayudan a identificar el riesgo de progresión de la EII

La enfermedad inflamatoria intestinal (EII), que abarca la enfermedad de Crohn y la colitis ulcerosa, es un trastorno inflamatorio crónico recurrente del tracto gastrointestinal con resultados muy variables.... Más

Patología

ver canal
Imagen: Reportero RMA (magenta) expresado en respuesta al marcador de actividad neuronal (cian) en el hipocampo (Imagen cortesía de Sho Watanabe/Rice University)

Método basado en análisis de sangre rastrea actividad génica en el cerebro vivo

La medición en tiempo real de la actividad genética en el cerebro se ha visto limitada por ensayos que requieren la toma de muestras de tejido destructivas. El seguimiento de los genes activos... 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.