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




Desarrollan una prueba de biomarcadores para el síndrome de fatiga crónica

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 21 May 2019
Imagen: Un análisis de nanoelectrónica: las células sanguíneas estresadas podrían ser un biomarcador para la fatiga crónica (Fotografía cortesía de The Scientist).
Imagen: Un análisis de nanoelectrónica: las células sanguíneas estresadas podrían ser un biomarcador para la fatiga crónica (Fotografía cortesía de The Scientist).
La encefalomielitis miálgica o el síndrome de fatiga crónica (EM/SFC) es una afección grave que puede afectar a hasta 2,5 millones de personas en los EUA. Los síntomas incluyen cansancio extremo, dificultad para dormir, dificultad para pensar y recordar cosas, dolores musculares, dolor de garganta recurrente y ganglios linfáticos sensibles.

Actualmente, los médicos solo pueden diagnosticar la EM/SFC examinando los síntomas y el historial médico de una persona y excluyendo otras posibles enfermedades. Esto puede hacer que el proceso de diagnóstico sea difícil, largo e inexacto. Una nueva prueba de diagnóstico analiza cómo las células inmunes de una persona reaccionan al estrés.

Los científicos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford (Stanford, CA, EUA) desarrollaron un ensayo de nanoelectrónica diseñado como un ensayo ultrasensible capaz de medir directamente las interacciones biomoleculares en tiempo real, a bajo costo y en un formato múltiple. El equipo aplicó la prueba a las muestras de sangre de 40 personas, de las que 20 tenían EM/SFC y 20 no.

Los científicos utilizaron un ensayo nanoelectrónico, que mide pequeños cambios en la energía para evaluar la salud de las células inmunes y el plasma sanguíneo, con el fin de ver cómo las células inmunes y el plasma sanguíneo procesan el estrés. Para desarrollar la prueba, el equipo aprovechó los “avances en micro/nanofabricación, detección eléctrica directa de propiedades celulares y moleculares, microfluidos y técnicas de inteligencia artificial”.

La prueba detecta “interacciones biomoleculares en tiempo real” usando miles de electrodos para crear una corriente eléctrica y el uso de cámaras pequeñas que contienen muestras de sangre con solo células inmunes y plasma sanguíneo. Dentro de las cámaras pequeñas, las células inmunes y el plasma interactúan con la corriente eléctrica, alterando su flujo. Los científicos usaron sal para estresar las muestras de sangre de algunas personas con EM/SFC y algunas personas sin la condición. Luego evaluaron los cambios en la corriente eléctrica. Su prueba identificó con exactitud a todas las personas con EM/SFC sin identificar erróneamente a ninguna de las personas que no tenían la condición.

El equipo concluyó que habían observado que la diferencia de modulación de impedancia robusta de las muestras en respuesta al estrés hiperosmótico puede proporcionar un indicador único de EM/SFC. Además, utilizando algoritmos supervisados de aprendizaje automático, desarrollaron un clasificador para los pacientes con EM/SFC capaz de identificar nuevos pacientes, algo necesario para una herramienta de diagnóstico robusta.

Rahim Esfandyarpour, PhD, un bioingeniero y primer autor del estudio, dijo: “Al usar el ensayo de nanoelectrónica, podemos agregar dosis controladas de muchos medicamentos diferentes potencialmente terapéuticos a las muestras de sangre del paciente y realizar nuevamente la prueba de diagnóstico”. El estudio fue publicado el 29 de abril de 2019 en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences.

Enlace relacionado:
Facultad de Medicina de la Universidad de Stanford

New
Miembro Oro
STI Test
Vivalytic MG, MH, UP/UU
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
Thyroid Test
Anti-Thyroid EIA Test
New
POC Immunoassay Analyzer
Procise DX

Canales

Química Clínica

ver canal
Imagen: El método dSAA divide el líquido cefalorraquídeo de un paciente en compartimentos a escala de nanolitros y cuenta digitalmente la cantidad de

Prueba ultrasensible detecta un biomarcador clave de un subtipo de demencia frontotemporal

La demencia afecta a más de 57 millones de personas en todo el mundo y se prevé que esta cifra casi se duplique en las próximas dos décadas, lo que supone una gran carga para... Más

Diagnóstico Molecular

ver canal
Imagen: los hallazgos podrían permitir la elaboración de perfiles de biopsia líquida no invasiva del complejo microambiente tumoral, lo que ayudaría a guiar las decisiones oncológicas de precisión en todos los cánceres y terapias (Crédito de la foto: Shutterstock)

Prueba de sangre mapea microambiente tumoral para predecir respuesta a la inmunoterapia

La inmunoterapia ha transformado el tratamiento del cáncer, pero su beneficio duradero se limita a un subconjunto de pacientes, y los médicos aún carecen de herramientas fiables para... Más

Hematología

ver canal
Imagen: EasyM es una prueba de sangre altamente sensible que rastrea un biomarcador de mieloma llamado proteína M (crédito de la foto: 123RF)

Análisis de sangre permite la detección temprana de recaída del mieloma múltiple

Las biopsias de médula ósea siguen siendo fundamentales para diagnosticar y monitorizar el mieloma múltiple, pero el procedimiento es doloroso, invasivo y a menudo se repite con el tiempo.... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Biosensor para la detección de tuberculosis (fotografía cortesía de la UPV)

Biosensor de antígeno detecta tuberculosis activa en una hora

La tuberculosis sigue siendo un importante desafío de salud global y continúa siendo una causa significativa de morbilidad y mortalidad. El informe mundial de 2024 de la Organización... Más

Patología

ver canal
Imagen: ArteraAI Breast analiza imágenes histopatológicas digitalizadas junto con variables clínicas del paciente para producir una puntuación de riesgo derivada de IA que proporciona información de pronóstico sobre la probabilidad de metástasis a distancia (Crédito de la imagen: Adobe Stock)

Herramienta de patología digital con IA para la estratificación del riesgo en cáncer de mama

La evaluación del riesgo en el momento del diagnóstico es fundamental para guiar el tratamiento del cáncer de mama invasivo en estadio temprano, con receptor hormonal positivo y receptor 2 del factor de... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.