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




La nanotecnología mejora aún más la sensibilidad y precisión de pruebas ELISA para la detección del cáncer

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 10 Jul 2024
Imagen: Una bandeja que muestra un diagnóstico ELISA utilizando nanopartículas (foto cortesía de Antoine Hart/UCF)
Imagen: Una bandeja que muestra un diagnóstico ELISA utilizando nanopartículas (foto cortesía de Antoine Hart/UCF)

La detección temprana de enfermedades graves como el cáncer o la demencia es crucial para un tratamiento eficaz y mejorar las tasas de supervivencia. Uno de los principales métodos utilizados para este fin es el ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA), una tecnología popular en la detección de enfermedades. Aprovechando los avances anteriores en la investigación de nanopartículas, los científicos ahora están trabajando para mejorar aún más la sensibilidad y precisión de las pruebas ELISA para detectar cánceres y otras enfermedades.

La prometedora investigación sobre nanopartículas que está llevando a cabo el profesor asociado Xiaohu Xia del Departamento de Química de la Universidad de Florida Central (UCF, Orlando, FL, EUA) tiene el potencial de aumentar la precisión de la detección de enfermedades más de 300 veces en comparación con los estándares actuales del mercado. Respaldado por una subvención de 1,3 millones de dólares de los Institutos Nacionales de Salud, el proyecto de cuatro años de duración de Xia tiene como objetivo aumentar el rendimiento diagnóstico de las pruebas ELISA mediante el uso de nanopartículas de níquel-platino diseñadas a medida, que se adhieren a marcadores específicos de enfermedades como proteínas y hormonas en muestras de fluidos. Aunque las nanopartículas se han explorado previamente en pruebas ELISA, no se han logrado mejoras significativas en la sensibilidad diagnóstica durante muchos años. El trabajo de Xia busca poner fin a este estancamiento reemplazando las enzimas peroxidasas tradicionales del rábano picante con "imitaciones" de enzimas artificiales basadas en nanopartículas, que ofrecen mayor estabilidad y actividad, lo que podría llevar a resultados de pruebas ELISA más confiables y precisos.

En su estudio en curso, Xia planea optimizar y demostrar la efectividad de estas nanopartículas con muestras clínicas, marcando el primer intento de este tipo en su investigación. Está refinando la estructura de las nanopartículas para crear las enzimas artificiales más efectivas para uso diagnóstico. Estas nanopartículas actuarán como "miméticos" avanzados de enzimas convencionales, reaccionando de manera que producen un cambio de color con biorreceptores como anticuerpos cuando se detectan marcadores de enfermedades. La intensidad del cambio de color indica el nivel del biomarcador presente, con colores más fuertes indicando mayores concentraciones. La alta sensibilidad de las pruebas es crítica para evitar falsos negativos, lo que podría obstaculizar el tratamiento oportuno. Xia es optimista de que su investigación no solo proporcionará resultados más rápidos y una coloración de muestras más clara, sino que también simplificará los procesos de prueba y el equipo requerido. Al extender los conocimientos de su investigación fundamental en 2021, tiene como objetivo impactar el campo más amplio de los diagnósticos in vitro, proponiendo una nueva clase de enzimas artificiales altamente eficientes adecuadas para una amplia gama de aplicaciones diagnósticas más allá de solo ELISA.

“La sensibilidad de detección es crítica para los diagnósticos de enfermedades significativas”, dijo Xia. “En las etapas muy tempranas, la concentración de biomarcadores puede ser muy baja y no ser detectada por los ELISA convencionales. Con nuestra nueva tecnología, estamos apuntando a mejorar sustancialmente la sensibilidad para que podamos detectar incluso bajas concentraciones de biomarcadores en muestras de pacientes”.

“El objetivo final que queremos lograr es la detección temprana de enfermedades significativas como el cáncer y, en el futuro, también queremos detectar otras enfermedades muy desafiantes como, tal vez, incluso la enfermedad de Alzheimer”, agregó Xia.

Enlaces relacionados:
Departamento de Química de la UCF

Miembro Oro
Quality Control Material
iPLEX Pro Exome QC Panel
Software de laboratorio
Acusera 24•7
New
HPV Molecular Test
BD Onclarity HPV Assay
New
Multi-Chamber Washer-Disinfector
WD 390

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

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.