Un equipo de investigadores de la Universidad de Michigan ha desarrollado un método revolucionario para detectar células tumorales circulantes (CTC) en el torrente sanguíneo de pacientes con cáncer, utilizando la tecnología de bioláseres. Este avance podría marcar un hito en la detección temprana de tipos de cáncer como el de páncreas y el de pulmón, donde el diagnóstico a tiempo es crucial para mejorar los resultados del tratamiento.*
A medida que los tumores crecen, liberan CTC en el torrente sanguíneo, donde son ampliamente superadas en número por millones de otras células sanguíneas. La detección temprana de estas células puede ser vital para el éxito terapéutico, ya que muchos cánceres, como el de páncreas, son diagnosticados en etapas avanzadas, lo que contribuye a su mal pronóstico.
Los métodos tradicionales para identificar CTC implican el marcado de proteínas específicas en la superficie de las células tumorales con tintes fluorescentes. Sin embargo, este enfoque presenta limitaciones: algunas CTC pueden no expresar estas proteínas, lo que lleva a su omisión. Además, los métodos convencionales tienden a destruir o dañar las células, lo que impide su análisis posterior.
Un nuevo enfoque innovador
Frente a estas desventajas, los investigadores de la Universidad de Michigan optaron por un enfoque innovador utilizando la tecnología bioláser, que permite la detección de CTC sin matar las células y centrándose en los núcleos, una característica común a todas las células. Para su estudio, los científicos procesaron muestras de sangre de pacientes con cáncer de páncreas a través de un laberinto circular que separa las CTC, debido a su tamaño ligeramente mayor en comparación con otros glóbulos blancos.
Posteriormente, las células tumorales se colocaron entre dos espejos, y se dirigió un láser de excitación hacia ellas, generando lo que se ha denominado «láseres celulares». Este método produce emisiones láser significativamente más potentes que las observadas con técnicas fluorescentes, y las imágenes resultantes revelan formas complejas que ofrecen información sobre la organización del ADN dentro de las células cancerosas.
Para asegurar la precisión en la identificación de las células, los investigadores implementaron un modelo de aprendizaje automático, conocido como Deep Cell-Laser Classifier, logrando una precisión del 99 % en la detección de células de cáncer de páncreas. Curiosamente, este modelo también mostró la capacidad de identificar células de cáncer de pulmón sin requerir entrenamiento adicional.
El estudio, publicado en la revista Biosensors and Bioelectronics, abre la puerta a futuras investigaciones. Los científicos planean desarrollar un dispositivo que permita aislar las células cancerosas tras su detección y utilizar los patrones de luz únicos generados por estas células para entender mejor qué tumores son más agresivos o resistentes al tratamiento.
“Con nuestro sistema, si se quieren recolectar células tumorales circulantes, hay que quitar el espejo superior, lo que puede hacer que la célula se mueva y se pierda su rastro”, explica Xudong (Sherman) Fan, profesor de ingeniería biomédica. “Queremos desarrollar un sistema en el que las células se muevan una a una a través del punto de excitación láser y luego pasen por un dispositivo de clasificación de células que nos ayude a clasificar y recolectar células para su posterior análisis.»
