Análisis automatizado de células para el diagnóstico del cáncer

La extracción automatizada, rápida y sin enzimas de células vivas con el TissueGrinder para el análisis de muestras de biopsia. © Fraunhofer IPA

Con la ayuda del TissueGrinder, desarrollado en el Fraunhofer IPA – una mini-molino automatizado para tejidos celulares delicados – las clínicas podrán en el futuro analizar rápida y precisamente las muestras celulares de pacientes con cáncer, incluso sin la ayuda de un patólogo especializado. Los pacientes serán los principales beneficiados. Cuando el análisis celular se realiza ya durante una operación y se inician casi de inmediato los pasos correctos de tratamiento, a menudo se evita una nueva intervención quirúrgica.

Durante una operación de cáncer, se necesitan rápidamente datos precisos sobre el tejido extraído para apoyar al cirujano en sus próximos pasos. Hasta ahora, se enviaba una muestra de biopsia a un patólogo, quien evaluaba si el tejido era sano o cuánto se había extendido el cáncer. Esto requiere mucho tiempo y recursos.

En colaboración con el Instituto Fraunhofer para Tecnología de Producción y Automatización IPA en Mannheim, la Universidad Friedrich-Alexander de Erlangen-Nürnberg y el Hospital Universitario de Erlangen, científicos del Instituto Max-Planck para la Física de la Luz y del Centro Max-Planck para la Física y Medicina lograron automatizar en gran medida el análisis celular y la evaluación posterior mediante el uso de inteligencia artificial. El estudio publicado en Nature Biomedical Engineering, realizado por el equipo de la Dra. Despina Soteriou y la Dra. Markéta Kubánková del Centro Max-Planck para la Física y Medicina, y el Prof. Jochen Guck, director del Instituto Max-Planck para la Física de la Luz, muestra cómo un «patólogo artificial» puede ayudar en el futuro.

Primer paso: fragmentación del tejido con el »TissueGrinder«

En el nuevo método, el TissueGrinder permite obtener células vivas más rápidamente. El dispositivo fue desarrollado en el Fraunhofer IPA por el Dr. Jens Langejürgen y sus colegas y funciona de manera similar a un molinillo de especias: gracias a cuchillas especialmente diseñadas que giran en un mecanismo de molienda, trituran suavemente el tejido sin destruir ni alterar las células. »El TissueGrinder tiene un potencial enorme para la preparación de muestras en el diagnóstico del cáncer y otras aplicaciones médicas, especialmente para procedimientos de análisis diagnósticos basados en células individuales, que constituyen la base de la medicina personalizada«, explica Jens Langejürgen, jefe del departamento de Tecnologías de Salud Clínica. Hasta ahora, las células tenían que ser extraídas manualmente o mediante enzimas, las cuales pueden dejar rastros en la superficie celular y afectar los resultados de las investigaciones posteriores.

Por lo tanto, la extracción automatizada, rápida y sin enzimas de células vivas con el TissueGrinder simplifica significativamente el estudio de muestras de biopsia. »La preparación eficiente de las muestras al inicio del proceso diagnóstico allana el camino para métodos de análisis de vanguardia, como la citometría de deformabilidad en tiempo real (RT-DC) o procedimientos basados en inteligencia artificial, y también mejora la calidad de los resultados«, afirma Stefan Scheuermann, investigador en el Fraunhofer IPA.

Segundo paso: análisis físico de las propiedades celulares

En el siguiente paso, las células individuales obtenidas se analizan mediante la citometría de deformabilidad en tiempo real (RT-DC). Este método, desarrollado en el laboratorio por el Prof. Jochen Guck, no requiere marcadores y analiza la deformabilidad celular, evaluando las propiedades físicas de hasta 1000 células por segundo, siendo 36,000 veces más rápido que métodos anteriores. Similar a la exploración durante un examen médico, la deformabilidad de las células proporciona información importante. Para aprovecharla, las células individuales se deslizan a alta velocidad a través de un canal microscópico, donde se deforman bajo presión y carga. A partir de las imágenes capturadas, los científicos pueden determinar propiedades físicas como forma, tamaño y deformabilidad.

Tercer paso: evaluación mediante inteligencia artificial

Para realizar un diagnóstico, los resultados del análisis físico deben ser evaluados en un último paso. Los científicos del Max-Planck han desarrollado un modelo de IA que analiza los conjuntos de datos complejos de la evaluación RT-DC y puede determinar si una muestra contiene tejido tumoral o no. Además, el uso de inteligencia artificial confirmó la importancia de la deformabilidad celular como biomarcador.

Todo el proceso, desde la muestra de tejido hasta la evaluación de los resultados, dura menos de 30 minutos y puede realizarse sin la presencia de un patólogo o físico especializado. Además, el método también puede usarse para detectar inflamaciones en tejidos en un modelo de enfermedades inflamatorias intestinales (EII).

El próximo objetivo de los científicos es averiguar cómo aplicar mejor el método automatizado de análisis celular en las clínicas para apoyar y complementar el análisis patológico clásico.