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    Determinando cómo se evalúa la deformabilidad de los glóbulos rojos:los investigadores desarrollan un nuevo enfoque
    Evaluación inteligente de la deformabilidad de los glóbulos rojos basada en imágenes mediante el método de clasificación de formas (IRIS). Crédito:SUTD

    Los glóbulos rojos (RBC) transportan oxígeno por todo el cuerpo y pueden pasar a través de un complejo de capilares estrechos debido a su capacidad de deformarse. "La deformabilidad de los glóbulos rojos es un indicador importante de su salud y funcionalidad, y los cambios en esta propiedad pueden indicar la presencia de enfermedades", afirmó el profesor asociado Ye Ai de la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur (SUTD).



    Mejorar las técnicas actuales para medir la deformabilidad de los glóbulos rojos ofrece beneficios en la detección de enfermedades. Al poder detectar temprano los cambios en la deformabilidad de los glóbulos rojos, los pacientes pueden ser diagnosticados y tratados antes, mejorando su pronóstico. Las herramientas de medición refinadas también ayudarán a los investigadores a comprender mejor la deformabilidad de los glóbulos rojos y sus mecanismos, lo que posiblemente conduzca a nuevas terapias.

    "En general, mejorar la forma en que se mide la deformabilidad de los glóbulos rojos puede conducir a mejores herramientas de diagnóstico, un mejor seguimiento de la progresión de la enfermedad y tratamientos más eficaces", añadió el profesor asociado Ai, que dirigió un estudio que desarrolló la evaluación de la deformabilidad de los glóbulos rojos basada en imágenes mediante clasificación de formas. (IRIS) tecnología.

    En el artículo "Evaluación inteligente de la deformabilidad de los glóbulos rojos basada en imágenes mediante clasificación dinámica de la forma", el profesor asociado Ai y su equipo presentan IRIS como un enfoque novedoso que puede evaluar la deformabilidad de los glóbulos rojos clasificando la forma de un glóbulo rojo que pasa a través de un canal. El estudio se publica en la revista Sensors and Actuators B:Chemical. .

    IRIS utiliza aprendizaje profundo y funciona en cuatro etapas:configuración de microfluidos, captura de imágenes, clasificación de formas y evaluación de deformabilidad.

    Los glóbulos rojos se introducen primero en un canal de microfluidos que imita el entorno natural de un vaso sanguíneo y se deforman. Luego, las imágenes de los glóbulos rojos que pasan se capturan con una cámara de alta velocidad y se procesan mediante un modelo de aprendizaje profundo entrenado para identificar y clasificar los glóbulos rojos en seis formas predefinidas que representan diferentes estados de deformación de los glóbulos rojos.

    Finalmente, se evalúa la frecuencia y el tipo de cada forma en diferentes condiciones. Esto proporciona datos cuantitativos sobre la deformabilidad de los glóbulos rojos que se pueden utilizar para comprobar los impactos del tratamiento en la salud y funcionalidad de los glóbulos rojos.

    Aunque IRIS no es la primera técnica para medir la deformabilidad de los glóbulos rojos, su tecnología basada en microfluidos ofrece muchas ventajas sobre las técnicas tradicionales como las pinzas ópticas y la microscopía de fuerza atómica. Con microfluidos, IRIS produce un rendimiento mucho mayor que las técnicas tradicionales basadas en una sola célula, pero puede automatizarse y simplificarse, lo que reduce el trabajo manual de los operadores capacitados.

    Los dispositivos de microfluidos requieren volúmenes de muestra mucho más pequeños y son más rentables en comparación con los equipos necesarios en las técnicas tradicionales. Además, los sistemas de microfluidos se integran fácilmente en otras herramientas y son escalables para la producción en masa. Estas ventajas hacen que estos sistemas sean muy beneficiosos en entornos clínicos y de investigación generalizados.

    La microfluídica también permite el control preciso de las condiciones de flujo en los canales, lo que permite estudios detallados del comportamiento de los glóbulos rojos en diferentes entornos controlados por el usuario. Lo más importante es que las técnicas de microfluidos implican una menor manipulación celular, lo que reduce las posibilidades de cambiar artificialmente el estado natural de la célula, lo que puede ocurrir cuando se utilizan microscopía de fuerza atómica y pinzas ópticas.

    Otra ventaja importante de IRIS es su clasificación de cuatro formas (4SC). El uso de 4SC en comparación con la clasificación de forma cero (0SC) o de dos formas (2SC) da como resultado una mayor sensibilidad debido a una mayor resolución de los estados de deformación, un mejor poder estadístico y una mayor precisión en el reconocimiento de formas.

    Básicamente, 4SC clasifica los RBC en cuatro formas que incluyen estados intermedios de deformación. Esto proporciona una visión más refinada de la deformabilidad de los eritrocitos en comparación con clasificar los eritrocitos únicamente en dos formas (2SC) o ninguna (0SC).

    IRIS presenta varios beneficios para su uso en entornos clínicos, terapéuticos y de investigación. Obtener información detallada sobre la deformabilidad de los glóbulos rojos permite la detección y el diagnóstico tempranos de la enfermedad, al tiempo que permite planes de tratamiento personalizados para cada paciente.

    Como método de alto rendimiento, IRIS también es útil en pruebas de drogas donde se generan grandes volúmenes de datos. Finalmente, la capacidad de la tecnología para modificar con precisión el entorno de los glóbulos rojos junto con su alta sensibilidad permite a los investigadores estudiar las propiedades de los glóbulos rojos en diversas condiciones, mejorando las capacidades clínicas y de investigación.

    Assoc Prof Ai tiene como objetivo expandir y perfeccionar la tecnología IRIS y validar sus resultados con resultados clínicos. Además, busca crear un IRIS portátil para aumentar su accesibilidad y alcance de aplicación. En definitiva, prevé que IRIS se convertirá en una herramienta de diagnóstico fiable, eficaz y accesible a largo plazo.

    Más información: Minhui Liang et al, Evaluación inteligente de la deformabilidad basada en imágenes de glóbulos rojos mediante clasificación dinámica de formas, Sensores y actuadores B:químicos (2023). DOI:10.1016/j.snb.2023.135056

    Proporcionado por la Universidad de Tecnología y Diseño de Singapur




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