Al combinar múltiples tecnologías avanzadas en un solo sistema, los investigadores de la EPFL han dado un importante paso adelante en el diagnóstico de enfermedades neurodegenerativas (NDD) como la enfermedad de Parkinson (EP) y la enfermedad de Alzheimer (EA).
Este novedoso dispositivo se conoce como sensor ImmunoSEIRA, una tecnología de biodetección que permite la detección e identificación de biomarcadores de proteínas mal plegadas asociados con NDD. La investigación, publicada en Science Advances , también aprovecha el poder de la inteligencia artificial (IA) mediante el empleo de redes neuronales para cuantificar las etapas y la progresión de la enfermedad.
Este importante avance tecnológico es prometedor no sólo para la detección temprana y el seguimiento de las NDD, sino también para evaluar las opciones de tratamiento en diversas etapas de la progresión de la enfermedad.
El tratamiento de enfermedades neurodegenerativas enfrenta un desafío importante debido a la falta de métodos de diagnóstico efectivos para la detección temprana y el seguimiento de la progresión de la enfermedad. El plegamiento incorrecto de proteínas, un mecanismo común en la neurodegeneración, se ha identificado como un evento clave en la progresión de la enfermedad.
Se plantea la hipótesis de que las proteínas sanas se pliegan mal primero en oligómeros en las primeras etapas y en fibrillas en las etapas posteriores de la enfermedad. Estos agregados de proteínas mal plegadas circulan en el cerebro y en los biofluidos y también se acumulan como depósitos en el cerebro de pacientes fallecidos con NDD. Pero el desarrollo de herramientas para detectar estos signos reveladores de enfermedad, conocidos como biomarcadores, ha sido difícil de alcanzar hasta ahora. Los obstáculos para una detección precisa son múltiples, incluidas las limitaciones de la tecnología actual para separar y cuantificar con precisión diferentes agregados de proteínas.
Para crear este sensor de biomarcadores NDD avanzado, investigadores del Laboratorio de Sistemas Bionanofotónicos (BIOS) del Profesor Hatice Altug y el Laboratorio de Neurobiología Molecular y Neuroproteómica (LMNN) del Profesor Hilal Lashuel han combinado múltiples campos de la ciencia:bioquímica de proteínas, optofluídica, nanotecnología e inteligencia artificial ( IA).
"A diferencia de los enfoques bioquímicos actuales que se basan en medir los niveles de estas moléculas, nuestro enfoque se centra en detectar sus estructuras anormales. Esta tecnología también nos permite diferenciar los niveles de las dos principales formas anormales implicadas en el desarrollo y progresión de las NDD, los oligómeros. y fibrillas", afirma Lashuel
El sensor ImmunoSEIRA emplea una tecnología llamada espectroscopia de absorción infrarroja mejorada en superficie (SEIRA). Este método permite a los científicos detectar y analizar las formas de moléculas específicas asociadas a enfermedades, conocidas como biomarcadores, asociadas con enfermedades neurodegenerativas. El sensor está equipado con un inmunoensayo único que actúa como un detective molecular, identificando y capturando estos biomarcadores con alta precisión.
"En nuestro artículo, presentamos una solución tecnológica que integra nanoplasmónica, nanofabricación en salas blancas, microfluidos, inmunoensayo, inteligencia artificial y métodos bioquímicos avanzados", dice Ph.D. estudiante y autor principal del artículo Deepthy Kavungal. "Nuestro sensor ImmunoSEIRA exhibe sensibilidad estructural y la capacidad de monitorear un panel de biomarcadores complementarios con alta especificidad a partir de pequeños volúmenes de muestra en biomatrices complejas".
Uniendo el poder de la nanotecnología y la inteligencia artificial
El sensor ImmunoSEIRA presenta matrices de nanobarras de oro con anticuerpos para la detección de proteínas específicas. Permite la captura específica y el análisis estructural en tiempo real de biomarcadores objetivo a partir de muestras extremadamente pequeñas. Luego se emplean redes neuronales, un subconjunto de algoritmos de IA, para identificar la presencia de formas específicas de proteínas mal plegadas, los agregados oligoméricos y fibrilares, logrando un nivel sin precedentes de precisión de detección a medida que avanzan las enfermedades.
Lashuel cree que se trata de un avance significativo en la detección de enfermedades y añade que "dado que el proceso de la enfermedad está estrechamente asociado con cambios en la estructura de las proteínas, creemos que los biomarcadores estructurales, especialmente cuando se integran con otros biomarcadores bioquímicos y de neurodegeneración, podrían allanar el camino para diagnóstico y seguimiento más precisos de la progresión de la enfermedad."
El equipo de investigación de la EPFL fue un paso más allá y demostró que el sensor ImmunoSEIRA se puede utilizar en entornos clínicos reales, es decir, en biofluidos. Pudieron identificar con precisión la firma específica de fibrillas anormales, un indicador clave de enfermedades neurodegenerativas, incluso en fluidos complejos como el líquido cefalorraquídeo (LCR) humano.
El profesor Altug explica que el siguiente paso con esta nueva tecnología "es seguir ampliando sus capacidades y evaluar su potencial diagnóstico en la enfermedad de Parkinson y el creciente número de enfermedades causadas por el mal plegamiento y la agregación de proteínas".
Los resultados de este estudio marcan un avance significativo en los campos de la biodetección, la espectroscopia infrarroja, la nanofotónica y los biomarcadores de enfermedades neurodegenerativas. La implementación del sensor ImmunoSEIRA asistido por IA es un avance bienvenido para la detección temprana de NDD, el seguimiento de enfermedades y la evaluación de la eficacia de los medicamentos, abordando la necesidad crítica de intervención y tratamiento oportunos de las enfermedades neurodegenerativas.
Más información: Deepthy Kavungal et al, Sensor infrarrojo plasmónico acoplado a inteligencia artificial para la detección de biomarcadores de proteínas estructurales en enfermedades neurodegenerativas, Avances científicos (2023). DOI:10.1126/sciadv.adg9644
Información de la revista: Avances científicos
Proporcionado por Ecole Polytechnique Federale de Lausanne
