Una nueva técnica para obtener imágenes de muestras de biopsia se basa en un enfoque conocido como microscopía de expansión, en el que los investigadores se expanden una muestra de tejido a 100 veces su volumen original antes de la formación de imágenes.
Los investigadores del MIT y Harvard Medical School han ideado una manera de muestras de biopsia de imagen con una resolución mucho mayor – un avance que podría ayudar a los médicos a desarrollar pruebas de diagnóstico más precisos y de bajo costo.
Desde hace más de 100 años, los microscopios ópticos convencionales han sido herramientas vitales para la patología. Sin embargo, los detalles a escala fina de las células no pueden ser vistos con estos ámbitos. La nueva técnica se basa en un enfoque conocido como microscopía de expansión, originalmente desarrollado en el laboratorio de Edward Boyden en el MIT, en el que los investigadores se expanden una muestra de tejido a 100 veces su volumen original antes de exponer la misma.
Esta expansión permite a los investigadores ver características con un microscopio de luz convencional que normalmente se podía ver sólo con un microscopio electrónico caro, de alta resolución. También revela información molecular adicional de que el microscopio electrónico no puede proporcionar.
“Es una técnica que podría tener una aplicación muy amplia”, dice Boyden, profesor asociado de ingeniería biológica y ciencias cerebrales y cognitivas en el MIT. Él es también un miembro del Instituto de MIT Media Lab y McGovern para la Investigación del Cerebro y una Facultad de Universidad HHMI-Simons.
En un artículo que aparece en la edición del 17 de julio del Nature Biotechnology , Boyden y sus colegas utilizaron esta técnica para distinguir las lesiones de mama en fase inicial con alto o bajo riesgo de progresar a cáncer – una tarea que es un reto para los observadores humanos. Este enfoque también se puede aplicar a otras enfermedades: En un análisis de tejido de riñón, los investigadores encontraron que las imágenes de las muestras expandidas revelaron signos de enfermedad renal que puede normalmente sólo pueden ver con un microscopio electrónico.
“El uso de la microscopía de expansión, que son capaces de diagnosticar enfermedades que antes eran imposibles de diagnosticar con un microscopio óptico convencional”, dice Octavian Bucur, un instructor en la Escuela de Medicina de Harvard, el Beth Israel Deaconess Medical Center (BIDMC), y el Centro de Ludwig en Harvard y uno de los autores principales del artículo.
MIT postdoctorado Yongxin Zhao es co-autor principal del artículo. Boyden y Andrew Beck, ex profesor asociado de la Escuela de Medicina de Harvard y BIDMC, son los autores principales del artículo.
“A los pocos productos químicos y un microscopio de luz”
técnica de microscopía expansión original del Boyden se basa en la incorporación de muestras de tejido en un polímero denso, generado de manera uniforme que se hincha cuando se añade agua. Antes de que ocurra la hinchazón, los investigadores de anclaje al polímero en gel las moléculas que quieren imagen, y que digieren otras proteínas que normalmente sujetan el tejido juntos.
Este agrandamiento de los tejidos permite a los investigadores para obtener imágenes con una resolución de alrededor de 70 nanómetros, que anteriormente era posible sólo con microscopios muy especializados y costosos.
En el nuevo estudio, los investigadores se dispusieron a adaptar el proceso de expansión para muestras de tejido de biopsia, que por lo general están incrustados en cera de parafina, flash congelados, o manchada con una sustancia química que hace que las estructuras celulares más visible.
El equipo de MIT / Harvard ideó un proceso para convertir estas muestras en un estado adecuado para la expansión. Por ejemplo, eliminar la mancha química o parafina mediante la exposición de los tejidos a un disolvente químico llamado xileno. Entonces, se calientan la muestra en otra sustancia química llamada citrato. Después de eso, los tejidos se someten a un proceso de expansión similar a la versión original de la técnica, pero con pasos de digestión más fuertes para compensar la fuerte fijación química de las muestras.
Durante este procedimiento, los investigadores también pueden añadir marcadores fluorescentes para las moléculas de interés, incluyendo las proteínas que marcan tipos particulares de células, o ADN o ARN con una secuencia específica.
“El trabajo de Zhao et al. describe una forma muy inteligente de ampliar la resolución de la microscopía de luz para resolver los detalles más allá de la observada con métodos convencionales “, dice David Rimm, profesor de patología en la Escuela de Medicina de la Universidad de Yale, que no participó en la investigación.
La técnica de expansión revela información molecular adicional de que el microscopio electrónico no puede proporcionar. (Foto: Jimmy Day / MIT Media Lab)
Los investigadores han probado este método en muestras de tejido de pacientes con lesiones de mama en etapa temprana. Una manera de predecir si estas lesiones se convierten en malignas es evaluar la aparición de los núcleos de las células. Las lesiones benignas con núcleos atípicos tienen aproximadamente una probabilidad más alta de cinco veces de progresar a cáncer que aquellos con núcleos típicos.
Sin embargo, los estudios han puesto de manifiesto discrepancias significativas entre las evaluaciones de atipia nuclear realizadas por diferentes patólogos, lo que potencialmente puede conducir a un diagnóstico impreciso y cirugía innecesaria. Un sistema mejorado para diferenciar lesiones benignas con núcleos atípicos y típicos podría prevenir potencialmente 400.000 diagnósticos erróneos y cientos de millones de dólares cada año en los Estados Unidos, según los investigadores.
Después de la expansión de las muestras de tejido, el equipo de MIT / Harvard les analizó con un algoritmo de aprendizaje automático que puede valorar los núcleos basados en docenas de características, incluyendo la orientación, el diámetro, y cuánto se desvían de la verdadera circularidad. Este algoritmo fue capaz de distinguir entre las lesiones que eran propensos a convertirse en invasoras y las que no lo eran, con una precisión de 93 por ciento en muestras expandido en comparación con sólo el 71 por ciento sobre el tejido pre-expandida.
“Estos dos tipos de lesiones mirar muy similares a simple vista, pero uno tiene mucho menos riesgo de cáncer”, dice Zhao.
Los investigadores analizaron también muestras de tejido renal de pacientes con síndrome nefrótico, que deteriora la capacidad de los riñones para filtrar la sangre. En estos pacientes, pequeñas proyecciones similares a dedos que filtran la sangre se pierden o dañan. Estas estructuras están espaciados aproximadamente 200 nanómetros aparte y por lo tanto por lo general sólo pueden verse con un microscopio electrónico o costosos microscopios de super resolución.
Cuando los investigadores mostraron las imágenes de las muestras de tejido expandido a un grupo de científicos que incluían patólogos y nonpathologists, el grupo fue capaz de identificar el tejido enfermo con un 90 por ciento de exactitud en general, en comparación con sólo el 65 por ciento de precisión con muestras de tejido sin expandir.
“Ahora se puede diagnosticar la enfermedad renal nefrótico sin necesidad de un microscopio electrónico, una máquina muy cara”, dice Boyden. “Usted puede hacerlo con unos productos químicos y un microscopio de luz.”
Descubriendo patrones
Con este enfoque, los investigadores anticipan que los científicos podrían desarrollar diagnósticos más precisos para muchas otras enfermedades. Para ello, los científicos y los médicos tendrán que analizar muchas muestras de pacientes más, lo que les permite descubrir patrones que serían imposibles de ver de otra manera.
“Si se puede expandir un tejido mediante un cien veces más en volumen, siendo iguales todas las otras cosas, que está recibiendo 100 veces la información”, dice Boyden.
Por ejemplo, los investigadores pudieron distinguir las células del cáncer basado en el número de copias de un gen particular que tienen. copias adicionales de genes tales como HER2, que los investigadores fotografiadas en una parte de este estudio, indican un subtipo de cáncer de mama que es elegible para tratamientos específicos.
Los científicos también podrían mirar la arquitectura del genoma, o en cómo cambian las formas celulares, que se vuelvan cancerosos e interactúan con otras células del cuerpo. Otra posible aplicación es la identificación de proteínas que se expresan específicamente en la superficie de las células cancerosas, lo que permite a los investigadores a diseñar inmunoterapias que marcan aquellas células para la destrucción por el sistema inmune del paciente.
Boyden y sus colegas organizan cursos de formación varias veces al mes en el MIT, donde los visitantes pueden venir a ver las técnicas de microscopía de expansión, y han hecho sus protocolos disponibles en su página web . Tienen la esperanza de que muchas más personas comenzarán a utilizar este enfoque para estudiar una variedad de enfermedades.
“Biopsias de cáncer son sólo el comienzo”, dice Boyden. “Tenemos un nuevo gasoducto para la toma de muestras clínicas y la ampliación de ellos, y nos encontramos con que podemos aplicar la expansión de muchas enfermedades diferentes. Expansión permitirá la patología computacional para tomar ventaja de más información en una muestra que antes era posible “.
Humayun Irshad, un investigador en la Universidad de Harvard / BIDMC y un autor del estudio, está de acuerdo: “Expanded imágenes resultan en características más informativos, que a su vez dar lugar a la realización de modelos de mayor clasificación.”
Otros autores incluyen patólogo de Harvard Astrid Weins, que ayudó a supervisar el estudio del riñón. Otros autores del MIT (Fei Chen) y BIDMC / Harvard (Andreea Stancu, Eun-Young Oh, Marcello DiStasio, Vanda Torous, Benjamin Glass, Isaac E. Stillman, y Stuart J. Schnitt) también contribuyeron a este estudio.
La investigación fue financiada en parte por la Fundación de Células Madre de Nueva York Robertson Premio Investigador, los Institutos Nacionales de Pioneer Award del Director de Salud, el Departamento de Iniciativa de Investigación de la Universidad de Defensa multidisciplinar, el Proyecto abierto Filantropía, el Centro Ludwig en Harvard y Harvard Catalizador.
Fuente: Anne Trafton | MIT News Noticias