Un equipo multidisciplinario de investigadores de la Universidad Nacional de Singapur NUS ha desarrollado un dispositivo portátil y fácil de usar para la detección rápida y precisa de enfermedades. Esta plataforma tecnológica versátil llamada enVision nanocomplejos asistidos por enzimas para la identificación visual delos ácidos nucleicos pueden diseñarse para detectar una amplia gama de enfermedades, desde enfermedades infecciosas emergentes por ejemplo, Zika y Ébola e infecciones de alta prevalencia por ejemplo, hepatitis, dengue y malaria hasta varios tipos de cáncer y enfermedades genéticas.
enVision tarda entre 30 minutos y una hora en detectar la presencia de enfermedades, que es de dos a cuatro veces más rápido que los métodos de diagnóstico de infección existentes. Además, cada kit de prueba cuesta menos de S $ 1 - 100 veces más bajo que el costo actual derealización de pruebas similares.
"La plataforma enVision es extremadamente sensible, precisa, rápida y de bajo costo. Funciona a temperatura ambiente y no requiere calentadores o bombas especiales, por lo que es muy portátil. Con esta invención, las pruebas se pueden hacer en el momento-de atención, por ejemplo, en clínicas comunitarias o salas de hospitales, de modo que la monitorización o el tratamiento de enfermedades se puedan administrar de manera oportuna para lograr mejores resultados de salud ", dijo el profesor asistente del líder del equipo Shao Huilin del Instituto Biomédico de Investigación y Tecnología de Salud GlobalBIGHEART y el Departamento de Ingeniería Biomédica de NUS. Asst Prof Shao también es investigador del Instituto de Biología Molecular y Celular IMCB de la Agencia de Ciencia, Tecnología e Investigación A * STAR.
Sensibilidad y especificidad superiores en comparación con el estándar de oro clínico
El equipo de investigación utilizó el virus del papiloma humano VPH, la causa clave del cáncer de cuello uterino, como modelo clínico para validar el rendimiento de enVision. En comparación con el estándar de oro clínico, esta nueva tecnología ha demostrado una sensibilidad y especificidad superiores.
"enVision no solo es capaz de detectar con precisión diferentes subtipos de la misma enfermedad, sino que también puede detectar diferencias dentro de un subtipo específico de una enfermedad determinada para identificar infecciones previamente indetectables", agregó el profesor Aso Shao.
Llevar el laboratorio al paciente
Además, los resultados de la prueba son fácilmente visibles: el ensayo cambia de incoloro a marrón si hay una enfermedad presente y también podría analizarse más a fondo utilizando un teléfono inteligente para la evaluación cuantitativa de la cantidad de patógeno presente. Esto hace que enVision sea un idealsolución para atención médica personal y telemedicina.
"Las tecnologías convencionales, como las pruebas que se basan en la reacción en cadena de la polimerasa para amplificar y detectar moléculas de ADN específicas, requieren equipos voluminosos y costosos, así como personal capacitado para operar estas máquinas. Con enVision, estamos esencialmente llevando la clínicalaboratorio al paciente. Se necesita un entrenamiento mínimo para administrar, probar e interpretar los resultados, de modo que más pacientes puedan tener acceso a diagnósticos efectivos y de calidad de laboratorio que mejorarán sustancialmente la calidad de la atención y el tratamiento ", dijo el Dr. Nicholas Ho, uninvestigador de NUS BIGHEART y A * STAR's IMCB, y co-primer autor del estudio.
Dispositivo de diagnóstico de punto de atención versátil
En este estudio, Asst Prof Shao y su equipo desarrollaron máquinas moleculares de ADN patentadas que pueden reconocer material genético de diferentes enfermedades y realizar diferentes funciones. Estas máquinas moleculares forman la columna vertebral de la plataforma enVision.
La nueva plataforma adopta un diseño modular 'plug-and-play' y utiliza tecnología microfluídica para reducir la cantidad de muestras y reactivos bioquímicos necesarios, así como para optimizar la sensibilidad de la tecnología para lecturas visuales.
"La plataforma enVision tiene tres pasos clave: reconocimiento de objetivos, mejora de señal independiente del objetivo y detección visual. Emplea un conjunto único de interruptores moleculares, compuestos de nanoestructuras de ADN enzimático, para detectar con precisión, así como convertir yamplifique la información molecular en señales visibles para el diagnóstico de la enfermedad ", explicó el Dr. Lim Geok Soon, investigador de NUS BIGHEART y IMCB de A * STAR, y coautor del estudio.
Cada prueba se aloja en un pequeño chip de plástico que está precargado con una máquina molecular de ADN que está diseñada para reconocer moléculas específicas de la enfermedad. Luego, el chip se coloca en un cartucho de señal común que contiene otra máquina molecular de ADN responsable de producir señales visualescuando se detectan moléculas específicas de la enfermedad.
Múltiples unidades del mismo chip de prueba, para analizar diferentes muestras de pacientes para la misma enfermedad, o una colección de chips de prueba para detectar diferentes enfermedades podrían montarse en el cartucho común.
"Tener un paso de mejora de señal independiente del objetivo libera las posibilidades de diseño para el elemento de reconocimiento. Esto permite que enVision se programe como una computadora bioquímica con señales variables para diferentes combinaciones de patógenos objetivo. Esto puede ser muy útil para monitorear poblaciones paraenfermedades múltiples como el dengue y la malaria al mismo tiempo, o pruebas de patógenos altamente mutables como la gripe con alta sensibilidad y especificidad ", dijo el Dr. Ho.
Trabajo futuro
Asst, la profesora Shao y su equipo tardaron aproximadamente un año y medio en desarrollar la plataforma enVision. Sobre la base del trabajo actual, el equipo de investigación está desarrollando un módulo de preparación de muestras, para extracción y tratamiento de material de ADN, que se integrarácon la plataforma enVision para mejorar la aplicación de punto de atención. Además, el equipo de investigación prevé que la aplicación para teléfonos inteligentes podría incluir algoritmos de análisis y corrección de imagen más avanzados para mejorar aún más su rendimiento para aplicaciones del mundo real.
Este trabajo de investigación fue publicado en prestigiosa revista científica Comunicaciones de la naturaleza en agosto de 2018, y presentado como lo más destacado de los editores por la revista.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad Nacional de Singapur . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cita esta página :