Un equipo de científicos del Grupo Bionanomechanics Lab, del Instituto de Micro y Nanotecnología del CSIC (IMN-CSIC), en colaboración con Marcos MalumbresVall d’Hebron Institute of Oncology (VHIO), ha desarrollado un innovador método para suprimir la principal fuente de ruido en microscopía holográfica digital que permite visualizar la actividad metabólica de las células con alta resolución espacial y alta sensibilidad en pocos minutos. La desregulación del metabolismo celular es una de las principales características de las células tumorales que les permite obtener energía para proliferar sin control e invadir otros órganos en un proceso conocido como metástasis.
“Este avance ha revelado que las células de cáncer de mama presentan regiones muy definidas donde se desarrolla la mayoría de la actividad metabólica alimentada por ATP”
Siendo el primer método que permite obtener esta información de modo no invasivo y sin usar moléculas fluorescentes, Javier Tamayo, investigador del IMN-CSIC director del estudio, explica que este avance "ha revelado que las células de cáncer de mama presentan regiones muy definidas donde se desarrolla la mayoría de la actividad metabólica alimentada por ATP” y Jose Jaime Ruz, coautor del trabajo, añade “sorprendentemente, a medida que aumenta la malignidad, las células expanden estratégicamente estas regiones activas para satisfacer sus crecientes demandas energéticas”.
Al permitir una fenotipificación o caracterización celular más precisa, esta técnica puede mejorar la detección temprana del cáncer, la evaluación de la progresión de la enfermedad y la personalización de tratamientos oncológicos, según explican los investigadores. Además, el grupo ha desarrollado algoritmos de tratamiento y procesado de imágenes que permiten determinar la malignidad y el potencial metastásico de las células cancerosas en un corto periodo de tiempo y con alta precisión usando algoritmos de deep learning, que ya han sido patentados por los coautores Alvaro Cano y Jose Jaime Ruz.
Con todo ello, señalan los autes, las implicaciones clínicas son significativas y podrían facilitar el desarrollo de nuevas terapias dirigidas y mejorar la comprensión de la biología del cáncer.