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ESPAÑA
LA MICROMATRIZ APORTA DATOS SOBRE SANGRE ENTERA
Un algoritmo matemático ayuda a extraer más información de la sangre
Científicos de la Escuela de Medicina de la Universidad de Stanford (Estados Unidos) han ideado un algoritmo de software que podría permitir a dispositivos de cualquier laboratorio separar virtualmente una muestra completa de sangre en sus diferentes tipos celulares así como detectar cambios en la actividad de genes específicos para cada tipo de célula, según un estudio publicado en Nature Methods.

Redacción - Miércoles, 10 de Marzo de 2010 - Actualizado a las 19:29h.

El dispositivo de laboratorio, denominado microarray (micromatriz), es un instrumento de investigación estándar, y, hasta su creación, los científicos no habían sido capaces de obtener datos de utilidad médica a partir de muestras completas de sangre ya que la información se encontraba oculta por la composición compleja de las muestras de sangre entera, que tienen múltiples componentes.

"Estaríamos encantados si pudiésemos utilizar micromatrices para detectar las alteraciones de la sangre que indican la presencia de algún problema en alguna parte del organismo ya que el hecho de distinguir entre un tipo u otro de células podría ser esencial", revelan Atul Butte y Mark Davis, autores del estudio, ambos del Instituto de Inmunología, Transplantes e Infecciones de Stanford.

Las posibilidades de obtener información importante a partir de las muestras de sangre se han multiplicado desde la aparición de la micromatriz, hace unos 15 años. Sin embargo, en una sola muestra de sangre hay docenas de distintos tipos de células en estados de maduración diferentes y en fases de activación distintas.

Por este motivo los investigadores concibieron un logaritmo considerando que la resolución simultánea de todas estas ecuaciones haría posible asignar los cambios expresados genéticamente a tipos particulares de células de las muestras de sangre.
Para probar la precisión del algoritmo, Butte y Davis recogieron muestras de sangre entera de 24 pacientes de trasplante de riñón. Quince de ellos experimentaron síntomas de rechazo agudo al trasplante, mientras los otros nueve permanecían estables.

Al analizar las muestras de sangre entera de los pacientes con micromatrices y sin recurrir al nuevo algoritmo, los investigadores no fueron capaces de distinguir ninguna diferencia entre los patrones de expresión génica de uno y otro grupo de pacientes. Pero al emplear el nuevo algoritmo encontraron centenares de diferencias en la expresión génica.

Estas disimilitudes se pudieron utilizar para determinar qué pacientes rechazaban el tranplante y cuáles no. Asimismo, este método también permitió observar que estos cambios se restringían, sobre todo, a un tipo de células en particular, los monocitos.