Nueva técnica de TC de conteo de fotones diagnostica la osteoartritis antes del desarrollo de los síntomas

Esta técnica es conocida por capturar imágenes rápidamente, lo que la hace ideal para situaciones de emergencia; sin embargo, no proporciona un contraste adecuado de los tejidos blandos y tiene dificultades para diferenciar la señal de imagen del sitio de la enfermedad de las estructuras intrínsecas como los huesos. En la imagenología, la visualización es particularmente crítica para enfermedades como la osteoartritis, una condición degenerativa de las articulaciones a menudo denominada artritis por desgaste. La osteoartritis puede avanzar sin síntomas perceptibles hasta alcanzar una etapa avanzada e irreversible. La intervención temprana podría aliviar los síntomas y mejorar la calidad de vida si se dispusiera de herramientas para el diagnóstico temprano y el seguimiento continuo de la enfermedad. Ahora, un nuevo avance tecnológico devuelve las imágenes diagnósticas tradicionales en blanco y negro de los rayos X y las tomografías computarizadas (TC) tradicionales al technicolor.

Investigadores de Penn State (University Park, PA, EUA) han desarrollado agentes de contraste novedosos que se dirigen a dos proteínas asociadas con la osteoartritis. Al marcar estas proteínas con nanosondas metálicas de nuevo diseño, los investigadores pueden utilizar técnicas de imagen avanzadas conocidas como imágenes de "borde K" o TC de conteo de fotones para rastrear simultáneamente distintos procesos biológicos en color, que en conjunto proporcionan una mayor comprensión de la progresión de la enfermedad que los métodos de imagen tradicionales. Este trabajo, realizado en ratas con posibles implicaciones para los humanos, permite a los investigadores y médicos visualizar procesos previamente ocultos en color y detectar signos de la enfermedad mucho antes del desarrollo de los síntomas clínicos.

El escáner TC de conteo de fotones puede detallar las mismas estructuras óseas, musculares y grasas que capturan los escáneres TC convencionales, pero ofrece una capacidad mucho más amplia para separar varios componentes con una resolución más alta y en colores específicos. Este escáner identifica materiales con propiedades únicas de borde K, que se refieren a cómo los electrones en un material absorben energía. Los electrones residen en una capa K, que rodea el núcleo de un átomo. Cuando la energía es absorbida por los fotones (partículas de luz), los electrones pueden moverse a capas de mayor energía. Si el átomo alcanza un límite de absorción de energía específico, emite un destello de luz. Los investigadores pueden programar el escáner para detectar esa emisión de luz particular, conocida como borde K. Si un material con una identidad de borde K distintiva se dirige a una proteína específica, el escáner puede rastrear la actividad de esa proteína.

El equipo diseñó dos nanopartículas metálicas de borde K compuestas de praseodimio y hafnio. Estas sondas están dirigidas a dos proteínas que se encuentran en el tejido del cartílago: agrecano y agrecanasa, respectivamente. El agrecano, que contribuye a la estructura y la capacidad de carga del cartílago, es abundante en las articulaciones sanas y en las primeras etapas de la osteoartritis. Por el contrario, la agrecanasa, que escinde el agrecano y disminuye la función del cartílago, es predominante en las últimas etapas de la osteoartritis. A medida que la enfermedad progresa, la proporción de estas proteínas cambia, lo que proporciona métricas para monitorear el estado de la enfermedad. Los investigadores emplearon el escáner CT de conteo de fotones para observar cómo cambiaba esta proporción a medida que avanzaba la enfermedad en un modelo animal. Corroboraron sus hallazgos con imágenes adicionales y validación experimental, y sus resultados se publicaron en Advanced Science .

“Este enfoque de imágenes de alta resolución basado en el borde K podría utilizarse potencialmente para obtener imágenes de múltiples objetivos biológicos, lo que permitiría rastrear la progresión de la enfermedad a lo largo del tiempo midiendo la proporción de expresión de proteínas”, dijo el autor correspondiente Dipanjan Pan, profesor de la Cátedra Dorothy Foehr Huck & J. Lloyd Huck en Nanomedicina y profesor de ciencia e ingeniería de materiales e ingeniería nuclear en Penn State. “El enfoque puede ser particularmente beneficioso en el diagnóstico de enfermedades esqueléticas, ya que la progresión de la degradación del cartílago es muy variable entre los pacientes y la información de la proporción de los marcadores proteicos podría proporcionar información crucial sobre el estadio de la enfermedad”.