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Investigadores de la Universitat Politècnica de València y el IIS La Fe, integrados en la Unidad Mixta en Nanomedicina y Sensores impulsada por ambas instituciones, y el CIBER de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (CIBER-BBN), en España, han desarrollado a escala de laboratorio un nuevo sistema de bajo costo para el diagnóstico no invasivo de cáncer de próstata y vejiga. Se trata de un equipo de lenguas electrónicas basada en electrodos metálicos, que permite detectar de forma rápida y sencilla esta patología a partir de una muestra de orina.

El equipo de la UPV y el IIS evaluó la eficacia de este sistema a partir del análisis de muestras de orina de pacientes antes y después de ser operados. Además, se recogieron muestras de pacientes con hiperplasia benigna de próstata, integrados en el grupo de no cáncer para el estudio de cáncer de próstata. Este sistema fue capaz de distinguir las muestras de orina no cancerosas de las sí afectadas con una sensibilidad del 91% y una especificidad del 73%.

La especificidad y la sensibilidad obtenida por la lengua electrónica en la orina es mayor en comparación con la prueba de PSA –antígeno prostático específico- en sangre, que es el procedimiento más utilizado para la detección del cáncer de próstata. “Los resultados obtenidos constatan la idoneidad de esta tecnología de lenguas electrónicas para la identificación de pacientes afectados por esta patología. Esta tecnología tiene un gran potencial para su aplicación en la práctica clínica, tanto para el diagnóstico como para el seguimiento de la evolución de los pacientes después de la terapia”, destaca Ramón Martínez Máñez, director del Instituto Interuniversitario de Investigación de Reconocimiento Molecular y Desarrollo Tecnológico y director científico del CIBER-BBN.

La detección se hace poniendo en contacto el sensor, en este caso compuesto por un conjunto de metales nobles y seminobles, con la muestra de orina del paciente. Está conectada a un potenciostato que aplica diferentes potenciales a los electrodos y a su vez, recoge las corrientes resultantes para ser analizadas en una computadora dotada con un programa informático para análisis multivariante.

“La lengua se “entrena” en una primera fase con un conjunto de muestras de pacientes y controles para generar un modelo que discrimine entre ambos tipos de muestras. Ese modelo, una vez validado, podría utilizarse para hacer predicción sobre nuevas muestras de orina y poder determinar si estos nuevos pacientes tienen o no la enfermedad con cierto margen de sensibilidad y especificidad”, apunta Ramón Martínez Máñez.

 

 

 

 

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