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El método implica el uso de una sonda de fibra cónica de un micrómetro de espesor en su punta, invisible a simple vista, que informa de la composición química del tejido nervioso al iluminarlo.
Un grupo internacional de investigadores ha creado una diminuta “linterna molecular” que es capaz de acceder sin causar daño a regiones profundas del cerebro de ratones gracias a un delgadísimo haz de luz que es capaz de detectar metástasis cerebral u otras lesiones, según explican en su estudio, publicado el martes en la revista Nature Methods.
Este método poco invasivo se denomina “espectroscopía vibracional” y comprende el uso de una sonda de fibra cónica de menos de 1 mm de grosor, con una punta de un micrómetro (0,001 mm), invisible a simple vista, que informa de la composición química del tejido nervioso al iluminarlo, según lo describen sus creadores, del Centro Nacional de Investigaciones Oncológicas (CNIO) y del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).
“Esta tecnología nos permite estudiar el cerebro en su estado natural, sin que sea preciso alterarlo previamente. Pero, además, posibilita analizar cualquier tipo de estructura cerebral, no solo aquellas que has marcado o alterado genéticamente, como ocurría con las tecnologías usadas hasta ahora. Con la espectroscopía vibracional podemos ver cualquier cambio molecular en el cerebro cuando existe una patología”, explica Manuel Valiente, uno de los autores del trabajo.
Asimismo, la tecnología ha sido usada en modelos experimentales de metástasis cerebral. “Como ocurre con los pacientes, hemos visto frentes del tumor que sueltan células que escaparían a la cirugía. La diferencia con la tecnología existente es que ahora podemos realizar este análisis de manera poco invasiva, sin importar si el tumor es superficial o más profundo“, señala Valiente.
El nuevo método también ha sido utilizado para investigar las zonas epileptógenas en el cerebro. “Pudimos identificar diferentes perfiles vibracionales en las mismas regiones cerebrales susceptibles de generar crisis epilépticas, dependiendo de su asociación a un tumor o a un traumatismo”, destaca Liset Menéndez de la Prida, científica de CSIC.
“Esto sugiere que las sombras moleculares de estas áreas están afectadas de manera diferente y pueden ser usadas para separar diferentes entidades patológicas mediante algoritmos de clasificación automática, incluyendo inteligencia artificial”, agrega.
