Crean en Zacatecas, método para diagnósticos en biopsias

Zacatecas, Zac.- En la búsqueda de nuevos marcadores que faciliten el diagnóstico, pronóstico y seguimiento de patologías como cáncer de mama, en la Unidad Académica de Ciencias Químicas de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UACQ-UAZ), un equipo de investigadores ha desarrollado un método cuantitativo con un software para analizar los niveles de expresión de mamoglobina, así como su relación con el grado de malignidad en biopsias del tejido mamario.

El equipo está integrado por el cuerpo académico de Biotecnología y Diagnóstico Molecular UAZ 149. Entre ellos se encuentran el doctor Jorge Luis Ayala Luján, director de la UACQ y responsable del Laboratorio de Patología y Diagnóstico Molecular, el doctor Adrián López Saucedo y la maestra en ciencias Marisa Hernández Barrales.

Del área de ingeniería de software, dentro de este proyecto desempeña también un papel importante el doctor José Roberto Espinosa Lumbreras, y como desarrollo de su tesis de titulación de la licenciatura en químico farmacéutico biólogo (QFB), la hoy egresada de la UAZ Lucero Giovana Salazar Monreal. El grupo también recibe apoyo por parte del Departamento de Anatomía Patológica del Instituto Mexicano de Seguro Social (IMSS) de Zacatecas, instancia que realizó la donación de muestras de tumores para la experimentación.

Esta investigación recientemente obtuvo el primer lugar en el cuarto Encuentro Estatal de Jóvenes Investigadores en Zacatecas, en la categoría de Ciencias de la Salud, efectuado en el Instituto Tecnológico Superior de Fresnillo (ITSF) —que forma parte del Tecnológico Nacional de México (Tecnm).

El doctor Jorge Luis Ayala Luján expresó que este grupo de investigación trabaja en colaboración con el doctor Sergio Miguel Durón Torres, del Laboratorio de Electroquímica de la UAZ, a través de diferentes proyectos relacionados con la detección del virus de papiloma humano (VPH), cáncer cervicouterino y de mama mediante biosensores. Una de sus principales finalidades es buscar métodos más sensibles y precisos para la detección de biomarcadores que apoyen el diagnóstico, pronóstico y seguimiento de diferentes patologías como el cáncer. En el caso de este proyecto, enfocado en cáncer de mama, lo que se estudia es una proteína llamada mamoglobina.

“Uno de los objetivos de este proyecto es apoyar al diagnóstico con el uso de herramientas que sean relativamente fáciles y que no sean muy costosas. Para ello utilizamos un software como herramienta llamado Matlab, que nos sirve para conocer los diferentes niveles de expresión de las proteínas. Esto es importante para saber si las proteínas están expresadas, sobreexpresadas o disminuidas en las diferentes patologías, para predecir un diagnóstico en algún momento dado”, describió.

El doctor en ciencias con especialidad en biomedicina molecular enunció que ya existen otros programas de software que cumplen con funciones parecidas; sin embargo, son muy costosos, además de que por medio de esta técnica se visualiza el porcentaje de la proteína sobre la muestra. Comunicó que Matlab comúnmente se utiliza en ingeniería para otras funciones, en esta ocasión funcionaría como apoyo para determinar los niveles de expresión del biomarcador y ofrecer un pronóstico para el patólogo.

“No se trata de un diagnóstico definitivo, pero sí nos puede ayudar a determinar de una manera más certera, ofreciendo al patólogo la definición de grado de malignidad en los tumores. Sabemos que el cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad en México y en el mundo, por lo que nos hemos empeñado en que este proyecto pueda ser de gran utilidad en el tema de salud”.

¿Cómo funciona este método cuantitativo?

El también maestro en genética y biología molecular, por parte del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) del Instituto Politécnico Nacional (IPN), declaró que luego de tomar fotografías de las muestras con ayuda de un microscopio, el software las analiza y predice los niveles y diferencias entre los tumores, acción que es difícil de realizar con el ojo humano.

“Cuando nosotros o el patólogo vemos la imagen, los niveles pueden ser muy poco diferenciados entre muestra y muestra. El software nos ayuda a predecir esto con un procesamiento de imágenes. Esto también nos ha permitido poder usarlo para otro tipo de proteínas en el laboratorio”.

Por su parte, Lucero Salazar Monreal expresó que Matlab es una herramienta muy utilizada en ingeniería; pero que anteriormente, según su conocimiento, no le habían otorgado una aplicación médica.

“Además de que los programas ya existentes son muy costosos, son poco sensibles para visualizar aquello que necesitamos. Para corregir esos errores, se le adicionó un algoritmo que favorece para tomar en cuenta únicamente la parte de la célula que nos importa, así como la señal que corresponde a la proteína —mamoglobina—. Eso es lo que hace el software”.

Enunció que una vez que el programa selecciona la expresión de proteína en tonos cafés y discrimina lo demás, elimina el fondo que pueda alterar los resultados. Esto ofrece las condiciones iniciales para disminuir el error en el análisis visual. Posteriormente, correlaciona los diferentes tipos de diagnóstico con la clasificación de las manifestaciones en alteraciones benignas o cáncer primario. Esto es útil para que el usuario diferencie entre las etapas benignas y el momento en el que se inicia el desarrollo de cáncer.

“Para este ejemplo tomamos las de cáncer primario, que es en donde se presenta un mayor porcentaje. Generalmente, en este caso la expresión va de 50 a 80 por ciento. Cuando se trata de alteraciones benignas va de un 10 a 40 por ciento, por lo que sí se muestra una diferencia en los porcentajes que se expresan”.

Explicó que el porcentaje que ofrece el programa de software se produce tras cuantificar la imagen por cada pixel, en donde examina qué punto de intensidad tiene el cromógeno —parte que se tiñe— y, según el número de pixeles, determina la intensidad de las alteraciones.

“Para cuantificar los resultados de nuestra investigación nos apoyamos en un médico especialista en patología. Él, tras ver las laminillas, nos ayudó a determinar el porcentaje. Con la comparación entre el porcentaje del programa y el que nos dio el experto, vimos que las diferencias son mínimas, por lo que pudimos comprobar que el programa trabaja de manera satisfactoria”.

Salazar Monreal expuso que actualmente el cáncer de mama cuenta con una clasificación molecular utilizando diferentes biomarcadores; sin embargo, aún se encuentra en estudio la mamoglobina, que puede ser un marcador exclusivo de la glándula mamaria.

“La ventaja de esta investigación es que la mamoglobina nos puede ayudar a diagnosticar el cáncer en sus diferentes etapas y las pacientes puedan recibir el tratamiento adecuado. Esto reduce el tiempo de espera de las pacientes para un diagnóstico certero”.

Seguridad del programa del software Matlab

El doctor Jorge Luis Ayala expuso que el programa de software Matlab fue seleccionado para este proyecto tras ser analizado por el doctor en ciencias José Roberto Espinosa Lumbreras.

“El doctor Espinosa revisó la seguridad del programa, así como de otros estudios en donde se ha trabajado con dicho software. Él se encargó de realizar la configuración y programarlo con un nuevo algoritmo para que a través de cada imagen diera un resultado”, expresó.

Declaró que combinar sistemas biológicos, químicos, de ingeniería y computación a un tema de salud es una de las grandes motivaciones del equipo investigador. La idea que sostiene es que más personas, estudiantes o investigadores se integren a este trabajo.

“A futuro, los planes para este mismo proyecto consisten en realizar más pruebas a biopsias de pacientes del estado de Zacatecas para validar nuestros resultados, además, aplicar el programa a otros biomarcadores en diferentes neoplasias y así obtener datos confiables que puedan ayudar al patólogo, sobre todo cuando se habla de algo tan importante como lo es un diagnóstico”, concluyó.

LNY/Agencia Conacyt