La comprensión de la diversidad molecular es fundamental para la investigación biomédica y el diagnóstico de enfermedades. Sin embargo, las herramientas analíticas existentes a menudo tienen dificultades para distinguir variaciones sutiles en la estructura o composición de biomoléculas, como las proteínas. Investigadores de la Universidad de Tokio han desarrollado un nuevo enfoque analítico que promete superar estas limitaciones.
Nueva metodología de análisis molecular
El nuevo método, denominado perfilado nanopore de matriz de voltaje, combina grabaciones de nanoporos sólidos a múltiples voltajes con aprendizaje automático para clasificar con precisión proteínas en mezclas complejas, basándose en las firmas eléctricas intrínsecas de las proteínas. Este estudio, publicado en la revista Chemical Science, demuestra cómo este nuevo marco puede identificar y clasificar la «individualidad molecular» sin necesidad de etiquetas ni modificaciones.
Los nanoporos sólidos son túneles diminutos por los que pueden pasar proteínas u otras moléculas, impulsadas por la corriente iónica a través de la abertura. Al aplicar voltaje a este proceso, las señales producidas al atravesar los nanoporos permiten identificar la molécula. Aunque las tecnologías de nanoporos han revolucionado el análisis de ADN y ARN, su aplicación a proteínas ha sido limitada debido a la complejidad estructural de estas y la variabilidad en el comportamiento de las señales.
El equipo de investigación ha sistemáticamente variado las condiciones de voltaje, capturando patrones de señal estables y dependientes del voltaje. Al organizar estas características en una matriz de voltaje, un modelo de aprendizaje automático puede distinguir proteínas incluso dentro de mezclas, ampliando el uso de las mediciones de nanoporos más allá de la secuenciación hacia un perfilado molecular general.
El profesor Sotaro Uemura, del Departamento de Ciencias Biológicas de la Universidad de Tokio, destaca que «identificar y clasificar proteínas dentro de mezclas biológicas complejas es difícil. Métodos tradicionales como el ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas (ELISA) o la espectrometría de masas a menudo luchan por resolver diferencias estructurales sutiles o estados dinámicos, especialmente sin etiquetado». Según Uemura, los nanoporos sólidos ofrecen una solución prometedora, y su trabajo busca superar las limitaciones de enfoques anteriores que dependían de mediciones a un solo voltaje.
Para demostrar el concepto, los investigadores analizaron mezclas que contenían dos biomarcadores relacionados con el cáncer, el antígeno carcinoembrionario (CEA) y el antígeno cancerígeno 15-3 (CA15-3). Al construir una matriz de voltaje a partir de señales registradas bajo seis condiciones de voltaje, identificaron patrones de respuesta distintos característicos de cada proteína. Además, el enfoque también detectó cambios en las poblaciones moleculares cuando un aptámero, un segmento corto de ADN sintético, se unió al CEA.
Para examinar la viabilidad del enfoque, los investigadores aplicaron el marco de la matriz de voltaje a muestras de suero de ratón. Al comparar sueros que habían sido o no sometidos a centrifugación y analizarlos bajo múltiples condiciones de voltaje, encontraron que los dos tipos de muestras podían distinguirse claramente dentro de la matriz de voltaje. Este resultado indica que el método puede detectar y clasificar diferencias sutiles en la composición de muestras biológicas complejas, apoyando su potencial aplicabilidad en contextos bioanalíticos y diagnósticos en el mundo real.
Uemura afirma que «al variar sistemáticamente las condiciones de voltaje y aplicar aprendizaje automático, podemos crear una matriz de voltaje que revela tanto características moleculares robustas e independientes del voltaje como cambios estructurales sensibles al voltaje». Este estudio no solo busca mejorar la sensibilidad de detección, sino que establece una nueva forma de representar y clasificar señales moleculares a través de voltajes, permitiendo visualizar la individualidad molecular y estimar composiciones dentro de mezclas.
En el futuro, el equipo planea extender el marco a muestras de suero o saliva humana y desarrollar un sistema de nanoporos paralelizado, llevando a cabo múltiples tareas simultáneamente para un perfilado molecular en tiempo real. Este avance podría, en última instancia, apoyar aplicaciones que van desde diagnósticos biomédicos hasta el monitoreo de cambios ambientales.
