Esquema del análisis
SERS de muestras de orina de donantes fallecidos para indicación de resultado
de trasplante renal.
El número total de
candidatos en la lista de espera para trasplantes de riñón ha aumentado
constantemente de aproximadamente 58.000 en 2004 a 99.306 a finales de octubre
de 2016.
Hay dos tipos de
donantes para trasplantes de riñón, donantes vivos y donantes fallecidos. Desafortunadamente,
la demanda de trasplantes de riñón aún supera al suministro, y más de
5.000 personas
mueren cada año mientras esperan un trasplante de riñón.
A pesar de la
demanda urgente de más donantes de riñón, un gran porcentaje de riñones de
donantes fallecidos no se utilizan para trasplante, especialmente cuando los
donantes tienen una concentración de creatinina terminal superior a 1,5 mg dL-1.
La elevación de la
creatinina terminal es un signo de lesión renal aguda (IRA), que puede
asociarse con resultados deficientes de trasplante. Pero varios estudios
mostraron que esta asociación podría no ser siempre correcta. Un equipo
del Stevens Institute of Technology en Hoboken, EE. UU., Usó una técnica SERS
(dispersión Raman mejorada por la superficie) para probar nuevas formas de predecir los resultados del trasplante renal para que se
puedan utilizar más donantes de riñón en el futuro.
SERS es una poderosa técnica analítica sin etiquetas con
excelente sensibilidad y especificidad molecular. Es un tipo de espectroscopia de
dispersión Raman que se realiza con la ayuda de nanoestructuras de metales nobles (típicamente Ag y Au).
En el estudio, se analizaron treinta muestras de orina de
donantes mediante el uso de SERS. La
clase de ATN consistió en donantes cuyos riñones tenían necrosis tubular aguda
(ATN), el tipo más común de lesión renal aguda (AKI) con alto riesgo de mal
rendimiento del injerto en los receptores, sin embargo, produjo un resultado
aceptable de trasplante. La clase
de DGF estaba compuesta por donantes cuyo riñón había retrasado la función del
injerto (DGF) en los receptores.
Los resultados muestran una capacidad de
clasificación muy prometedora de las clases mediante el uso de esta técnica,
especialmente para la clase ATN, cuya sensibilidad es ≥90% tanto en la
clasificación binaria como en las clasificaciones de clases múltiples.
"La capacidad de diferenciar la clase ATN de
la clase DGF es especialmente valiosa, ya que los riñones de la clase ATN son
los que se pueden guardar y utilizar, mientras que los riñones en la clase DGF
son los que tienen un bajo rendimiento y deberían haberse descartado. ", Explica el miembro del equipo Henry Du. Este
enfoque tiene el potencial de transformarse en una herramienta de pronóstico
para el punto de atención altamente sensible y específica para la selección de
calidad de los riñones de donantes fallecidos, que puede ayudar a los médicos
clínicos a ampliar el conjunto de donantes de riñón.
Fuente: Compilado de Advanced Science News 19.dic.2017
Lea más sobre este estudio y otros en el último
número de Journal of Biophotonics.
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