Rayos X tridimensionales podrían detectar enfermedad neurodegenerativa

El método desarrollado en Alemania combina rayos X con análisis matemáticos hasta obtener imágenes en 3D en alta definición
Rayos x tridimensionales podrian detectar enfermedad neurodegenerativa
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Investigadores de la Universidad de Gotinga y del Centro Médico Universitario de Gotinga han encontrado una nueva técnica para medir y cuantificar la arquitectura del tejido neuronal en tres dimensiones, con imágenes de alta resolución y rayos X, facilitando la detección de enfermedades neurodegenerativas. Los resultados se han publicado en la revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

El equipo de expertos desarrolló un método especial de obtención que les permitió etectar una transición hasta entonces desconocida en los núcleos de las células neuronales en muestras de tejido del hipocampo de pacientes con alzhéimer. Estos cambios indican una actividad alterada en las células cerebrales, tras examinar tejido neuronal del hipocampo, una región del cerebro donde se transfieren los recuerdos de la memoria a corto plazo a la de largo plazo.

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Las muestras de tejido fijadas químicamente y de unos pocos milímetros de ancho se sometieron primero a una radiografía de contraste de fase. Los investigadores utilizaron un tomógrafo especial de contraste de fase. Este equipo uede utilizarse para obtener imágenes de tejidos que sólo absorben débilmente los rayos X, o no los absorben en absoluto. De este modo, se pueden registrar grandes volúmenes de tejido en su totalidad, sin dañar las muestras y sin necesidad de una larga preparación.

“La imagen tridimensional procedente de proyecciones muy ampliadas de rayos x que deben enfocarse primero en el ordenador mediante algoritmos especiales para obtener una imagen tridimensional con tamaños de píxel del orden de una diezmilésima de milímetro”, explica Marina Eckermann, primera autora del trabajo.

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Análisis de rayos X presentan resultados para cada individuo

De acuerdo con los investigadores, si se integran métodos de aprendizaje automático se pueden detectar las neuronas sanas, en conjunto con métodos matemáticos de la “teoría del transporte óptimo”, desarrollados por el profesor Bernhard Schmitzer en el Instituto de Informática de la Universidad de Gotinga, se pudo comparar la población de células de distintos individuos sin tener que definir qué hipótesis se utilizaba o si las muestras pertenecían a un grupo concreto de pacientes.

Como indican los autores de la publicación, el análisis de las imágenes no se refería únicamente a los valores medios de las neuronas correspondientes, sino a cada una de las células detectadas de cada individuo. “Estos nuevos resultados demuestran que, en la enfermedad de Alzheimer, los núcleos celulares de una subsección del hipocampo pasan a ser más compactos y a tener una mayor mezcla de estructuras diferentes”, afirma el profesor Tim Salditt, de la Universidad de Gotinga.

“Esto conduce a una mayor proporción de ADN densamente empaquetado en el núcleo celular y a que el ADN se lea con menos frecuencia. Queda por ver si los cambios observados en el núcleo celular desempeñan también un papel causal en el desarrollo de la enfermedad”, explica la profesora Christine Stadelmann-Nessler, directora del Instituto de Neuropatología del Centro Médico Universitario de Gotinga.

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