Una nueva capa de información en muestras de sangre rutinarias
Cada muestra de sangre rutinaria contiene una población diversa de células inmunitarias, conocidas en conjunto como células mononucleares de sangre periférica (PBMCs). Estas células son un pilar de los flujos de trabajo clínicos y de investigación, y ofrecen una ventana a las infecciones, las enfermedades autoinmunes, el cáncer y la forma en que el sistema inmunitario de un paciente responde a la terapia. Pero los métodos convencionales para analizar PBMCs, que dependen de marcadores fluorescentes que se unen a proteínas de superficie, solo revelan qué tipos celulares están presentes, no cómo funcionan realmente esas células. Además, el proceso de preparación puede alterar las propias células, lo que potencialmente sesga los resultados.
Ahora, un nuevo estudio publicado en Biophotonics Discovery demuestra cómo la imagen óptica avanzada puede exponer una dimensión antes oculta: la actividad metabólica de células inmunitarias individuales dentro de una muestra compleja y heterogénea. Este enfoque sin marcadores, desarrollado por investigadores del Morgridge Institute for Research y la Universidad de Wisconsin-Madison, podría transformar la manera en que clínicos y científicos interpretan la abundancia de datos contenida en una simple extracción de sangre.
Por qué importan las PBMCs
Las PBMCs se aíslan fácilmente de muestras clínicas y ya están integradas en los flujos de trabajo diagnósticos y terapéuticos, señaló Melissa Skala, autora principal del estudio e investigadora del Morgridge Institute y de la Universidad de Wisconsin-Madison. "Las PBMCs pueden aislarse clínicamente con mucha facilidad, y ya se usan en el flujo de trabajo clínico", dijo Skala. "Así que la pregunta es, ¿qué podemos obtener de ellas que no estemos obteniendo ya?"
Esa pregunta tiene un peso clínico cada vez mayor. Las PBMCs se estudian de forma rutinaria en afecciones tan variadas como cánceres de la sangre, sepsis, lupus e incluso deterioro cognitivo. También sirven como material de partida para las terapias con células CAR T, en las que las propias células inmunitarias de un paciente se modifican para reconocer y atacar el cáncer. En estas aplicaciones, entender no solo cuántas células inmunitarias hay, sino cuán activas metabólicamente y en qué estado se encuentran, podría aportar una visión más profunda sobre la progresión de la enfermedad y los resultados del tratamiento.
Por ejemplo, un paciente con sepsis podría tener un recuento de células inmunitarias aparentemente normal, pero las células individuales podrían estar metabólicamente agotadas o hiperactivadas. Del mismo modo, en la fabricación de células CAR T, la salud metabólica de las células recolectadas probablemente influya en la calidad y la potencia del producto terapéutico final. Sin embargo, hasta ahora, los métodos de análisis rutinario han pasado por alto en gran medida esta dimensión funcional.
Limitaciones de las técnicas de marcado convencionales
Tradicionalmente, medir el metabolismo de las células inmunitarias ha requerido aislar poblaciones celulares específicas o añadir marcadores fluorescentes y sondas químicas. Estas estrategias tienen importantes inconvenientes. Aislar células altera la interacción natural entre los diferentes tipos de células inmunitarias, algo que puede ser funcionalmente importante. Los colorantes fluorescentes y las sondas químicas pueden perturbar el comportamiento celular, consumir la muestra o proporcionar solo una instantánea estática en lugar de una visión en tiempo real de la actividad celular.
Además, estos métodos pueden destruir o alterar de forma permanente las células, lo que dificulta o imposibilita su uso posterior en aplicaciones como la terapia celular. También tienden a tratar la muestra como un todo, promediando diferencias entre células individuales que pueden ser biológicamente significativas. Un tumor, por ejemplo, podría contener células inmunitarias con estados metabólicos muy distintos, y una medición global ocultaría esa heterogeneidad.
El nuevo estudio elude por completo estos problemas. Utiliza una técnica no destructiva que mide el metabolismo en células inmunitarias individuales mientras permanecen dentro de la población mixta de PBMCs, preservando el entorno tisular natural y permitiendo análisis posteriores a la imagen.
Imagen metabólica óptica: un enfoque sin marcadores
Los investigadores utilizaron una técnica llamada imagen metabólica óptica (OMI), desarrollada y perfeccionada en el laboratorio Skala. La OMI aprovecha la fluorescencia natural de coenzimas metabólicas clave, concretamente NADH y FAD, que participan en la producción de energía celular. Cuando las células inmunitarias están metabólicamente activas, las concentraciones y proporciones de estas coenzimas cambian, y su fluorescencia natural cambia en consecuencia.
Al excitar estas moléculas con luz de baja intensidad y capturar las señales emitidas, la OMI puede mapear la actividad metabólica a resolución de célula única sin añadir marcadores externos ni agentes de contraste. Esto permite a los investigadores observar células vivas en condiciones casi fisiológicas y seguir los cambios a lo largo del tiempo.
En el estudio, los investigadores demostraron que la OMI puede resolver diferencias metabólicas entre subconjuntos de células inmunitarias dentro de muestras de PBMCs sin modificar. Ese nivel de detalle ha sido difícil de lograr con técnicas anteriores. El método distingue entre células que usan principalmente glucólisis, una vía energética rápida pero menos eficiente común en células inmunitarias activadas, y aquellas que dependen de la fosforilación oxidativa, una forma más sostenible de producción de energía. Estas distinciones funcionales son cruciales porque se correlacionan con si una célula inmunitaria está en reposo, activada, agotada o en transición hacia un estado efector específico.
Como la OMI no requiere marcado ni alteración física, también abre la puerta a estudios longitudinales. La misma muestra puede ser imagenada repetidamente en distintos momentos, rastreando en tiempo real cómo responden las células inmunitarias a fármacos, patógenos u otros estímulos. Esto supone una mejora significativa frente a los ensayos de punto final, que solo capturan un único instante.
Implicaciones clínicas y terapéuticas
Los hallazgos son prometedores en numerosas áreas de aplicación clínica. En inmunología del cáncer, por ejemplo, se sabe que la aptitud metabólica de las células inmunitarias que infiltran tumores influye en si un paciente responde a la terapia con inhibidores de puntos de control. Si firmas metabólicas similares pudieran detectarse en PBMCs obtenidas de una simple extracción de sangre, los oncólogos podrían disponer de una forma no invasiva de monitorizar la función inmunitaria durante el tratamiento.
En la terapia con células CAR T, el proceso de recolectar, modificar y expandir las células T del paciente es costoso y requiere mucho trabajo. Algunos productos CAR T no se injertan o pierden potencia después de la infusión, lo que podría estar relacionado con el mal estado metabólico de las células originales. Usar OMI para seleccionar las células más robustas metabólicamente antes de la ingeniería podría mejorar los resultados.
Las enfermedades autoinmunes como el lupus también implican una compleja desregulación inmunitaria, y las PBMCs suelen examinarse para evaluar la actividad de la enfermedad. Un biomarcador metabólico derivado de OMI podría complementar los marcadores serológicos actuales para ofrecer una visión más completa del estado de la enfermedad y guiar ajustes del tratamiento.
En el contexto de las enfermedades infecciosas, la sepsis sigue siendo un gran desafío clínico. Las células inmunitarias de los pacientes sépticos suelen mostrar un cambio hacia un estado antiinflamatorio y metabólicamente suprimido, pero medirlo ha sido difícil. La OMI podría permitir a los clínicos evaluar con precisión el estado funcional de las células inmunitarias al lado del paciente, diferenciando potencialmente entre inflamación sistémica y parálisis inmunitaria en pacientes individuales.
Abrir el camino hacia la traslación clínica
El laboratorio Skala ha estado desarrollando la OMI durante más de una década y ya la había aplicado a biopsias de tejido, modelos tumorales y organoides. Este trabajo más reciente amplía el enfoque a muestras sanguíneas de PBMCs, que son mucho más fáciles de obtener en entornos clínicos que las muestras de tejido.
El hecho de que las PBMCs ya se aíslen como parte de los flujos de trabajo clínicos rutinarios es una gran ventaja. "Las PBMCs pueden aislarse clínicamente con mucha facilidad, y ya se usan en el flujo de trabajo clínico", reiteró Skala, destacando la baja barrera de adopción. Los instrumentos de OMI, aunque siguen siendo especializados, están cada vez más disponibles en laboratorios de investigación y clínicos, y la naturaleza no destructiva de la técnica significa que podría integrarse aguas arriba de los ensayos existentes o incluso de las canalizaciones de procesamiento celular.
Sin embargo, aún quedan varios pasos antes de que la OMI se convierta en una herramienta diagnóstica estándar. Se necesitan estudios clínicos más amplios para validar las firmas metabólicas frente a los resultados de enfermedad ya establecidos y para definir qué constituye un perfil metabólico "saludable" frente a uno "disregulado" en condiciones específicas. El instrumental también debe volverse más fácil de usar y rentable para los laboratorios clínicos. Aun así, la simplicidad técnica de la imagen sin marcadores es una señal alentadora.
El descubrimiento de que las PBMCs rutinarias contienen información metabólica oculta, accesible mediante imagen óptica sin marcadores, representa una nueva frontera en la monitorización inmunitaria. Los investigadores están llevando a cabo más estudios para catalogar estados metabólicos en distintas enfermedades y correlacionarlos con la respuesta de los pacientes a la terapia. En un futuro cercano, una simple muestra de sangre podría ofrecer mucho más que un recuento celular: podría iluminar el estado funcional de cada célula inmunitaria que contiene, guiando tratamientos personalizados de maneras que hoy parecen casi futuristas.
Este artículo se basa en la cobertura de Phys.org. Leer el artículo original.
Originally published on phys.org
