Por primera vez, científicos argentinos visualizaron en tiempo real un receptor clave vinculado al Alzheimer
Gracias a herramientas de IA y microscopios de súper resolución, investigadores del CONICET lograron observar la dinámica en células vivas, lo que abre nuevas perspectivas para el diagnóstico temprano de enfermedades neurológicas.
Un equipo del CONICET, dirigido por Francisco Barrantes en el Instituto de Investigaciones Biomédicas (BIOMED), logró visualizar en tiempo real la interacción entre una proteína de membrana y el colesterol, proceso clave en enfermedades neurológicas como el Alzheimer y la miastenia gravis. “Los receptores de neurotransmisores juegan un papel crucial en el sistema nervioso, con importantes implicancias en patologías neurológicas y neuropsiquiátricas y nosotros, por primera vez, pudimos verlos en forma directa en una célula viva, interactuando con el colesterol”, explicó Barrantes.
Hasta el momento, el comportamiento del receptor de acetilcolina nicotínico (nAChR) solo podía estudiarse mediante métodos indirectos o en condiciones que alteraban la estructura celular. Con esta observación directa, los investigadores abren nuevas posibilidades para el diagnóstico temprano y la comprensión de estas patologías. El equipo utilizó microscopía de superresolución y técnicas analíticas de inteligencia artificial para obtener imágenes precisas a nivel nanoscópico.
Tecnologías de vanguardia aplicadas al estudio celular del Alzheimer
El avance se apoyó en dos recursos centrales: la microscopía de superresolución y la inteligencia artificial. La técnica MINFLUX permitió captar imágenes con un nivel de detalle superior al de los microscopios convencionales. Desde 2008, el laboratorio de Barrantes dispone además de un microscopio STORM, desarrollado junto al Premio Nobel Stefan Hell, que posibilita estudiar células vivas sin dañarlas, evitando el uso de radiación destructiva.
Imágenes de IA con el microscopio de super resolución (CONICET).
La inteligencia artificial fue utilizada para mejorar las imágenes y realizar análisis avanzados. “Gracias a la IA nosotros estamos refinando las imágenes que obtenemos del microscopio, que sumadas a técnicas de simulación y de otros tipos, nos permiten extraer información adicional e interpretar las imágenes con mayor precisión y detalle”, sostuvo el director del proyecto. En el trabajo participaron los graduados en Ciencias de la Computación de la UCA Lucas Saavedra y Héctor Buena-Maizón, quienes aplicaron aprendizaje profundo y redes neuronales para caracterizar los movimientos del receptor nAChR en la membrana celular.
Relevancia para enfermedades neurológicas
La investigación permitió observar cómo los receptores de acetilcolina nicotínico se agrupan y forman agregados supramoleculares en la superficie celular, un fenómeno vinculado al inicio de patologías autoinmunes y neurodegenerativas. “Ver cómo se desplaza un receptor en la superficie de la célula y en una célula patológica nos ha permitido detectar aquellos receptores que forman agregados supramoleculares, acúmulos, lo que en el ser humano señala el comienzo de enfermedades autoinmunes como la miastenia gravis”, señaló Barrantes.
El científico agregó que seguir trabajando con estas herramientas permitirá conocer los factores celulares que desencadenan la acumulación patológica de receptores. “Estamos trabajando de manera similar en otras patologías neurológicas y neuropsiquiátricas que cursan con agregación patológica de receptores en la sinapsis, como la enfermedad de Alzheimer”, expresó. Y añadió que “creo que la inteligencia artificial ha venido para quedarse. En Medicina podemos asegurar que su aporte es altamente positivo. La contribución de la IA tanto al diagnóstico por imágenes de NMR o PET en pacientes, hasta la comprensión de la estructura de moléculas que estudiamos nosotros mediante microscopía, es fabuloso”.
