Un estudio internacional ha logrado trasladar el análisis de lipoproteínas mediante resonancia magnética nuclear (RMN) de alto campo a sistemas de RMN de sobremesa de bajo coste. Este avance permitirá realizar evaluaciones del riesgo de enfermedades cardiovasculares (ECV) de manera más accesible y a gran escala en clínicas y laboratorios de todo el mundo.
El estudio, publicado en Analytical Chemistry, fue liderado por el Australian National Phenome Centre (ANPC) con la colaboración de CIC bioGUNE, miembro de BRTA. El Laboratorio de Medicina de Precisión y Metabolismo, dirigido por el investigador de CIBERehd e investigador principal Óscar Millet, contribuyó a la investigación con el apoyo de Nieves Embade y del resto del equipo del grupo de investigación. También participaron en el estudio la Universidad de Monash y Bruker Biospin GmbH. Los resultados representan un paso significativo hacia la integración de la fenotipificación molecular en la práctica clínica habitual.
Las lipoproteínas desempeñan un papel crucial en la salud cardiovascular, ya que su composición y concentración están directamente relacionadas con el riesgo de ECV. Además, están asociadas con otras afecciones como la diabetes y la obesidad. Sin embargo, los métodos clínicos actuales se centran en un conjunto limitado de biomarcadores, mientras que las técnicas de RMN de alto campo ofrecen perfiles mucho más detallados, pero su alto coste restringe su uso a instalaciones especializadas.
Para superar estas limitaciones, los investigadores e investigadoras desarrollaron un modelo de calibración que permite a los espectrómetros de RMN de sobremesa (80 MHz) cuantificar con precisión 25 biomarcadores clave de lipoproteínas, incluidos el colesterol total, LDL-C, HDL-C, ApoA1 y ApoB100, en menos de 15 minutos por muestra. Estos marcadores son esenciales para evaluar el riesgo cardiometabólico y monitorear condiciones inflamatorias, proporcionando a los médicos una herramienta diagnóstica rápida y fiable.
Uno de los logros clave del estudio fue demostrar la reproducibilidad de los resultados en tres laboratorios independientes, validando la solidez de la tecnología propuesta. La posibilidad de realizar análisis de lipoproteínas de alta precisión en instrumentos compactos y fáciles de mantener supone un cambio de paradigma en la medicina preventiva.
“Esta es una investigación verdaderamente traslacional que demuestra que las mediciones de lipoproteínas basadas en RMN pueden realizarse fuera de laboratorios con experiencia en RMN", explica el Dr. Óscar Millet, investigador de CIC bioGUNE y coautor del estudio.
La asequibilidad y accesibilidad de la tecnología de RMN de sobremesa podrían transformar el cribado de enfermedades cardiovasculares, especialmente en entornos con recursos limitados o poblaciones geográficamente dispersas donde los centros de pruebas centralizados pueden estar a cientos de kilómetros de distancia. Además, esta tecnología tiene aplicaciones potenciales en la gestión de la diabetes, el monitoreo de enfermedades inflamatorias crónicas e incluso la detección de infecciones virales.
"La ventaja de utilizar un equipo de sobremesa es que puede integrarse fácilmente en el laboratorio analítico de un hospital y no requiere formación especializada para su manejo", destaca el Dr. Óscar Millet. "Esto abre el camino para medir las lipoproteínas con la granularidad y sensibilidad que proporciona la técnica de RMN."
Los investigadores e investigadoras continúan refinando el modelo de RMN de sobremesa, ampliando sus aplicaciones clínicas. Futuros estudios explorarán su uso en el seguimiento de la progresión de enfermedades y la respuesta al tratamiento mediante estrategias de microsampling, reforzando el papel del diagnóstico basado en RMN en la medicina moderna.
Este estudio fue financiado por CIBERehd, el Departamento de Desarrollo Económico y Infraestructuras del Gobierno Vasco, la Agencia Española de Investigación, The Spinnaker Health Research Foundation, el National Health and Medical Research Council y el Departamento de Salud de Australia Occidental.