Noticias

Los mayores desafíos para muchas enfermedades crónicas y neurodegenerativas son, por una parte, la necesidad de contar con un diagnóstico temprano y por otra, conocer el ritmo de progresión de la enfermedad, por lo que es esencial contar con nuevas herramientas de diagnóstico en los puntos de atención que permitan diagnosticar de manera clara y precisa entre pacientes enfermos y sanos, y que permitan pronosticar el avance de la enfermedad, y todo esto de manera rápida, asequible y confiable.

Con ese objetivo, la investigación de la doctora Kateryna Tkachenko ha completado diferentes estudios para obtener un perfil metabólico de pacientes sanos y enfermos, para lo que testó y combinó múltiples estrategias analíticas y técnicas de análisis de datos para obtener un perfil metabólico específico para aprovechar las fortalezas y debilidades de cada una de ellas.

Así, la investigadora evaluó un enfoque de metabolómica no dirigida (que permite medir la mayor cantidad posible de metabolitos que se encuentren en una muestra, sin necesidad de establecer una hipótesis de partida) basado en técnicas analíticas de alto rendimiento, como la espectroscopia vibracional y la cromatografía líquida-espectrometría de masas (LC-MS), en diferentes estudios relacionados con el campo de la salud y la enfermedad.

Esa investigación se completó con analíticas espectroscópicas de infrarrojo medio para detectar la presencia de distintas huellas metabólicas, en la enfermedad de Parkinson, la enfermedad de Alzheimer, la esclerosis lateral amiotrófica y el síndrome metabólico.

La combinación de técnicas realizadas, sostiene la doctora Kateryna Tkachenko, proporciona una excelente discriminación de pacientes basada en biomarcadores específicos de la sangre y los resultados obtenidos abren nuevas hipótesis sobre el origen y desarrollo de las enfermedades y las posibles vías metabólicas involucradas, que deben ser validadas mediante un enfoque multidisciplinario y dirigido.