Investigadores desarrollan una nueva herramienta de diagnóstico potente y automatizada para la detección de drogas

En los últimos años, un proceso de espectrometría de masas que puede detectar las cantidades de fármacos en una muestra biológica, como la sangre, se ha convertido en una poderosa herramienta de diagnóstico para ayudar a los profesionales médicos a identificar y controlar los niveles de fármacos terapéuticos en los pacientes, lo que puede causar efectos no deseados o peligrosos. efectos secundarios.

El freno a esta técnica, que se denomina espectrometría de masas en tándem de cromatografía líquida o LC-MS/MS para abreviar, es que a menudo requiere muestras biológicas relativamente grandes y una serie de pasos complicados que deben realizarse a mano para preparar las muestras para el análisis.

En la Universidad de Brown, un equipo de ingenieros biomédicos ha estado trabajando para simplificar y automatizar mucho más este proceso que lleva mucho tiempo, un ingrediente clave para que los médicos adopten ampliamente la técnica. Los investigadores compartieron sus resultados en Informes científicos el lunes 6 de febrero.

En el estudio, presentan un método nuevo y sólido para medir e identificar con precisión ocho antidepresivos recetados con mayor frecuencia a las mujeres: bupropión, citalopram, desipramina, imipramina, milnacipran, olanzapina, sertralina y vilazodona.

El método hace exactamente lo que los investigadores esperaban. Es capaz de identificar y monitorear estos medicamentos a partir de pequeñas muestras biológicas: 20 microlitros cada una, que es aproximadamente el equivalente a la sangre extraída de un pinchazo. El método también puede ser realizado casi en su totalidad por robots de manejo de líquidos que se encuentran en la mayoría de los laboratorios clínicos de espectrometría de masas.

«Diseñamos nuestro método y armamos kits para que, una vez que se hayan recolectado las muestras, se puedan poner en un programa de computadora para un manipulador robótico de líquidos, y todo lo que el usuario tiene que hacer es quitar las tapas, presionar algunos botones, e irá de principio a fin», dijo la autora principal Ramisa Fariha, Ph.D. de Brown. estudiante que trabaja en un laboratorio de ingeniería biomédica y diagnóstico de microfluidos dirigido por el profesor de Brown Anubhav Tripathi.

Una vez que las muestras están listas, el usuario las pasa por el espectrómetro de masas, que descompone la muestra en pequeños fragmentos que contienen signos reveladores de las drogas que están buscando. La precisión del método es comparable a otras técnicas basadas en LC-MS/MS, pero tiene la ventaja de un tamaño de muestra mucho más pequeño y puede automatizarse en gran medida utilizando los manipuladores de líquidos.

Estas innovaciones establecieron el potencial inmediato del sistema para traducirse ampliamente a entornos clínicos para ayudar a monitorear los impactos de los medicamentos recetados para pacientes diagnosticados con depresión, incluidas las mujeres que experimentan depresión posparto.

«Hemos dado un gran paso», dijo Tripathi, profesor de ingeniería de Brown, investigador principal del laboratorio y autor del estudio. «Para la adaptación del laboratorio clínico, desea reducir el error de los humanos. Cuanto más automatice, más robustez obtendrá y más confianza habrá por parte de los médicos».

La depresión es una crisis global creciente, y las mujeres enfrentan tasas de diagnóstico más altas que los hombres. El porcentaje de pacientes a los que se les recetó antidepresivos se ha triplicado en las últimas dos décadas, y los médicos se encuentran en una encrucijada entre encontrar el fármaco adecuado para un paciente y monitorear su abundancia en el cuerpo, escribieron los investigadores en el estudio.

En la actualidad, no hay productos comerciales en los EE. UU. que ayuden a los médicos a monitorear directamente la cantidad de estos medicamentos presentes en los pacientes, anotaron los investigadores. Los médicos a menudo terminan confiando en métodos más cualitativos, como encuestas, debido a lo molestos que son los métodos de espectrometría de masas para los pacientes en términos del tamaño de la muestra y el tiempo que lleva preparar las muestras para la máquina.

Tripathi y sus colegas en su laboratorio comenzaron a trabajar en esta posible solución en 2021 después de que se les pidió que evaluaran un kit europeo comercial que usa LC-MS/MS para detectar drogas en humanos. El trabajo ha sido en gran parte el resultado de una colaboración entre los estudiantes graduados y universitarios de Brown que trabajan en el laboratorio.

Los investigadores, dirigidos por Fariha, decidieron intentar diseñar su propio kit que podría ser igual de preciso pero mucho más simple. Comenzaron identificando algunos de los depresores más utilizados y, a partir de ahí, trabajaron para refinar la forma en que la técnica LC-MS/MS identifica los fármacos, incluida la cantidad de muestra que necesita y el establecimiento de un control que podrían comparar con muestras reales.

Después de ejecutar un aluvión de controles de calidad, ajustar y probar diferentes métodos para medir las muestras en diferentes condiciones, los investigadores tomaron todo el proceso para preparar la muestra y lo desglosaron para que pudiera programarse en una máquina que pudiera manejar la preparación. de los liquidos

Los investigadores de Brown usaron un manipulador robótico de líquidos JANUS G3 en su trabajo, pero dijeron que los médicos pueden usar máquinas más simples o más avanzadas. El equipo detalló cómo programaron su máquina de manera que otros puedan replicarla fácilmente con su propio equipo.

«Cada vez que nuestro laboratorio y nuestro equipo publican un artículo, entramos en detalles para que otros puedan replicar fácilmente nuestros resultados», dijo Fariha.

El equipo también creó kits prototipo que se pueden enviar a los médicos para que puedan implementar el método en sus laboratorios. Los kits incluyen los productos químicos y los disolventes necesarios junto con un folleto de instrucciones detalladas que indica lo que los médicos deben tener en cuenta en función de sus propias experiencias y los numerosos ajustes que realizaron durante el proceso de control de calidad.

El equipo, conocido dentro del laboratorio como el equipo de automatización y diagnóstico clínico, planea trabajar a continuación en proyectos de automatización en oncología, como el diseño de un kit que podría detectar el cáncer de ovario.

El equipo de automatización tiene una cantidad de estudiantes universitarios que participan, un ejemplo de cómo los estudiantes de Brown colaboran entre sí y con la facultad para abordar problemas del mundo real. Emma Rothkopf, estudiante de último año que se concentra en ingeniería biomédica y autora del artículo, dijo que la experiencia fue fundamental para ayudarla a conectar directamente los conceptos que aprendió en el entorno académico con el laboratorio.

«Me encontraba mirando datos o haciendo ciertos pasos y pensaba: ‘Oh, Dios mío, aprendí esto en clase'», dijo Rothkopf.

Además de Fariha, Tripathi y Rothkopf, otros autores del estudio incluyen a Prutha S. Deshpande, Mohannad Jabrah, Adam Spooner y Oluwanifemi David Okoh. El trabajo fue apoyado por PerkinElmer.