Cient\u00edficos de la Universidad Rice y sus colaboradores en el Baylor College of Medicine (BCM) han demostrado un nuevo m\u00e9todo para detectar la presencia de sustancias qu\u00edmicas peligrosas del humo del tabaco en la placenta humana con una velocidad y precisi\u00f3n sin precedentes. El equipo de investigaci\u00f3n utiliz\u00f3 una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de obtenci\u00f3n de im\u00e1genes basadas en la luz y algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (ML) para identificar y etiquetar hidrocarburos arom\u00e1ticos polic\u00edclicos (HAP) y sus derivados (PAC), compuestos t\u00f3xicos generados a trav\u00e9s de la combusti\u00f3n incompleta de materiales org\u00e1nicos. La exposici\u00f3n a estos productos qu\u00edmicos durante el embarazo puede provocar consecuencias negativas para la salud, como parto prematuro, bajo peso al nacer y problemas de desarrollo.<\/p>\n\n\n\n
“Nuestro trabajo aborda un desaf\u00edo cr\u00edtico en la salud materna y fetal al mejorar nuestra capacidad para detectar compuestos nocivos como los HAP y los PAC en muestras de placenta”, dijo Oara Neumann, cient\u00edfica investigadora de Rice que es la primera autora de un estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences.<\/p>\n\n\n\n
“Los hallazgos revelan que la espectroscopia vibracional mejorada con aprendizaje autom\u00e1tico puede distinguir con precisi\u00f3n entre muestras de placenta de fumadores y no fumadores”.<\/p>\n\n\n\n
El nuevo m\u00e9todo se utiliz\u00f3 para analizar las placentas de mujeres que informaron haber fumado durante el embarazo y de mujeres que se declararon no fumadoras, lo que confirm\u00f3 que los HAP y los PAC estaban presentes solo en las muestras recogidas de las fumadoras. Los hallazgos ofrecen una herramienta fundamental para el control ambiental y de la salud, ya que permiten la identificaci\u00f3n y el etiquetado de toxinas nocivas asociadas con el tabaquismo, as\u00ed como otras fuentes, como incendios forestales, conflagraciones, sitios Superfund y otros entornos de alta contaminaci\u00f3n y productos contaminados.<\/p>\n\n\n\n
“La medici\u00f3n de los niveles de sustancias qu\u00edmicas ambientales en la placenta puede darnos una idea de las exposiciones que experimentaron tanto la madre como el beb\u00e9 durante el embarazo”, dijo Melissa Suter, profesora adjunta de obstetricia y ginecolog\u00eda en BCM. “Esta informaci\u00f3n puede ayudarnos a entender c\u00f3mo estas sustancias qu\u00edmicas pueden afectar el embarazo y el desarrollo del beb\u00e9 y ayudar a los cient\u00edficos a informar sobre las medidas de salud p\u00fablica”.<\/p>\n\n\n\n
La investigaci\u00f3n se bas\u00f3 en la espectroscopia de superficie mejorada, un m\u00e9todo que utiliza nanomateriales especialmente dise\u00f1ados para amplificar la forma en que las longitudes de onda de luz espec\u00edficas interact\u00faan con compuestos espec\u00edficos. En este caso, los investigadores aprovecharon las propiedades \u00f3pticas especiales de las nanocapas de oro dise\u00f1adas en el grupo de investigaci\u00f3n de Fot\u00f3nica y Plasm\u00f3nica Nanoingenier\u00eda dirigido por Naomi Halas, profesora universitaria y profesora Stanley C. Moore de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica e Inform\u00e1tica en Rice.<\/p>\n\n\n\n
“Combinamos dos t\u00e9cnicas complementarias (espectroscopia Raman de superficie mejorada y absorci\u00f3n infrarroja de superficie mejorada) para generar firmas vibratorias altamente detalladas de las mol\u00e9culas en las muestras de placenta”, dijo Halas, quien es la autora correspondiente del estudio.<\/p>\n\n\n\n
Halas, junto con Peter Nordlander, titular de la C\u00e1tedra Wiess de F\u00edsica y Astronom\u00eda y profesor de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica, ciencia de los materiales y nanoingenier\u00eda en Rice, ha hecho importantes contribuciones a la plasm\u00f3nica, el estudio de las oscilaciones colectivas inducidas por la luz de los electrones libres en la superficie de las nanopart\u00edculas met\u00e1licas. La espectroscopia de superficie mejorada aprovecha la plasm\u00f3nica para hacer posible el estudio en profundidad de las estructuras moleculares con una resoluci\u00f3n muy alta en las concentraciones traza que se encuentran en las muestras biol\u00f3gicas y ambientales.<\/p>\n\n\n\n
La integraci\u00f3n de los algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico (CaPE, por sus siglas en ingl\u00e9s) y CaPSim, por sus siglas en ingl\u00e9s), revel\u00f3 patrones sutiles en los datos que de otro modo habr\u00edan pasado desapercibidos. CaPE identific\u00f3 firmas qu\u00edmicas clave de los conjuntos de datos complejos, mientras que CaPSim hizo coincidir estas se\u00f1ales con firmas qu\u00edmicas conocidas de HAP. Este resultado muestra el impacto transformador de las herramientas computacionales para aplicaciones m\u00e9dicas y de salud p\u00fablica.<\/p>\n\n\n\n
Ankit Patel, profesor adjunto de ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica en Rice y profesor adjunto de neurociencia en BCM, dijo que el aprendizaje autom\u00e1tico sirvi\u00f3 para “desconectar el ‘ruido’ de los datos”.<\/p>\n\n\n\n
“Es como el llamado ‘efecto c\u00f3ctel'”, dijo Patel. “Imag\u00ednese una sala ruidosa y llena de gente con mucha gente hablando a la vez. Podemos centrar nuestra atenci\u00f3n en una conversaci\u00f3n en particular solo si dejamos de prestar atenci\u00f3n al resto; de la misma manera, el aprendizaje autom\u00e1tico puede analizar los datos espectrales asociados con los HAP y los PAC de manera mucho m\u00e1s efectiva que los humanos”.<\/p>\n\n\n\n
Experimentos posteriores validaron los hallazgos de la investigaci\u00f3n, confirmando que el nuevo m\u00e9todo proporciona una alternativa funcional a las t\u00e9cnicas tradicionales, que requieren m\u00e1s trabajo y tiempo. M\u00e1s all\u00e1 de la exposici\u00f3n relacionada con el tabaquismo, la investigaci\u00f3n podr\u00eda permitir monitorear la exposici\u00f3n a toxinas ambientales despu\u00e9s de desastres naturales o accidentes industriales, lo que brindar\u00eda a los proveedores de atenci\u00f3n m\u00e9dica una forma m\u00e1s r\u00e1pida y confiable de evaluar el riesgo y potencialmente mejorar los resultados de salud fetal y materna.<\/p>\n\n\n\n
“Este nuevo m\u00e9todo ofrece un nivel de detalle sin precedentes”, afirm\u00f3 Bhagavatula Moorthy, catedr\u00e1tico de pediatr\u00eda y neonatolog\u00eda de la C\u00e1tedra de Medicina Kurt Randerath en BCM.<\/p>\n\n\n\n
“Esta investigaci\u00f3n sienta las bases para ampliar la tecnolog\u00eda de detecci\u00f3n ultrasensible de HAP y PAC en fluidos biol\u00f3gicos como la sangre y la orina, as\u00ed como en el control ambiental de HAP, PAC y otros productos qu\u00edmicos peligrosos en el aire, el agua y el suelo, lo que ayuda a la evaluaci\u00f3n de riesgos humanos”.<\/p>\n\n\n\n
Otros coautores de Rice son el ex alumno de doctorado en inform\u00e1tica Yilong Ju, que desarroll\u00f3 el algoritmo ML, y Andr\u00e9s S\u00e1nchez-Alvarado, un estudiante de doctorado en ingenier\u00eda el\u00e9ctrica e inform\u00e1tica del grupo de investigaci\u00f3n de Halas que form\u00f3 parte del equipo que llev\u00f3 a cabo los experimentos.<\/p>\n\n\n\n