DURHAM, NC – Los ingenieros de la Universidad de Duke han desarrollado un dispositivo que utiliza ondas de sonido para separar y clasificar las partículas más pequeñas que se encuentran en la sangre en minutos. La tecnología se basa en un concepto llamado «pilares virtuales» y podría ser de gran ayuda tanto para la investigación científica como para las aplicaciones médicas.

DURHAM, NC – Los ingenieros de la Universidad de Duke han desarrollado un dispositivo que utiliza ondas de sonido para separar y clasificar las partículas más pequeñas que se encuentran en la sangre en minutos. La tecnología se basa en un concepto llamado «pilares virtuales» y podría ser de gran ayuda tanto para la investigación científica como para las aplicaciones médicas.

Diminutas nanopartículas biológicas llamadas «pequeñas vesículas extracelulares» (sEV) son liberadas por cada tipo de célula en el cuerpo y se cree que juegan un papel importante en la comunicación de célula a célula y la transmisión de enfermedades. La nueva tecnología, llamada Separación Acústica a Nanoescala a través de Resonancia de Excitación de Pilar de Onda, o ANSWER para abreviar, no solo extrae estas nanopartículas de los biofluidos en menos de 10 minutos, sino que también las clasifica en categorías de tamaño que se cree que tienen funciones biológicas distintas.

Los resultados aparecieron en línea el 23 de noviembre en el Journal avances científicos.

«Estas nanopartículas tienen un potencial significativo para el diagnóstico y tratamiento médico, pero las tecnologías actuales para separarlas y clasificarlas toman varias horas o días, son inconsistentes, producen bajo rendimiento o pureza, sufren contaminación y, a veces, dañan las nanopartículas», dijo Tony Jun Huang. , William Bevan Profesor Distinguido de Ingeniería Mecánica y Ciencia de los Materiales en Duke.

«Queremos que la extracción y clasificación de vehículos eléctricos de alta calidad sea tan fácil como presionar un botón y obtener las muestras que desea más rápido de lo que se necesita para ducharse», dijo Huang.

Investigaciones recientes muestran que los sEV consisten en varios subgrupos con diferentes tamaños (por ejemplo, menos de 50 nanómetros, entre 60 y 80 nanómetros y entre 90 y 150 nanómetros). Se cree que cada tamaño tiene diferentes propiedades biológicas.

El reciente descubrimiento de las subpoblaciones de sEV ha entusiasmado a los investigadores por su potencial para revolucionar el campo de los diagnósticos no invasivos, como la detección temprana del cáncer y la enfermedad de Alzheimer. Pero las partículas aún no han llegado a la clínica.

Huang dijo que esto se debe en gran parte a las dificultades que implica separar y aislar estas subpoblaciones de sEV de tamaño nanométrico. Para abordar este desafío, Huang, su estudiante de posgrado Jinxin Zhang y colaboradores de UCLA, Harvard y el Instituto de Investigación Magee-Mujeres desarrollaron la plataforma ANSWER.

El dispositivo utiliza un solo par de transductores para crear una onda de sonido estacionaria que envuelve un canal estrecho, cerrado y lleno de líquido. La onda de sonido «se filtra» a través de las paredes del canal hacia el centro líquido e interactúa con la onda de sonido estacionaria original. Con un diseño cuidadoso del grosor de la pared, el tamaño del canal y la frecuencia del sonido, esta interacción crea una resonancia que forma “columnas virtuales” a lo largo del centro del canal.

Cada una de estas columnas virtuales es esencialmente un área de alta presión semiovoide. Cuando las partículas intentan cruzar los pilares, son empujadas hacia los bordes del canal. Y cuanto más grandes son las partículas, mayor es el empuje. Al ajustar la serie de columnas virtuales para producir fuerzas matizadas en las nanopartículas migratorias, los investigadores pueden dimensionarlas con precisión en una variedad de grupos determinados por las necesidades de los experimentos en cuestión.

«La tecnología de fraccionamiento EV de ANSWER es la capacidad más avanzada para el fraccionamiento EV preciso y transformará significativamente los horizontes del diagnóstico, el pronóstico y la biopsia líquida de EV», dijo David Wong, director del Centro de Investigación Oncológica Oral/de Cabeza y Cuello de la UCLA.

En el nuevo artículo, los investigadores muestran que su plataforma ANSWER puede clasificar con éxito los sEV en tres subgrupos, con un 96 % de precisión para las nanopartículas en el extremo más grande del espectro y un 80 % de precisión para las más pequeñas. También muestran flexibilidad en su sistema, ajustando la cantidad de agrupaciones y rangos de tamaño con actualizaciones simples de los parámetros de onda de sonido. Cada uno de los experimentos duró solo 10 minutos, mientras que otros métodos como la ultracentrifugación pueden llevar varias horas o días.

«Debido a su naturaleza sin contacto, ANSWER ofrece un enfoque biocompatible para la separación de nanopartículas biológicas», dijo Zhang. «A diferencia de los métodos de filtrado mecánico, que tienen diámetros de corte fijos, ANSWER ofrece un enfoque ajustable para la separación a nanoescala, y el diámetro de corte se puede modificar con precisión variando la potencia acústica de entrada».

En el futuro, los investigadores seguirán mejorando la tecnología ANSWER para que pueda purificar eficientemente otras nanopartículas biológicamente relevantes, como virus, anticuerpos y proteínas.

Esta investigación fue apoyada por los Institutos Nacionales de Salud (UH3TR002978, R01HD103727, U18TR003778, R01GM132603, R01GM143439, R01GM135486, R01GM144417, R44AG063643) y la Fundación Nacional de Ciencias (CMMI-2104295, CMMI-210452).

CITA: “Una solución para el fraccionamiento biofísico de vesículas extracelulares: separación acústica a nanoescala mediante resonancia de excitación de columna de ondas (RESPUESTA)”, Jinxin Zhang, Chuyi Chen, Ryan Becker, Joseph Rufo, Shujie Yang, John Mai, Peiran Zhang, Yuyang Gu, Zeyu Wang, Zhehan Ma, Jianping Xia, Nanjing Hao, Zhenhua Tian, ​​David TW Wong, Yoel Sadovsky, Luke P. Lee y Tony Jun Huang. Avances científicos, 23 de noviembre de 2022. DOI: 10.1126/sciadv.ade0640

https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ade0640

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