Una sola gota de saliva podría detectar epilepsia, párkinson o esquizofrenia

Un grupo de investigadores de Corea del Sur ha logrado desarrollar por primera vez una tecnología que permite detectar de forma temprana distintos trastornos neurológicos, entre ellos la epilepsia, la enfermedad de Parkinson y la esquizofrenia, a partir de una simple muestra de saliva. Este avance científico supone un paso significativo en el campo del diagnóstico médico, ya que podría sustituir métodos tradicionales mucho más invasivos y costosos.

El estudio, publicado en la revista científica Advanced Materials, se llevó a cabo por un equipo liderado por el doctor Sung-Gyu Park, perteneciente a la División de Investigación de Materiales Avanzados Biosanitarios y de Salud del Instituto Coreano de Ciencia de los Materiales (KIMS). En el proyecto también han participado especialistas dirigidos por el profesor Ho Sang Jung, de la Universidad de Corea, así como investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad Católica de Corea.

La innovación hecha por los investigadores se basa en una plataforma llamada Atrapamiento Molecular Galvánico (GME) junto con la técnica SERS, que permite identificar cambios estructurales en proteínas que están en la saliva, según dicen en un comunicado. Este sistema busca sustituir las pruebas diagnósticas tradicionales que se realizan con análisis de sangre o con líquido cefalorraquídeo. Estos procedimientos son más complicados y también más caros.

Este sistema pretende reemplazar las pruebas diagnósticas habituales basadas en análisis de sangre o en la obtención de líquido cefalorraquídeo

La tecnología funciona gracias a los puntos calientes plasmónicos que se forman de manera natural cuando las proteínas quedan atrapadas en nanoestructuras hechas de óxido de cobre y oro (Au–CuO). Uno de los elementos más destacados de esta plataforma es su capacidad para amplificar señales Raman extremadamente débiles de biomoléculas hasta multiplicarlas por más de mil millones de veces. Gracias a esta mejora, el sistema puede distinguir con exactitud entre diferentes estados de fibrilación proteica, como monómeros y fibrillas, una diferencia que hasta ahora era difícil de detectar con las técnicas de diagnóstico tradicionales.

Así se hizo el estudio

Para evaluar la eficacia del método, el equipo científico analizó muestras de saliva obtenidas de 44 pacientes diagnosticados con epilepsia, esquizofrenia o enfermedad de Parkinson, además de incluir a 23 personas sanas que actuaron como grupo de control. El trabajo se llevó a cabo en colaboración con el Hospital St. Vincent. Los resultados mostraron que la tecnología puede clasificar estos trastornos neurológicos con una precisión superior al 90 %, alcanzando en algunos casos hasta el 98 %. Los investigadores creen que es muy importante que el sistema pueda identificar enfermedades basándose en indicadores patológicos clave. Esto significa que debe detectar cambios en la estructura de las proteínas, en lugar de solo medir la cantidad total de estas.

El doctor Sung-Gyu Park, investigador principal del KIMS, destacó el potencial de este avance: «Ha comenzado una era en la que las enfermedades cerebrales pueden evaluarse mediante un simple análisis de saliva, sin necesidad de costosas imágenes PET ni análisis de líquido cefalorraquídeo».

En la misma línea se expresó el profesor Ho Sang Jung, de la Universidad de Corea, quien subrayó las posibilidades de aplicación de esta herramienta fuera del ámbito estrictamente hospitalario. «Gracias a su naturaleza no invasiva y de bajo costo, esta tecnología tiene un gran potencial de expansión más allá de los entornos ambulatorios hospitalarios, incluyendo dispositivos de diagnóstico domiciliarios», señaló.

Los responsables del proyecto trabajan ahora en dar el siguiente paso: impulsar su desarrollo comercial. Para ello, planean diseñar dispositivos portátiles de diagnóstico en el punto de atención basados en sensores Raman, así como promover la transferencia de esta tecnología a empresas del ámbito médico y de las ciencias de la vida.