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Las Lágrimas como Indicadores Bioquímicos

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Introducción

Lejos de ser bioquímicamente insignificantes, las lágrimas (fluido lagrimal) son un reservorio rico en datos moleculares que pueden revolucionar el diagnóstico y manejo de enfermedades como la diabetes y el Alzheimer. Este artículo explora el potencial de las lágrimas para un monitoreo continuo, con énfasis en el control 7×24 para diabetes mediante lentes de contacto inteligentes, y un enfoque de detección temprana para Alzheimer, dado su lenta progresión. Se incluyen investigaciones recientes para respaldar estas aplicaciones.

Importancia Bioquímica de las Lágrimas

El fluido lagrimal contiene biomarcadores clave como glucosa, proteínas amiloides, creatinina, progesterona y vitaminas, cada uno con firmas ópticas únicas definidas por picos espectrales. Estos picos, generados por vibraciones moleculares, rotaciones y transiciones electrónicas a nivel cuántico, pueden analizarse mediante espectroscopia para identificar y cuantificar compuestos con alta precisión. Sin embargo, las señales moleculares en las lágrimas son débiles, lo que requiere tecnologías avanzadas para su detección efectiva.

Lentes de Contacto Inteligentes con SERS: Monitoreo Continuo

La integración de metasuperficies nanoestructuradas, como sustratos de Dispersión Raman Mejorada por Superficie (SERS), en lentes de contacto inteligentes permite amplificar señales moleculares en varios órdenes de magnitud. Equipadas con espectrómetros miniaturizados, estas lentes ofrecen monitoreo bioquímico continuo, ideal para condiciones como la diabetes que requieren control 7×24, sin necesidad de extracción o reemplazo. Para el Alzheimer, donde la enfermedad evoluciona lentamente, el enfoque se centra en la detección temprana de biomarcadores en lugar de un monitoreo constante.

Investigaciones de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Pohang (POSTECH) han demostrado que estas lentes, fabricadas con polímeros biocompatibles, integran biosensores, sistemas de administración de fármacos y comunicación inalámbrica. Esto permite monitorear biomarcadores y administrar tratamientos de manera controlada, especialmente para diabetes, mientras que para Alzheimer se prioriza la identificación precoz de marcadores.

Aplicaciones en Diabetes: Monitoreo 7×24

La diabetes, que afecta a más de 422 millones de personas globalmente, requiere un monitoreo constante de glucosa para prevenir complicaciones como retinopatía diabética, daño renal o problemas cardiovasculares. Las lentes de contacto inteligentes son ideales para un control 7×24:

  • Monitoreo de Glucosa: Estudios han confirmado que los niveles de glucosa en lágrimas, medidos por lentes inteligentes en modelos animales, correlacionan con los niveles en sangre. Equipadas con sensores inalámbricos y antenas, estas lentes miden glucosa en tiempo real, emitiendo alertas ante hiperglucemia mediante LEDs o notificaciones a dispositivos externos.
  • Tratamiento Integrado: Investigadores de POSTECH han desarrollado lentes que monitorean glucosa y administran fármacos para retinopatía diabética mediante señales eléctricas, reduciendo la necesidad de inyecciones. Este enfoque mejora la calidad de vida al integrarse en la rutina diaria sin interrupciones.
  • Avances Tecnológicos: Proyectos previos, como el de Google en 2014, enfrentaron problemas de precisión y comodidad. Sin embargo, avances en materiales flexibles y transparentes, liderados por equipos como el de Jihun Park en la Universidad de Ulsan, han mejorado la viabilidad de estas lentes, acercándolas a la comercialización.

El monitoreo 7×24 permite a los pacientes diabéticos ajustar tratamientos en tiempo real, prevenir complicaciones y mantener un control continuo sin procedimientos invasivos.

Aplicaciones en Alzheimer: Detección Temprana

El Alzheimer, una enfermedad neurodegenerativa de progresión lenta, requiere métodos de diagnóstico temprano no invasivos para maximizar la eficacia de las intervenciones. Las lágrimas son prometedoras para detectar biomarcadores como proteínas amiloides:

  • Detección de Biomarcadores: Investigaciones destacadas en publicaciones de X (2024) sugieren que las proteínas amiloides en lágrimas pueden ser indicadores tempranos del Alzheimer. Las lentes con SERS detectan estas proteínas con alta sensibilidad, facilitando un diagnóstico precoz no invasivo, crucial en las etapas preclínicas.
  • Electroceúticos: POSTECH ha explorado lentes inteligentes que administran estimulaciones eléctricas (electroceúticos) para trastornos cerebrales como el Alzheimer. Aunque el monitoreo 7×24 no es necesario debido a la lenta evolución de la enfermedad, estas lentes podrían usarse periódicamente para evaluar biomarcadores o administrar terapias.
  • Enfoque Diagnóstico: Dado que el Alzheimer avanza lentamente, el valor de las lentes radica en evaluaciones puntuales para detectar biomarcadores en etapas iniciales, permitiendo intervenciones antes de que los síntomas sean evidentes. Esto contrasta con el monitoreo continuo requerido para diabetes.

Implicaciones para la Salud

Las lentes de contacto inteligentes con SERS ofrecen:

  • No Invasividad: Reemplazan punciones o biopsias, especialmente para diabetes (monitoreo 7×24) y Alzheimer (detección temprana).
  • Personalización: Proporcionan datos en tiempo real para diabetes y evaluaciones precisas para Alzheimer.
  • Prevención: Facilitan la gestión proactiva de diabetes y la detección precoz de Alzheimer, mejorando los resultados clínicos.

Los desafíos incluyen ensayos clínicos en humanos y aprobaciones regulatorias. Según Sei Kwang Hahn de POSTECH, la comercialización de dispositivos médicos inalámbricos sigue siendo limitada, aunque colaboraciones con empresas como Interojo Inc. están acelerando el proceso.

Evidencia de Apoyo e Investigaciones Relacionadas

  • Fuentes Principales: Investigaciones sobre lentes con SERS para amplificación de señales moleculares y estudios de POSTECH sobre monitoreo de glucosa y electroceúticos.
  • Investigaciones Web: Nature Biomedical Engineering (2023) destaca lentes para monitoreo de glucosa, mientras que Science Advances (2018) detalla avances en lentes flexibles. Un artículo de The Scientist (2023) subraya el potencial de lágrimas para detectar Alzheimer mediante proteínas amiloides.
  • Proteómica de Lágrimas: Journal of Proteome Research (2022) identificó más de 1,500 proteínas en lágrimas, vinculadas a condiciones sistémicas, reforzando su valor diagnóstico.
  • Perspectivas de X: Publicaciones de 2024 en X resaltan el uso de lágrimas para detectar Alzheimer, complementando los avances en lentes inteligentes.

Conclusión

Las lágrimas son un reservorio bioquímico que, con lentes de contacto inteligentes equipadas con SERS, permite un monitoreo 7×24 para diabetes y detección temprana para Alzheimer. Mientras que la diabetes se beneficia de un control continuo para gestionar glucosa y prevenir complicaciones, el Alzheimer requiere evaluaciones puntuales para identificar biomarcadores en etapas iniciales. Estas tecnologías transforman la atención médica hacia un modelo no invasivo, personalizado y preventivo, consolidando las lágrimas como laboratorios diagnósticos portátiles.

Referencias

  1. Texto original sobre bioquímica de lágrimas y lentes con SERS.
  2. Nature Biomedical Engineering. (2023). «Lentes de contacto inteligentes para monitoreo de glucosa.»
  3. Science Advances. (2018). «Soft, smart contact lenses with integrations of wireless circuits.»
  4. Journal of Proteome Research. (2022). «Análisis proteómico del fluido lagrimal.»
  5. The Scientist. (2023). «Tears as a diagnostic tool for Alzheimer’s disease.»
  6. POSTECH. (2020). «Lentes de contacto inteligentes para diagnóstico y tratamiento de diabetes.»
  7. X Post. (2024). «Diagnósticos basados en lágrimas para Alzheimer.»

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ArgenBio: El portal clave para información y desarrollo en biotecnología argentina

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ArgenBio es el Consejo Argentino para la Información y el Desarrollo de la Biotecnología, una organización sin fines de lucro fundada en 2003 con el objetivo de divulgar información científica confiable sobre biotecnología, promover su comprensión y estimular su desarrollo en Argentina. Su sitio web (www.argenbio.org) funciona como un portal completo con noticias actualizadas, recursos educativos y materiales de divulgación, ideal para startups, investigadores y desarrolladores interesados en el ecosistema biotech local.

Recursos útiles destacados para startups, investigadores y desarrolladores

  • Capacitaciones gratuitas en biotecnología: Cursos virtuales y presenciales abiertos a docentes, divulgadores, profesionales y público general. Enfocados en conceptos básicos, aplicaciones y cómo comunicar la biotecnología. En 2025, ya capacitaron a cientos de personas (más de 25.000 acumuladas desde sus inicios). Inscripciones y detalles en www.porquebiotecnologia.com.ar.
  • Sección de Recursos: Infografías, videos y materiales visuales sobre temas clave como:
    • «¿Cómo se hace un transgénico?»
    • Mejoramiento vegetal.
    • Agricultura orgánica vs. convencional.
    • Usos cotidianos de la biotecnología (ej. en algodón, alimentos, fiestas).
    • Mitos y realidades (inspirados incluso en series como «El cuento de la criada»). Perfectos para presentaciones, propuestas de proyectos o divulgación en startups.
  • Listado de cultivos y eventos transgénicos aprobados: Actualizado a diciembre 2025, con 90 eventos aprobados en casi 30 años en Argentina. Incluye detalles regulatorios, siembra, consumo y comercialización. Esencial para investigadores y desarrolladores en agrobiotech (enlace directo: argenbio.org/cultivos-transgenicos).
  • Noticias y actualidad: Cobertura de avances regulatorios (ej. aprobaciones de levaduras GM por Danisco Argentina), innovaciones (bases de datos genómicas como PubPlant), participaciones en eventos internacionales (como el Simposio ISBR en Bélgica) y aplicaciones (alfalfa transgénica desde 2019, biorremediación, bioinsumos).
  • Biblioteca y publicaciones: Artículos científicos, libros y guías sobre bioseguridad, cambio climático y aplicaciones vegetales.

Noticias recientes relevantes (diciembre 2025)

  • 90 eventos transgénicos aprobados en Argentina: Un hito que posiciona al país como líder regional en adopción de biotecnología agrícola.
  • Participación en simposios internacionales: ArgenBio presentó en eventos globales de bioseguridad.
  • Innovaciones destacadas: Nuevas bases de datos para «navegar» genomas vegetales y avances en alfalfa transgénica.

Para startups e investigadores, ArgenBio es una fuente neutral y científica para respaldar proyectos, entender regulaciones (CONABIA, SENASA) y conectar con el ecosistema. Recomiendo suscribirse a sus novedades (argenbio.org/suscripcion) y explorar sitios relacionados como www.infoalimentos.org.ar (seguridad alimentaria) o www.biotec-latam.com (para especialistas regionales).

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Cámara Argentina de Biotecnología (CAB)

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En mi camino por la convergencia de tech 4.0 la biotech fué una rama fundacional así como a nivel nacional lo es La Cámara Argentina de Biotecnología (CAB).

La Cámara Argentina de Biotecnología (CAB), fundada en 2011, es una asociación civil sin fines de lucro que reúne a empresas líderes en el sector biotecnológico argentino. Su misión principal es promover políticas público-privadas para impulsar la investigación, desarrollo, producción y exportación de productos biotecnológicos, posicionando a Argentina como líder regional en la materia.

La CAB agrupa a aproximadamente 38 empresas líderes con presencia nacional, aunque a través de iniciativas como CAB Startup integra a más de 100 empresas emergentes y startups de base biotecnológica. Estas compañías operan en áreas diversas como salud humana, sanidad animal y vegetal, agropecuaria, industria alimentaria, diagnóstico, insumos industriales, biocombustibles y ambiente.

CAB en 2025

El año 2025 fue marcado por la consolidación del modelo federal de innovación biotecnológica. El evento estrella fue BioArgentina 2025, la 12ª edición del encuentro anual organizado por la CAB, realizado el 27 de noviembre en el Centro Provincial de Convenciones de Paraná, Entre Ríos. Bajo el lema “Producción con Innovación”, reunió a más de 600 participantes, incluyendo investigadores, emprendedores, startups, empresas líderes, estudiantes y representantes del sector público.

El evento destacó el rol de la biotecnología como motor de desarrollo económico sostenible, con paneles sobre agrobiotecnología, salud humana y animal, genómica, inteligencia artificial aplicada y materiales avanzados. Por primera vez en Entre Ríos, reforzó el carácter federal del sector y posicionó a la provincia como un polo científico-tecnológico emergente.

Según datos del Censo Argentino de Empresas de Bio y Nanotecnología impulsado por la CAB, el sector genera ventas por unos 3.752 millones de dólares, exportaciones por 708 millones y emplea a cerca de 20.000 personas, con alta participación femenina y fuerte vínculo con el sistema científico nacional.

La CAB también enfatizó la convergencia tecnológica, integrando la biotecnología con tecnologías 4.0 como IA, big data y bioinformática. A través de CAB Startup, actúa como espacio de convergencia que fomenta sinergias entre grandes empresas y startups, impulsando la Industria 4.0 y posicionando la biotecnología como ventaja competitiva en la economía del conocimiento.

Planes para 2026 y perspectivas futuras

Aunque no se han anunciado planes específicos para 2026 al cierre de 2025, la CAB mantiene su estrategia de largo plazo: fortalecer la colaboración público-privada, expandir el modelo federal con eventos como BioArgentina (que se realiza anualmente) y promover la integración de startups para acelerar innovaciones. El presidente Sebastián Bagó ha enfatizado el compromiso con la innovación sostenible y el impacto en la sociedad y economía argentina, en un contexto global de transiciones tecnológicas.

La Cámara continuará cooperando con instituciones como CONICET, ministerios nacionales y entidades internacionales, enfocándose en exportaciones (que ya llegan a 120 países) y en soluciones para desafíos como cambio climático, salud y producción alimentaria.

En resumen, la CAB se consolida como plataforma clave para transformar el conocimiento científico en desarrollo productivo, destacando la convergencia con tecnologías 4.0 como pilar para el futuro de la biotecnología argentina.

Fuentes consultadas:

  • Sitio oficial de la CAB: www.cabiotec.com.ar
  • BioArgentina 2025: bioargentina.vercel.app y coberturas en Diario Río Negro (octubre y diciembre 2025)
  • Perfil en BIO International Convention
  • Nota en Infobae sobre innovación en salud (noviembre 2024, con referencias al censo CAB)
  • Wikipedia y LinkedIn de la CAB para datos estructurales.

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AlphaGenome de Google DeepMind

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AlphaGenome es un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Google DeepMind, lanzado en junio de 2025. Se trata de una herramienta avanzada diseñada para interpretar el «código regulatorio» del ADN, especialmente en las regiones no codificantes (el 98% del genoma humano, a menudo llamado «materia oscura» del genoma). A diferencia de modelos anteriores que se enfocaban en tareas específicas, AlphaGenome es un modelo unificado que predice de manera comprehensiva y precisa cómo las variantes genéticas (mutaciones o cambios en una sola letra del ADN) afectan procesos biológicos clave que regulan la expresión de los genes.

Explicación simple: ¿Qué es y para qué sirve?

Imaginá el genoma humano como un libro gigante de instrucciones para construir y mantener el cuerpo. Solo el 2% de ese libro tiene recetas directas para hacer proteínas (como AlphaFold, otro modelo de DeepMind, que predice su forma 3D). El resto (98%) son como «interruptores» y «reguladores» que deciden cuándo, dónde y cuánto se activan esos genes.

AlphaGenome actúa como un «traductor» inteligente: le das una secuencia de ADN (hasta 1 millón de letras/base pares) y predice qué pasa si cambias una sola letra. Por ejemplo:

  • ¿Se activa más o menos un gen en cierto tejido (como hígado o cerebro)?
  • ¿Cambia cómo se «corta y pega» el ARN (splicing)?
  • ¿Se abre o cierra la cromatina (la estructura que envuelve el ADN)?
  • ¿Se unen proteínas reguladoras en sitios específicos?

Para qué sirve de forma simple:

  • Ayuda a entender por qué ciertas mutaciones causan enfermedades (cáncer, trastornos genéticos raros, Alzheimer, etc.).
  • Acelera la investigación científica: en lugar de experimentos caros y lentos en laboratorio, simula efectos en segundos.
  • Potencial futuro: diseñar terapias personalizadas, editar genes con CRISPR de manera más segura, o crear ADN sintético para biotecnología.

No es para diagnosticar personas directamente (aún no está validado para uso clínico), pero es una herramienta poderosa para investigadores.

Información técnica: ¿Cómo funciona?

AlphaGenome es un modelo de deep learning híbrido con una arquitectura avanzada que combina:

  • Capas convolucionales (CNN): Detectan patrones cortos y locales en la secuencia de ADN (como motivos reguladores cercanos).
  • Transformers: Permiten que el modelo «comunique» información a lo largo de distancias largas en la secuencia (hasta 1 millón de bases), capturando interacciones lejanas.
  • Capas finales especializadas: Generan predicciones multimodales (en múltiples «modalidades» o tipos de datos) con resolución a nivel de base par individual.

Entrenado en datasets masivos de humanos y ratones, incluyendo:

  • Más de 5.000 tracks genómicos humanos (de proyectos como ENCODE, GTEx, 4D Nucleome).
  • Datos multi-ómicos: expresión génica, accesibilidad cromatina, unión de factores de transcripción, mapas de contactos 3D (Hi-C), splicing, etc.

Características clave:

  • Procesa secuencias largas (megabase-scale) manteniendo precisión en cambios de una sola base.
  • Predice efectos de variantes comparando secuencia «normal» vs. mutada.
  • Supera a modelos especializados en la mayoría de benchmarks (ej.: 22/24 en identificación de features, 24/26 en predicción de efectos de variantes).
  • Más eficiente: entrenado en horas con TPUs de Google, usando menos recursos que modelos previos como Enformer.

Limitaciones actuales:

  • Dificultad con interacciones muy distantes (>100.000 bases).
  • Menos preciso en patrones tejido-específicos muy sutiles.
  • Entrenado principalmente en humanos y ratones; no generaliza perfectamente a otras especies aún.

¿Qué se puede hacer con AlphaGenome?

  • Investigación básica: Interpretar regiones no codificantes, generar hipótesis sobre función genómica.
  • Estudios de enfermedades: Priorizar variantes causales en GWAS (estudios de asociación genómica), entender mutaciones raras en trastornos mendelianos o cáncer.
  • Medicina personalizada: Predecir impactos de variantes en pacientes (futuro, con fine-tuning).
  • Biotecnología y biología sintética: Diseñar promotores/enhancers sintéticos, prever efectos de ediciones CRISPR.
  • Análisis a escala: Procesar miles de variantes rápidamente vía API (gratuita para investigación no comercial).

Está disponible vía:

  • API de AlphaGenome (para uso no comercial, con clave).
  • GitHub (google-deepmind/alphagenome) con notebooks en Colab para pruebas rápidas.
  • Visualizaciones integradas para interpretar predicciones.

DeepMind planea extenderlo a más especies, tareas clínicas y liberación completa del modelo.

Fuentes

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