Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
PURITAN MEDICAL

Deascargar La Aplicación Móvil




Nuevos marcadores diagnósticos para esclerosis múltiple descubiertos en líquido cefalorraquídeo

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 06 Mar 2026
Imagen: el análisis proteómico del líquido cefalorraquídeo reveló un conjunto de marcadores que distinguen mejor la EM de las enfermedades inflamatorias relacionadas (Fotografía cortesía de TUM, adaptada por MPI of Biochemistry)
Imagen: el análisis proteómico del líquido cefalorraquídeo reveló un conjunto de marcadores que distinguen mejor la EM de las enfermedades inflamatorias relacionadas (Fotografía cortesía de TUM, adaptada por MPI of Biochemistry)

La esclerosis múltiple (EM) afecta a casi tres millones de personas en todo el mundo y puede causar síntomas como entumecimiento, alteraciones visuales, fatiga y discapacidad neurológica. El diagnóstico de la enfermedad puede ser difícil porque muchas afecciones neurológicas producen síntomas similares. Aunque las resonancias magnéticas (RM) y el análisis del líquido cefalorraquídeo (LCR) se utilizan con frecuencia, los marcadores moleculares actuales no siempre proporcionan respuestas claras, especialmente en pacientes que carecen de indicadores diagnósticos típicos. Ahora, investigadores han identificado nuevos biomarcadores proteicos que podrían mejorar el diagnóstico de la EM y ayudar a predecir la progresión de la enfermedad.

Investigadores del Instituto Max Planck de Bioquímica (MPI of Biochemistry; Martinsried, Alemania) y de la Universidad Técnica de Múnich (TUM, Múnich, Alemania) utilizaron espectrometría de masas avanzada para analizar la composición proteica de muestras de LCR de más de 5.000 pacientes con diversas afecciones neurológicas. El método permitió la medición simultánea de aproximadamente 1.500 proteínas por muestra y hasta 2000 proteínas mediante un flujo de trabajo optimizado. Este análisis proteómico a gran escala permitió a los científicos identificar patrones de cambios proteicos asociados con la EM y otras enfermedades neurológicas.

Los investigadores descubrieron un panel de 22 proteínas que distingue la esclerosis múltiple de otras enfermedades inflamatorias del sistema nervioso central, especialmente en pacientes que carecen del marcador diagnóstico tradicional conocido como bandas oligoclonales. El estudio, publicado en Cell, también mostró que los patrones proteicos en el LCR en el momento del diagnóstico se asociaban con la progresión futura de la enfermedad. Estos patrones se relacionaron con discapacidad a largo plazo, el riesgo de transición de una forma recurrente a una forma progresiva, y el tiempo necesario para que ocurra esa transición.

Los hallazgos sugieren que el perfilado proteómico del LCR podría permitir un diagnóstico más temprano y preciso de la esclerosis múltiple, además de ayudar a los médicos a predecir cómo evolucionará la enfermedad en cada paciente. Esta información podría respaldar estrategias terapéuticas más personalizadas y una intervención más temprana. Los investigadores señalan que este enfoque proteómico a gran escala también podría aplicarse a otros trastornos neurológicos, como la enfermedad de Alzheimer, la enfermedad de Parkinson, los tumores cerebrales y otras afecciones que afectan al sistema nervioso central.

“Con la metodología aquí establecida, ahora podemos analizar el proteoma en el LCR de muchos pacientes con una cantidad sin precedentes de proteínas”, afirmó el profesor Matthias Mann, director del MPI de Bioquímica y experto líder mundial en investigación proteómica. “Este avance tecnológico cambia la forma en que debemos buscar biomarcadores. El análisis exhaustivo del proteoma en grandes grupos de pacientes promete ser la vía más eficiente para obtener nuevos y mejores biomarcadores. Más allá de la esclerosis múltiple (EM), este enfoque abre perspectivas para muchas otras enfermedades del sistema nervioso central, desde el Alzheimer y el Parkinson hasta los tumores cerebrales y otros trastornos neurológicos”.

Enlaces relacionados:
MPI of Biochemistry
TUM

Miembro Oro
Lector rapido de tarjetas
EASY READER+
Software de laboratorio
Acusera 24•7
Food Allergy Screening ELISA Kit
Allerquant 14G B ELISA
Automated Urinalysis Solution
UN-9000

Canales

Hematología

ver canal
Imagen: La serie XR de próxima generación de Sysmex America, una solución de hematología diseñada para ayudar a los laboratorios ocupados a ofrecer resultados rápidos y confiables mientras mantienen flujos de trabajo eficientes (Fotografía cortesía de Sysmex America)

Plataforma hematológica de nueva generación agiliza flujos de trabajo en laboratorios complejos

Sysmex America (Chicago, IL, EE. UU.) ha presentado la nueva generación de la serie XR, centrada en el módulo de hematología automatizada XR-10 para laboratorios de alta complejidad. La plataforma se basa... Más

Inmunología

ver canal
Crédito de la imagen: Adobe Stock

Biomarcadores inmunitarios podrían identificar riesgo de enfermedad crítica crónica al ingreso en la UCI

Las lesiones traumáticas graves pueden desencadenar disfunción inmunitaria y orgánica que complica la recuperación en la unidad de cuidados intensivos. Un subconjunto de pacientes... Más

Microbiología

ver canal
Imagen: Una nueva investigación dirigida por el EMBL identifica una firma robusta del microbioma intestinal relacionada con el cáncer colorrectal, consistente en todas las poblaciones, métodos de secuenciación y grupos de edad, y relacionada con una menor ingesta de fibra dietética. (Foto cortesía de Daniela Velasco/EMBL)

Aprendizaje automático revela patrones consistentes del microbioma intestinal en cáncer colorrectal

El cáncer colorrectal se ha relacionado repetidamente con alteraciones en el microbioma intestinal, pero los hallazgos a menudo han variado entre estudios pequeños y heterogéneos.... Más

Patología

ver canal
Imagen: El nuevo sistema de IA clasifica 102 subtipos moleculares de tumores del SNC a partir de secciones histológicas digitalizadas y teñidas de forma rutinaria (Crédito de la imagen: iStock)

Herramienta de IA acelera la clasificación de tumores cerebrales a partir de histología rutinaria

La clasificación precisa de los tumores cerebrales y de la médula espinal depende cada vez más del perfil molecular junto con la histología, pero el acceso a estas pruebas sigue... Más

Tecnología

ver canal
Imagen: el panel combina diagnósticos basados ​​en biomarcadores con algoritmos digitales avanzados para permitir una evaluación no invasiva utilizando datos clínicos disponibles de forma rutinaria (Fotografía cortesía de Adobe Stock)

Panel de algoritmos ayuda a evaluar la fibrosis hepática y vigilar el cáncer de hígado

La enfermedad hepática crónica es común y suele progresar de forma silenciosa, lo que aumenta el riesgo de cirrosis y carcinoma hepatocelular cuando no se detecta de manera temprana.... Más
Copyright © 2000-2026 Globetech Media. All rights reserved.