La Espectroscopía Raman (ER) es una técnica que recibe cada vez más reconocimiento dentro del campo de la investigación y, específicamente, en la investigación biomédica. Esta técnica consiste en el estudio de muestras orgánicas e inorgánicas mediante el análisis de la dispersión de la luz, la cual se genera al incidir un láser sobre la muestra. La dispersión puede presentarse de dos maneras, elástica o inelástica, pero en la ER se estudia la segunda; ésta se produce cuando las partículas elementales de la luz, que conocemos como fotones, chocan con las moléculas de la muestra, lo que genera una pérdida de energía que nos permite obtener información sobre sus vibraciones moleculares. Es importante mencionar que cada molécula tiene una vibración específica, lo que facilita el análisis de su composición.

Uno de los obstáculos de la ER es que se encuentra afectada por diversas fuentes de ruido como lo es la fluorescencia, que es esta luz que la molécula absorbe y después libera como un destello más fuerte que la señal Raman, lo que impide el análisis adecuado del espectro, es aquí donde entra una de las variantes de esta técnica, la Espectroscopía Raman de Superficie Mejorada (SERS), la cual consiste en el mismo procedimiento, con la diferencia de que en ésta se hace uso de nanopartículas metálicas, generalmente de oro o plata, las cuales nos permiten amplificar el espectro obtenido y reducir el ruido.

Dentro de la investigación biomédica existen diversos proyectos en los que en su metodología hacen uso de SERS para el estudio de tejidos y biomoléculas como ADN, proteínas, células entre otros, así como en la búsqueda de biomarcadores que ayuden a la detección temprana de enfermedades que hoy en día son diagnosticadas en sus fases avanzadas o que requieren de procedimientos invasivos como son las biopsias en el diagnóstico del cáncer.

En la Facultad de Medicina de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) se desarrolló un proyecto el cual tenía como objetivo demostrar mediante SERS, que las proteínas de unión a ácidos grasos (FABPs) pueden ser un biomarcador de síndrome metabólico (SM), específicamente la FABP4, la cual se eleva en la sangre de pacientes con SM. Se diseñó un protocolo en el que se estudió suero sanguíneo que provenía de un modelo experimental y, a través de SERS, se analizaron las muestras a las que previamente se les habían aplicado nanopartículas de plata con la finalidad de obtener un resultado más claro, con mayor intensidad y con el menor ruido posible. Al obtener el espectro se podía observar la presencia de los picos característicos del espectro de la FABP4, resultados que comprobaban el objetivo inicial del proyecto. Actualmente este estudio se lleva a cabo en sueros humanos siguiendo el mismo protocolo y la meta a futuro es lograr desarrollar un biosensor que permita diagnosticar el SM de una manera rápida, accesible y menos invasiva.

En Corea del Sur, un grupo de científicos llevaron a cabo otro proyecto que tenía como objetivo poder diagnosticar diferentes tipos de cáncer en una sola prueba. En este protocolo se utilizó SERS para el análisis de plasma, al cual se le añadieron nanopartículas de oro y con inteligencia artificial previamente entrenada se realizó el procesamiento de los espectros obtenidos. Como resultado lograron detectar la presencia de 6 tipos de cáncer, incluidos el de pulmón, mama, hígado, páncreas, colon y estómago en etapas tempranas.

Tanto este proyecto como el que se desarrolla en la UASLP, son ejemplo de cómo el uso de SERS es una opción viable en el desarrollo e innovación de métodos para la detección de enfermedades que hoy en día son difíciles de diagnosticar en sus fases iniciales, esto la convierte en una de las técnicas más prometedoras en la actualidad dentro de la investigación biomédica, al ser un método de gran alcance, ya que brinda más información a nivel molecular, es menos invasivo, eficaz y barato en comparación con los procedimientos moleculares vigentes.

REFERENCIAS:

[1] Donjuán-Loredo, G., Espinoza-Tanguma, R., Guevara, E., Rodríguez-Aranda, M.d.C., León.Bejarano, F., Hernández-Vidales, K. & Ramírez-Elías, M. (2023). Fatty Acid-Binding Proteins Identification during the Evolution of Metabolic Syndrome: A Raman Spectroscopy-Based Approach. Molecules 2023, 28, 7472. https://doi.org/10.3390/molecules28227472

[2] Ramírez-Elías, M. & González, F. (2018). Raman Spectroscopy for In Vivo Medical Diagnosis. In G. Morari (Ed.), Raman Spectroscopy. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.72933

[3] Ramos, J., Villanueva, A. & Ortiz, C. (2013). Espectroscopia Raman y sus aplicaciones. ÓPTICA PURA Y APLICADA, 46(1), 83-95. http://dx.doi.org/10.7149/OPA.46.1.83

[4] Rivera, A. & Guzmán, R. (2015). Espectroscopia Raman de Nanopartículas de Oro y usos Biomédicos. JÓVENES EN LA CIENCIA, 1(2), 1481-1485.

[5] Shin, H., Choi, B.H., Shim, O., Kim, J., Park, Y., Cho, S., Kim, H.K. & Choi, Y. (2023). Single test-based diagnosis of multiple cancer types using Exosome-SERS-AI for early stage cancers. Nat Commun 14. https://doi.org/10.1038/s41467-023-37403-1