Tomografía de rayos X blanda en 3D muestra cómo las células responden a infección por SARS-CoV-2 y a posibles tratamientos

Un método nuevo de imágenes en 3D extremadamente rápido, puede mostrar cómo las células responden a la infección por SARS-CoV-2 y a los posibles tratamientos.

Investigadores de Berkeley Lab (Berkeley, CA, EUA) y la Universidad de Heidelberg (Heidelberg, Alemania), aceleraron la obtención de imágenes de células infectadas usando tomografía blanda de rayos X (SXT), una técnica de imagenología microscópica que puede generar exámenes increíblemente detallados en tres dimensiones. Su enfoque toma solo unos minutos para recopilar datos que requerirían semanas de preparación y análisis con otros métodos, brindando a los científicos una manera fácil de examinar rápidamente cómo responde la maquinaria interna de nuestras células al SARS-CoV-2 u otros patógenos y la forma cómo las células responden a medicamentos diseñados para tratar la infección.

La SXT fue desarrollada en Berkeley Lab a principios de la década de 2000 para llenar los vacíos dejados por otras técnicas de imagenología celular y se ofrece actualmente a investigadores de todo el mundo, incluso mientras los investigadores continúan refinando el método. Como parte de un estudio, los investigadores realizaron SXT en muestras de células de pulmón humano. El equipo infectó cuidadosamente las células con SARS-CoV-2 y luego las fijó químicamente con compuestos a base de aldehídos, un proceso que mata las células y las preserva, inmovilizadas, en su último estado vivo (y también inactiva cualquier partícula viral restante), a las seis y 24 horas después de la infección.

Todo el equipo estaba jubiloso cuando las imágenes 3D resultantes tenían el mismo nivel de detalle y claridad exquisitos por los que se conoce a la SXT, a pesar de la fijación química realizada en las células. La conclusión es que su método permitirá a muchos laboratorios obtener imágenes de células infectadas de manera segura sin los riesgos inherentes, y los correspondientes protocolos de seguridad requeridos, de trabajar con células infectadas vivas. Al realizar las sesiones de tomografía y el análisis de imágenes, los investigadores se sorprendieron gratamente al ver cómo SXT capturó los cambios en diferentes orgánulos dentro de las células pulmonares a una resolución muy alta después de dedicar muy poco tiempo a la preparación de muestras y sin usar coloraciones ni etiquetado. Estos pasos adicionales a menudo son necesarios para generar mapas de células en los que los diferentes componentes internos se pueden diferenciar con facilidad.

Ahora que demostraron el potencial del uso de la SXT de células completas para generar imágenes de forma segura de células infectadas por virus, los investigadores creen que sus hallazgos ayudarán a la comunidad científica mundial a estudiar la COVID-19 y potencialmente otras enfermedades. El equipo ya hace un buen uso de la técnica y comenzó a usar SXT de células enteras para examinar cómo las células humanas responden a varios medicamentos experimentales para tratar la COVID-19. Esperan que el cambio rápido de resultados ayude a acelerar el proceso de desarrollo de fármacos, obteniendo tratamientos efectivos adicionales en el mercado antes. También planean usar la tecnología para comprender el progreso de las infecciones causadas por otros agentes virales.

“Antes de nuestra técnica de imagenología, si uno quería saber qué pasaba dentro de una célula y saber qué cambios habían ocurrido con una infección, tenía que pasar por el proceso de fijar, cortar y teñir las células con el fin de analizarlas por microscopía electrónica. Con todos los pasos involucrados, llevaría semanas obtener la respuesta. Podemos hacerlo en un día”, dijo Carolyn Larabell, codirectora del proyecto, científica en el Área de Biociencias de la facultad de Berkeley Lab. “Entonces, realmente acelera el proceso de examen de las células, las consecuencias de la infección y las consecuencias de tratar a un paciente con un medicamento que puede o no curar o prevenir la enfermedad”.

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Berkeley Lab
Heidelberg University