Secuenciar ADN con un microscopio agregado a un smartphone

De la misma manera que un alfabeto está compuesto por letras individuales, el ADN lo está por bases químicas. Y de la misma forma que las letras deben ser colocadas en un orden específico para formar palabras y frases, la secuencia de las bases químicas es increíblemente importante a la hora de explicar cómo funciona el ADN y codifica el soporte biológico de nuestras vidas.

Una de las razones por las cuales los científicos prestan atención a la secuencia del ADN es que esta información puede ayudarles a identificar un gen o una mutación que podría causar una enfermedad. Pero el análisis normalmente requiere enviar muestras celulares y de tejidos de los pacientes a laboratorios bien equipados, que en muchos casos están situados muy lejos. Esto resulta especialmente complejo en lugares que poseen recursos limitados, como por ejemplo en comunidades muy aisladas geográficamente o en países subdesarrollados, donde el personal sanitario no siempre dispone de las herramientas o los conocimientos para llevar a cabo trabajos de secuenciación del ADN.

Ahora, un microscopio agregado a un smartphone (teléfono inteligente) y desarrollado por investigadores de la Universidad de California en la ciudad estadounidense de Los Ángeles (UCLA), y de las universidades de Estocolmo y Upsala en Suecia, podría hacer accesible para el personal sanitario de localidades remotas o con pocos recursos la búsqueda de mutaciones en el ADN de un paciente, sin necesidad de disponer de equipamiento de laboratorio grande y caro.

Un smartphone con el nuevo microscopio se convierte en un instrumento capaz de captar, en varias modalidades, imágenes de células, permitiendo analizar su ADN. (Foto: UCLA, Stockholms Universitet, Uppsala Universitet)

El dispositivo puede visualizar y analizar secuencias específicas de ADN y mutaciones genéticas en células tumorales y muestras de tejido sin tener que extraer previamente el ADN de ellas.

Este trabajo de investigación y desarrollo lo han encabezado Aydogan Ozcan, de la UCLA, y Mats Nilsson, de las universidades de Estocolmo y Uppsala. En él también han trabajado Malte Kühnemund, del SciLifeLab, y Qingshan Wei, de la UCLA.

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