Máquina de resonancia magnética. [Pixabay]

Vivimos en una era de técnicas de imágenes médicas muy poderosas que pueden ayudarnos a diagnosticar enfermedades, identificar su ubicación e incluso guiar cirujanos. En primera instancia, las técnicas de imagen más usadas son las que proporcionan información sobre la anatomía del cuerpo humano, como los rayos X y todos sus derivados (tomografía computarizada, densitometría y mamografía), las ecografías o las imágenes ópticas. Con ellas se pueden ver alteraciones de huesos y ligamentos, tumores creciendo dentro de nuestro cuerpo e incluso úlceras en el estómago.

Sin embargo, las técnicas de imagen molecular van más allá, revelando información sobre procesos a nivel molecular o celular dentro del cuerpo humano. Nuestro organismo está formado por más de 30 billones de células. De hecho, en un centímetro cuadrado de piel tenemos aproximadamente 5 millones de células. ¿Os podéis imaginar cuantas células enfermas contiene un tumor para cuando lo podemos detectar con las imágenes anatómicas? Con las técnicas de imagen molecular podemos ver células que empiezan a comportarse de manera patológica antes de que cambie la anatomía. El PET (tomografía por emisión de positrones) y el SPECT (tomografía computarizada por emisión de fotón único) son ejemplos de estas tecnologías. La resonancia magnética, con su versatilidad, también puede usarse para el estudio de procesos moleculares. 

Aquí os explicamos de manera resumida qué es y para qué sirve cada técnica de imagen médica.

Imágenes cerebrales tomadas mediante resonancia magnética (RM), tomografía por emisión de positrones (PET) y tomografía computarizada (TC) de personas afectadas por (a) alcoholismo, (b) consumo de marihuana, (c) esclerosis múltiple, (d) consumo de cocaína, (e) enfermedad de Parkinson y (f) enfermedad de Alzheimer. Mientras que la RM y la TC brindan información anatómica del cerebro, la PET destaca la captación de FDG, mostrando regiones con elevada actividad metabólica. [Adaptada de <a href="https://www.dailymail.co.uk/home/moslive/article-1330570/Brain-scientists-battling-preserve-sanity-MS-Alzheimers-Parkinsons.html" target="_blank">Preston (2010)</a>]

Tomografía computarizada (TC):

La tomografía computarizada (TC) se basa en la distinta capacidad para absorber rayos X que tienen los tejidos. La TC presenta un buen contraste de tejido duro, lo que la hace ideal para la obtención de imágenes de estructuras óseas. Sin embargo, los rayos X utilizados en los hospitales tienen una energía de kilovoltios, los que supone exponer al paciente a radiación electromagnética ionizante. Dado que el daño a los tejidos causado por la radiación se acumula a lo largo de la vida, pudiendo causar quemaduras e incluso cáncer, es importante minimizar la cantidad de radiación que recibe el paciente para el diagnóstico de enfermedades.

Imágenes ópticas:

Las técnicas de imagen ópticas incluyen bioluminiscencia, fluorescencia y tomografía de infrarrojo cercano (NIR). En general, las dos primeras sufren el problema de que los tejidos absorben y dispersan la luz y, por lo tanto, solo son adecuadas para áreas del cuerpo fácilmente accesibles, como la piel (Oppelt, 2005). Sin embargo, la señal de la tomografía NIR penetra hasta los 10 centímetros (Hielscher et al., 2002).

Ecografía:

La ecografía permite el monitoreo en tiempo real de los procesos anatómicos. Tras la emisión de una onda de ultrasonido (a una frecuencia de 1-5 MHz), esta viaja por el interior del cuerpo, es reflejada por los tejidos y su "eco" captado con una sonda. Cada tejido tiene propiedades reflectantes distintas, conocidas como ecogenicidad. Al muestrear la frecuencia e intensidad de los ecos es posible determinar la distancia que ha viajado la onda y las características del tejido. En el entorno hospitalario, las ecografías se usan para monitorizar el corazón, el abdomen, el movimiento vascular y fetal, además de proporcionar orientación durante los procedimientos invasivos.

Se están haciendo grandes avances para desarrollar agentes de contraste basados en microburbujas para acercar las ecografías al nivel molecular, aunque su desarrollo aún se encuentra en una etapa temprana (Unnikrishnan et al., 2012).

Video por ecografía de un bebé jugando dentro del vientre de su madre. [YouTube]

PET y SPECT:

Tanto la tomografía por emisión de positrones (PET) como la tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT) requieren la administración de radioisótopos al paciente, los cuales son una fuente de radiación ionizante. El PET utiliza isótopos emisores de positrones, como 15O, 13N, 18F o 124I. La sonda más utilizada en PET es 18F-fluorodesoxiglucosa (FDG), que permite la detección de tumores metabólicamente activos detectando las áreas donde se acumulan los azúcares (Menzel et al., 2013). El SPECT utiliza radioisótopos emisores de rayos gamma, como 99mTc, 111In, 123I y 131I. La eficiencia de detección y la sensibilidad de SPECT es menor que la de PET. Sin embargo, el PET no puede distinguir diferentes isótopos mientras que el SPECT permite la detección de múltiples marcadores simultáneamente.

Estos métodos muestran la actividad del marcador, pero necesitan que otra técnica de imagen complementaria, como la tomografía computarizada o la resonancia magnética, proporcione la información anatómica sobre dónde se han acumulado los isotopos. 

Resonancia magnética (RM):

La resonancia magnética (RM) es una técnica no invasiva y sin radiación ionizantes que se basa en las propiedades cuánticas de los núcleos atómicos en presencia de un campo magnético externo. La imagen por RM proporciona información anatómica valiéndose de los núcleos de hidrógeno que se encuentran de manera natural en nuestro cuerpo. La RM tiene una resolución espacial relativamente alta (in vitro se pueden alcanzar resoluciones de decenas de micrómetros (Petiet y Johnson, 2010)), no tiene límite de profundidad y ofrece un buen contraste de tejidos blandos.

La primera observación del fenómeno de RMN se atribuye a Felix Bloch et al. (1946) en la Universidad de Stanford en California y Edward Mills Purcell et al. (1946) en Cambridge, Massachussetts, en 1945. Ambos grupos fueron galardonados con el Premio Nobel de Física en 1952. Un par de décadas después, Damadian (1971) señaló que la RMN podría usarse para la detección de cáncer, afirmando que las constantes de tiempo de relajación de los protones en los tumores son más largas que en tejido sano. En el ámbito clínico, las imágenes de resonancia magnética suelen ser de hidrógeno, debido a la alta abundancia natural de protones y la alta concentración de agua en el cuerpo humano.

Sin embargo, la RM también puede proporcionar información molecular si se inyecta una sonda o sustrato marcado con, por ejemplo, carbono-13. En este caso, el principal inconveniente de la RM es su baja sensibilidad, siendo esta del orden de milimoles a micromoles por vóxel (es decir, un volumen del tejido del paciente), que es en el mejor de los casos 1000 veces menos sensible que otras modalidades de imagen.

En 2003, la invención de una máquina que prepara los sustratos con carbón-13 revolucionó el mundo de la imagen molecular con RM. Ésta nueva tecnología, conocida como disolución de polarización nuclear dinámica (DNP), es una de las técnicas de hiperpolarización que compensan la baja abundancia natural de otros núcleos con espín-1/2 y puede facilitar su detección. En combinación con la RM, con DNP se pueden tomar mediciones de alta resolución temporal y espacial de reacciones catalizadas por enzimas in vivo. Por ejemplo, DNP-RM permite la detección del efecto Warburg, que representa un aumento del metabolismo de la glucosa en tumores y que es una característica clave del tejido canceroso. De hecho, esta novedosa tecnología ya esta siendo evaluado en ensayos clínicos en Estados Unidos, Inglaterra, Dinamarca, Polonia y Alemania. En nuestro laboratorio también trabajamos con DNP-RM para estudiar el metabolismo celular (proyecto BLOC).

Visión artística de un escáner de imagen por resonancia magnética y sus aplicaciones. [TensorFlow]

Todas estas técnicas son de gran importancia para avanzar en la investigación y comprender el mecanismo de acción de enfermedades y tratamientos. El desarrollo de nuevos fármacos y nuevas terapias está así ligado a la mejora de las técnicas de imagen molecular.

Irene Marco-Rius y Marc Azagra
Irene Marco-Rius y Marc Azagra

Irene Marco-Rius es graduada en Física por la Universidad Autónoma de Barcelona, Máster en Física Médica por la Universidad de Heidelberg y Doctora en Bioquímica por la Universidad de Cambridge. Actualmente es investigadora del Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC). Su interés se centra en las técnicas de imagen molecular para el diagnóstico precoz de enfermedades.

Marc Azagra es estudiante de doctorado en el Instituto de Bioingeniería de Cataluña (IBEC). Graduado en química por la Universidad Autónoma de Barcelona, Máster en química industrial e investigación avanzada, máster en química Fina aplicando RMN y LC-MS. Su investigación se basa en técnicas de imagen molecular y espectroscopia por resonancia magnética para estudiar enfermedades.

Sobre este blog

En este cuaderno de bitácora daremos a conocer las diferentes modalidades de diagnóstico por la imagen, nos adentraremos en el mundo de la robótica que guía a los cirujanos, hablaremos de curiosidades químicas y mucho más.

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