| Summary: | Una de las principales causas de muerte en el mundo es el cáncer y el 90% de las muertes
por cáncer provienen de la metástasis del tumor primario. Considerando que la metástasis surge
mayoritariamente debido a la circulación por el torrente sanguíneo de clones de células
cancerosas originadas en el primer tumor, la detección de células tumorales circulantes (CTCs)
indica no solo la agresividad del cáncer, sino también el potencial metastásico.
En la actualidad se han desarrollado diferentes métodos de aislamiento de CTCs,
principalmente basados en la detección de dichas células mediante inmunocaptura o utilizando
las propiedades intrínsecas de las CTCs. Por otra parte, Rodríguez-Pena et al. (2022) propuso un
sistema microfluídico inercial que consigue aislar partículas de un tamaño mayor a 9 μm con una
eficiencia superior al 70%. Para la utilización de este método se tienen que tener en cuenta la
rigidez y las propiedades mecánicas de las células, que vienen principalmente definidas por el
citoesqueleto.
Para implementar un modelo de “Machine Learning”, lo que requiere recoger más de mil
muestras de pacientes con cáncer, es necesario tratar las muestras de con preservantes
sanguíneos para que puedan ser conservadas durante al menos 24 horas.
Sin embargo, tras realizar pruebas con muestras sometidas a diferentes preservantes, se
observan cambios significativos en el rendimiento del sistema microfluídico inercial. La hipótesis
principal sortea que los preservantes modifican la rigidez y las propiedades mecánicas de las
CTCs, lo que implica que dichas células sufren alteraciones a nivel citoesquelético.
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