Islotes pancreáticos en un chip para mejorar el manejo de la diabetes

Un equipo de científicos dirigido por Kevin Kit Parker, de la Universidad de Harvard, ha diseñado un dispositivo que facilita la detección de células beta. El sistema, que combina el cultivo celular con las células madre, facilita a los científicos la detección de células productoras de insulina antes de trasplantarlas a un paciente, además de permitir ensayar compuestos para la estimulación de insulina y facilitar el estudio de la biología de la diabetes.

“Si queremos curar la diabetes, tenemos que restaurar la capacidad para producir y transportar insulina”, explica Douglas Melton, codirector del Instituto de Células Madre de Harvard. “Ahora, podemos emplear células madre para producir células beta saludables, pero como todos los trasplantes, hay mucho que hacer para asegurarse de funcionen con seguridad”.

Otros ‘organoides’
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Antes de trasplantar las células beta en un paciente con diabetes, debe comprobarse su correcto funcionamiento. La manera actual de hacerlo se basa en tecnología de la década de 1970: administrar glucosa a las células para provocar una respuesta de insulina, recolectar muestras, agregar reactivos y tomar medidas para ver cuánta insulina hay en cada una. El proceso manual tarda tanto en ejecutarse e interpretarse. El nuevo dispositivo en miniatura de los islote pancreáticos automatizado brinda resultados en tiempo real, lo que puede acelerar la toma de decisiones clínicas, explican estos investigadores en la revista científica Lab on a Chip.

“El Islet-on-a-Chip nos permite controlar cómo las células de los islotes donadas o fabricadas liberan insulina en el organismo”, dice Parker.

Además de su aplicación a la diabetes, el dispositivo podría servir para desarrollar más sistemas que se empleen en otros tejidos y órganos. “Podemos modificar la tecnología central para detectar la función en una variedad de sistemas microfisiológicos”, añade otros de los investigadores, Aaron Glieberman. “Esta tecnología puede ampliar el conocimiento sobre parámetros dinámicos para el diagnóstico y el tratamiento”.

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