RT info:eu-repo/semantics/article
T1 Biosensores específicos basados en quantum dots en la detección de proteínas patológicas en ELA
A1 Tosat Bitrián, Carlota
A1 Martínez, Ana
A1 Palomo, Valle
K1 ELA
K1 Quantum dot
K1 Patología molecular
K1 Célula única
K1 TDP-43
K1 Biología y Biomedicina
K1 Biology
K1 Farmacia
K1 Pharmacy
AB La esclerosis lateral amiotrófica (ELA) es una enfermedad neurodegenerativa caracterizada por la muerte de las motoneuronas (MN) lo cual produce una parálisis progresiva. El mecanismo subyacente a dicha muerte selectiva de las motoneuronas todavía no se ha caracterizado, convirtiéndose en una diana crucial para el desarrollo de fármacos innovadores y efectivos. Con el objetivo de caracterizar la patología molecular, se propone realizar un análisis de perfil molecular a nivel de célula única. Como herramienta para analizar diferentes dianas moleculares, se han utilizado quantum dots (QDs) conjugados con anticuerpos monoclonales. Los QD son nanopartículas formadas por un núcleo de CdSe y una cubierta de ZnS que ofrecen propiedades fotoluminiscentes únicas. Presentan una alta fotoestabilidad, altos coeficientes de extinción, amplios espectros de absorción pero estrechos de emisión lo cual permite una detección más sensible así como ensayos multiplex. Conjugando los QD con distintos anticuerpos monoclonales se propone implementar un inmunoensayo basado en QD que permita estudiar a nivel de célula única distintas proteínas diana implicadas en la patología molecular del ELA como la proteína nuclear TDP-43. Se ha visto que las MN afectadas presentan agregados de p-TDP-43 en el citosol que inducen por distintos mecanismos la apoptosis de las MN. Es por ello que resulta crucial determinar la etiología de estas inclusiones y caracterizarlas molecularmente. En este trabajo se muestran los primeros resultados de la implementación del inmunoensayo basado en QD en células SH-SY5Y. Posteriormente, el objetivo final es aplicar este inmunoensayo en modelos de MN humanos para determinar cambios en las proteínas clave tras el tratamiento con candidatos terapéuticos ayudando a su selección
PB InnovARTE, Grupo Docente. Universidad de Alcalá
SN 1886-8746
YR 2018
FD 2018
LK http://hdl.handle.net/10017/50638
UL http://hdl.handle.net/10017/50638
LA spa
DS MINDS@UW
RD 26-abr-2024