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dianas | Vol 14 Num 1 | marzo 2025 | e202503x019

Aplicación biosanitaria de la dispersión Raman mejorada en superficie en la detección de biomarcadores de cáncer.

Lidia Parras Ramallo^a, Yuliia Fatych, César Menor-Salvan

Unidad de Bioquímica y Biología Molecular, Departamento de Biología de Sistemas, Universidad de Alcalá. Alcalá de Henares, Madrid, España.

a. lidia.parras@edu.uah.es; lidiaparrasram@gmail.com

X Congreso de Señalización Celular, SECUAH 2024.
XIX Simposio de Dianas Terapéuticas.
17 a 21 de marzo, 2025. Universidad de Alcalá. Alcalá de Henares, Madrid. España.

Palabras clave: Espectroscopía Raman; Raman-SERS; nanopartículas; biomarcadores

Resumen

La Espectroscopía Raman es una técnica de análisis que emplea la dispersión de la luz para la detección y caracterización de moléculas en mezclas complejas de compuestos. No obstante, este método presenta ciertas limitaciones, siendo una de las principales la falta de eficiencia en la detección de analitos en bajas concentraciones. Esta característica es especialmente relevante en el análisis de muestras biológicas, como el suero o la orina, medios en los que los metabolitos de interés se encuentran frecuentemente en muy bajas concentraciones. En respuesta a estas limitaciones, surge la Espectroscopía Raman mejorada en superficie (SERS) que emplea nanopartículas metálicas para aumentar la capacidad de detección y fortalecer la intensidad del espectro registrado, permitiendo la identificación de partículas desapercibidas. La espectroscopía Raman-SERS ha permitido la amplificación de analitos en muestras biológicas, tales como bases nitrogenadas y aminoácidos, dando lugar a nuevas líneas de investigación biomédica focalizadas en la detección de biomarcadores relevantes en la práctica clínica. Este estudio preliminar busca determinar la aplicación biosanitaria de la Espectroscopía Raman-SERS como posible método de diagnóstico de patologías como el cáncer. El objetivo principal es la puesta a punto de las nanopartículas empleadas en Raman-SERS para establecer diferencias entre los biomarcadores de individuos sanos y pacientes de cáncer. Esto posibilitaría la identificación de patrones característicos en los espectros obtenidos mediante el empleo de análisis multivariable y machine learning. La finalidad última del estudio permitiría crear un sistema de cribado y diagnóstico rápido, económico, accesible y no invasivo, en comparación con los métodos actuales de diagnóstico, costosos e invasivos para los pacientes.