STAMP combina imagen y perfil molecular en células individuales. La nueva herramienta abre una vía más accesible y precisa para avanzar en el diagnóstico y el desarrollo de terapias.
Hasta ahora, descifrar la complejidad celular en sangre, órganos o tejidos implicaba leer millones de letras —A, G, C y T— mediante secuenciación para reconstruir el ‘libro de instrucciones’ de cada célula. Ahora este enfoque ha cambiado.
Investigadores del Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG, España), junto con el St. Jude Children’s Research Hospital (EE UU) y la Universidad de Adelaida (Australia), han desarrollado una técnica que transforma por completo el análisis de célula única.
STAMP (Single-Cell Transcriptomics Analysis and Multimodal Profiling through Imaging) permite capturar imágenes en alta resolución de células en suspensión a partir de muestras líquidas, sin necesidad de secuenciarlas.
El sistema, publicada en la revista Cell, multiplica por mil la escala de análisis —de miles a millones de células— y reduce significativamente el tiempo y el coste experimental.
Según los autores STAMP ofrece tres grandes innovaciones. Permite estudiar células individuales de procedencias muy diversas —desde biopsias líquidas hasta células madre embrionarias—, tanto en su totalidad como a partir de sus núcleos.
Además, facilita el análisis simultáneo del transcriptoma (qué genes están activos) y el proteoma (las proteínas que definen la función celular). Finalmente, todo esto se logra mediante imagen, gracias a plataformas de genómica espacial de última generación, lo que también aporta información sobre la morfología celular.
STAMP puede suponer un cambio radical en la comprensión de enfermedades complejas como el cáncer, los trastornos neurodegenerativos y las afecciones autoinmunes
Holger Heyn, líder del Grupo de Genómica de Célula Única en el CNAG, destaca que “STAMP puede suponer un cambio radical en la comprensión de enfermedades complejas como el cáncer, los trastornos neurodegenerativos y las afecciones autoinmunes”.
Según Heyn, la técnica revela “pistas ocultas sobre la biología de las enfermedades y la respuesta a los tratamientos que antes eran imposibles de detectar”. Con ello, “abrimos la puerta a avances en medicina de precisión, que permiten desarrollar diagnósticos y terapias altamente dirigidos capaces de transformar los resultados clínicos”.
Además de su potencia analítica, STAMP destaca por su accesibilidad. Reduce los costes y el tiempo del análisis, y permite identificar poblaciones celulares extremadamente raras, como las células tumorales circulantes (CTCs), fundamentales para comprender la metástasis. También abre la posibilidad de realizar estudios a gran escala con edición génica, ensayos de fármacos en modelos celulares y análisis detallados del sistema inmunitario.
“STAMP lleva la biología de célula única un paso más allá: es más escalable, más económica, capaz de analizar múltiples parámetros a la vez, y establece un puente hacia sistemas experimentales como cultivos combinados o estudios de respuesta celular a fármacos”, afirma Anna Pascual-Reguant, líder del equipo de Genómica Espacial en CNAG y primera autora del estudio.
La técnica amplía las posibilidades del análisis de célula única al hacerlo más escalable y económico, y permite estudiar múltiples parámetros a la vez en modelos experimentales complejos
La clave de STAMP se encuentra en la preparación de las muestras. En lugar de aislar las células en microgotas, la técnica fija y permeabiliza las células en suspensión, las ancla a portaobjetos compatibles con imagen y las dispone en monocapas uniformes, como si se tratara de cortes de tejido. Esto permite su análisis con plataformas como CosMx (Nanostring) y Xenium (10X Genomics), que proporcionan datos detallados sobre tamaño, forma y heterogeneidad molecular.
“Estas técnicas basadas en imagen nos permiten ver no solo lo que hacen las células a nivel molecular, sino también dónde están, cómo son y con qué otras células interactúan”, señala Pascual-Reguant. STAMP integra información espacial, molecular y morfológica en un único experimento.
Referencia:
Cell, 2025
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