La "foto" más detallada de tus células que promete revolucionar la medicina
La posibilidad de secuenciar los genes, es decir, leer el "código" genético de cada célula, ha transformado radicalmente la biología y como consecuencia la medicina. Mientras que la secuenciación tradicional analiza el material genético de un conjunto de células, la irrupción de la secuenciación de célula única supuso un gran avance al permitir desvelar el ADN de cada célula individualmente y, de esta manera, entender que no todas las células son iguales ni se comportan de la misma manera, incluso dentro de un mismo tejido. Este conocimiento es esencial para comprender las características individuales de cada paciente y, así, sentar las bases para el desarrollo de diagnósticos y tratamientos mucho más precisos y personalizados.
El análisis celular ha estado en constante evolución y ahora, con el desarrollo del Análisis Transcriptómico Unicelular y Perfilado Multimodal por Imagen se ha dado un nuevo e importante paso. Un equipo internacional coliderado por investigadores del Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) en Barcelona ha desarrollado STAMP (Single-Cell Transcriptomics Analysis and Multimodal Profiling through Imaging), una innovadora técnica publicada recientemente en la revista Cell. Esta técnica permite capturar imágenes de alta resolución de células presentes en muestras líquidas. A partir de estas imágenes, se puede extraer una gran cantidad de información, que va más allá de solo los genes. La técnica STAMP supone un avance fundamental por dos motivos:
• Permite analizar un número de células mucho mayor, pasando de estudiar miles de células, a procesar millones.
• Proporciona una visión más completa de las células de la muestra, al recoger información de manera simultánea de los genes, las proteínas y la morfología de cada célula; a diferencia de la secuenciación de célula única que analiza únicamente los genes.
El desarrollo de esta nueva técnica representa un gran avance para la Medicina Personalizada de Precisión. Ofrece una manera más avanzada y completa de estudiar las células a gran escala, lo que facilitará el desarrollo de diagnósticos más precisos y terapias más personalizadas.
Bibliografía:
Pitino, E., Pascual-Reguant, A., Segato-Dezem, F., Wise, K., Salvador-Martinez, I. et al. STAMP: Single-cell transcriptomics analysis and multimodal profiling through imaging. Cell 188, 1-18 (2025). https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.05.027
El análisis celular ha estado en constante evolución y ahora, con el desarrollo del Análisis Transcriptómico Unicelular y Perfilado Multimodal por Imagen se ha dado un nuevo e importante paso. Un equipo internacional coliderado por investigadores del Centro Nacional de Análisis Genómico (CNAG) en Barcelona ha desarrollado STAMP (Single-Cell Transcriptomics Analysis and Multimodal Profiling through Imaging), una innovadora técnica publicada recientemente en la revista Cell. Esta técnica permite capturar imágenes de alta resolución de células presentes en muestras líquidas. A partir de estas imágenes, se puede extraer una gran cantidad de información, que va más allá de solo los genes. La técnica STAMP supone un avance fundamental por dos motivos:
• Permite analizar un número de células mucho mayor, pasando de estudiar miles de células, a procesar millones.
• Proporciona una visión más completa de las células de la muestra, al recoger información de manera simultánea de los genes, las proteínas y la morfología de cada célula; a diferencia de la secuenciación de célula única que analiza únicamente los genes.
El desarrollo de esta nueva técnica representa un gran avance para la Medicina Personalizada de Precisión. Ofrece una manera más avanzada y completa de estudiar las células a gran escala, lo que facilitará el desarrollo de diagnósticos más precisos y terapias más personalizadas.
Bibliografía:
Pitino, E., Pascual-Reguant, A., Segato-Dezem, F., Wise, K., Salvador-Martinez, I. et al. STAMP: Single-cell transcriptomics analysis and multimodal profiling through imaging. Cell 188, 1-18 (2025). https://doi.org/10.1016/j.cell.2025.05.027
