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El rendimiento biomaterial puede predecirse y programarse: el equipo del MIT muestra cómo

En los biomateriales de medicina, en particular, los materiales biodegradables se utilizan cada vez más. Por sí mismos, sirven como soporte estructural y reemplazo, y como plataformas para la liberación de fármacos, la incorporación de células y la ingeniería de tejidos. Sin embargo, varios materiales y dispositivos no tienen éxito en las pruebas clínicas, ya que no funcionan como se esperaba de los experimentos in vitro. No ha habido un método conciso para predecir el rendimiento in vivo de experimentos in vitro, restringiendo el desarrollo de nuevos materiales y la evaluación de la seguridad, efectividad y aplicabilidad de los materiales existentes.
La Dra. Natalie Artzi, investigadora científica que trabaja con la Prof. Elazer Edelman en el Centro de Ingeniería Biomédica, dijo:

"En muchos estudios experimentales, se sacrifica a los ratones para evaluar el destino material y la erosión. Este proceso utiliza una gran cantidad de animales y no puede proporcionar medidas secuenciales de lapso de tiempo del mismo espécimen, da lugar a una gran variabilidad y solo a una medida cualitativa de erosión".

En el diseño de materiales erosionables, el componente crucial es la capacidad de programar su tiempo de retención in vivo, instruyendo la necesidad de monitorear el efecto de estos dispositivos en tiempo real. Esto inspiró al Dr. Artiz, quien diseñó y dirigió la investigación para crear formas de rastrear la erosión de los dispositivos de una manera no invasiva y predecir su capacidad terapéutica.
Elazer R. Edelman, investigador principal y Thomas D. del MIT y profesor de ciencias y tecnología de la salud de Virginia W. Cabot, explicaron:

"Este documento es emocionante en múltiples niveles, ya que aborda a la vez múltiples cuestiones pendientes en la ciencia de materiales. El trabajo explica cómo la función material depende del contexto y define cómo, cuándo y por qué las observaciones in vitro pueden predecir el rendimiento en vivo. el escenario para caracterizar interacciones entre materiales y tejidos a gran escala, optimizar el diseño de los materiales y desarrollar nuevos materiales para tejidos específicos, condiciones y aplicaciones ".

En un artículo reciente en Nature Materials, por primera vez, el equipo que fue dirigido por el Dr. Artzi, controló de forma exclusiva las imágenes de fluorescencia para rastrear la pérdida de material in vivo de forma secuencial. También utilizaron el modelado matemático para descubrir la erosión in vivo de los materiales de la cinética de erosión in vitro. Estas técnicas pueden actuar como una herramienta rápida in vitro para seleccionar candidatos de materiales y acelerar el desarrollo de dispositivos médicos.
Analizaron el efecto de la forma del material, la composición y las condiciones ambientales dictadas por la elección del sitio de implantación, en el perfil de erosión de los materiales naturales y sintéticos. Este perfil dicta qué tan efectivo es el material y cuando los fármacos y las células están incrustados en él, la erosión del material dictará la liberación del fármaco y la eficacia de las células y el perfil de secreción que determina el resultado terapéutico.

El Dr. Artzi explicó:
"Creemos que un enfoque integrador que considere los cambios dinámicos en los materiales erosionables y concuerde con sus propiedades con los de tipo y estado de tejido específico, permitirá el desarrollo de dispositivos médicos con resultados clínicos ajustables y predecibles. La capacidad de detectar y pronosticar el curso del tiempo de la erosión in vivo es crucial para el diseño, el escrutinio regulatorio informado y el uso del creciente número de dispositivos biomédicos con propiedades erosivas ".

El Dr. Artzi y su equipo usan estos descubrimientos y métodos para caracterizar y diseñar materiales compuestos que se degradan de manera programada para permitir la liberación programada de medicamentos y la función celular controlada para aplicaciones cardiovasculares y de cáncer.
Además de Artzi y Edelman, los coautores del artículo son Nuria Oliva, Cristina Purón, Sagi Shitreet, Shay Artzi, Adriana Bon Ramos, Adam Groothuis y Gary Sahagian.
El trabajo fue respaldado por NIH (GM / HL 49039, UL1 RR 025758) y el MIT Deshpande Center.
Escrito por Grace Rattue

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