Un equipo de investigación del Francis Crick Institute, en colaboración con la empresa suiza AlveoliX, ha desarrollado un modelo de pulmón humano en miniatura que permite estudiar enfermedades respiratorias con un nivel de detalle difícil de alcanzar hasta ahora. El estudio se ha publicado en la revista Science Advances y no supone la creación de un pulmón completo para trasplantes, sino algo distinto y muy relevante: un sistema experimental que imita cómo funciona el tejido pulmonar humano en condiciones reales.

El modelo se basa en un “pulmón en chip”, un pequeño dispositivo que reproduce los alvéolos, las estructuras donde se produce el intercambio de oxígeno en nuestros pulmones. Para construirlo, el equipo de investigación utilizó células madre pluripotentes inducidas (iPSCs) obtenidas de una única persona donante. A partir de ellas generaron distintos tipos de células pulmonares y del sistema inmunitario, todas con la misma información genética. Esto es clave, porque evita las variaciones que se producen cuando se mezclan células de distintas personas y permite estudiar respuestas más precisas a infecciones o tratamientos.

El dispositivo no solo reproduce la estructura del pulmón, sino también su movimiento: las células se estiran y se relajan de forma rítmica, simulando la respiración. Gracias a ello, el tejido se comporta de manera muy similar a un pulmón real. Para comprobar su utilidad, el equipo lo utilizó para estudiar una infección por tuberculosis, observando cómo interactúan las bacterias con las células pulmonares y cómo responde el sistema inmunitario en las primeras fases de la enfermedad.

Este es un avance importante porque permite investigar enfermedades respiratorias humanas sin depender tanto de modelos animales y con mayor fidelidad a lo que ocurre en el cuerpo. Además, abre la puerta a estudiar cómo influyen factores genéticos individuales y a probar tratamientos de forma más segura y personalizada. En un contexto en el que las enfermedades pulmonares siguen siendo un problema global, contar con herramientas más precisas para entenderlas es un paso significativo.

Fuente: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.aea9874

Imagen: Chat GPT