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dc.contributor.advisorLiz Marzán, Luis Manuel
dc.contributor.advisorCarracedo Pérez, Arkaitz ORCID
dc.contributor.authorPlou Izquierdo, Javier
dc.date.accessioned2022-05-23T09:25:39Z
dc.date.available2022-05-23T09:25:39Z
dc.date.issued2022-05-13
dc.date.submitted2022-05-13
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/56671
dc.description184 p.es_ES
dc.description.abstractEl objetivo general de la presente tesis se ha centrado en la monitorización de modelos celulares mediante la técnica de espectroscopia de Raman aumentada en superficies (SERS). Las tecnologías desarrolladas en la tesis han perseguido, por un lado, mejorar la recreación del ambiente tumoral a escala de laboratorio, y por otra parte, su integración junto con estructuras plasmónicas para el análisis por SERS de los modelos tumorales creados artificialmente. Más en concreto, se han analizado las alteraciones en la concentración relativa de los metabolitos presentes en el medio extracelular como resultado de la reprogramación metabólica característica de los tumores, la cual permite a su vez un crecimiento descontrolado de dichas células.La disposición conjunta de ambas tecnologías (cultivos celulares en 3D y nanoplasmónica) ofrece un marco único para la identificación de aquellos procesos celulares que se encuentran alterados durante el crecimiento de tumores. Hasta la fecha, la mayoría de las técnicas de laboratorio que se habían empleado para caracterizar ambientes celulares en el laboratorio implicaban procesos invasivos, es decir, quemodifican o incluso desintegraban la muestra para poder analizarla. En contraposición, la espectroscopia Raman había permitido adquirir información sobre la composición del medio celular de una manera mínimamente invasiva. Basada en los fenómenos de dispersión inelástica, la técnica de Raman emplea luz monocromática (generalmente de un láser) para irradiar la muestra bajo análisis, de forma que la interacción entre la muestra y el láser provoca un cambio en la energía de los fotones dispersados, específico de los modos vibraciones de las moléculas irradiadas. Por lo tanto, la luz dispersada y recogida por un detector, permite caracterizar el sistema biológico que ha sido previamente iluminado, sin marcaje previo. Sin embargo, las señales detectadas por dispersión Raman son de manera general muy débiles, por lo que se requiere una intensificación de dichas señales para poder detectar la presencia de metabolitos extracelulares (a bajas concentraciones). En esta tesis se decidió implantar la modalidad conocida como SERS, que hace uso de las propiedades plasmónicas de nanopartículas metálicas (principalmente de oro), las cuales dan lugar a campos eléctricos elevados cuando se iluminan en resonancia con los plasmones superficiales. Como resultado, la señal de Raman de las moléculas adsorbidas sobre dichas superficies metálicas se ve amplificada en varios órdenes de magnitud. Sobre esta base, se han desarrollado en la tesis diferentes plataformas destinadas a combinar sustratos plasmónicos, formados por fijación de nanopartículas de oro sobre estructuras rígidas en 2D, o bien embebidas en redes poliméricas, junto con modelos de células tumorales en crecimiento. La finalidad de la tesis ha sido pues, la monitorización de diferentes procesos celulares en dichos dispositivos mediante SERS, y su posterior interpretación biológica en el ámbito del metabolismo tumoral y la mejora del tratamiento.es_ES
dc.description.sponsorshipCICbioGUNE; CICbiomaGUNEes_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.subjectRaman spectroscopyes_ES
dc.subjectmetabolic processeses_ES
dc.subjectmolecular biologyes_ES
dc.subjectEspectroscopia Ramanes_ES
dc.subjectprocesos metabólicoses_ES
dc.subjectbiología moleculares_ES
dc.titleLabel-Free Monitoring of Tumor Models by Surface-Enhanced Raman Scatteringes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises_ES
dc.identifier.studentID902432es_ES
dc.identifier.projectID20499es_ES
dc.departamentoesBioquímica y biología moleculares_ES
dc.departamentoeuBiokimika eta biologia molekularraes_ES


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