¿Por qué la reproducibilidad es tan importante en la investigación del cáncer?
En investigación científica, obtener un resultado prometedor es apenas el comienzo. Para que ese resultado tenga verdadero valor, debe poder observarse nuevamente cuando el experimento se realiza bajo condiciones comparables.
Esto es especialmente relevante en investigación oncológica, donde pequeñas variaciones en las condiciones experimentales pueden modificar la respuesta observada y, con ello, la interpretación de los datos.
Cuando se estudia cómo responde una célula tumoral a un tratamiento, factores como el volumen dispensado, la concentración de un compuesto, la temperatura, el tiempo de incubación o incluso la manipulación de la muestra pueden influir en el resultado final.
Por eso, hablar de reproducibilidad no significa simplemente “hacer lo mismo otra vez”. Significa lograr que las variables relevantes permanezcan suficientemente controladas para obtener resultados consistentes y comparables.
La reproducibilidad se construye durante todo el experimento
No existe un único paso que determine si un experimento será reproducible. La calidad del resultado depende de múltiples etapas del flujo de trabajo:
Cada etapa puede introducir variabilidad. Controlarla contribuye a fortalecer la calidad experimental.
Esto adquiere especial importancia cuando se trabaja con múltiples muestras, réplicas, concentraciones o puntos experimentales. A medida que aumenta el número de operaciones manuales, también aumenta la cantidad de oportunidades para introducir diferencias entre las condiciones evaluadas.
¿Por qué es especialmente importante en investigación oncológica?
En cáncer, algunas de las diferencias que se buscan identificar experimentalmente pueden ser pequeñas, pero biológicamente relevantes.
Por ejemplo:
- ¿A qué concentración comienza una célula tumoral a responder a un compuesto?
- ¿La respuesta cambia dependiendo de una alteración molecular?
- ¿El efecto observado corresponde realmente al tratamiento aplicado?
- ¿Los resultados se mantienen cuando el experimento se repite?
Responder estas preguntas requiere controlar cuidadosamente las condiciones experimentales, especialmente cuando se construyen curvas dosis-respuesta o se comparan poblaciones celulares con características moleculares diferentes.
Un ejemplo real en investigación de cáncer colorrectal
Un estudio publicado en Cancers en 2025 evaluó ADT-007, un inhibidor pan-RAS experimental, utilizando modelos de cáncer colorrectal con KRAS mutado y RAS no mutado.
Los investigadores compararon diferentes concentraciones de ADT-007 con otros agentes antitumorales para estudiar la respuesta de las células al tratamiento.
La publicación corresponde a: De Nobrega DD, Eiler LC, Ahirwar P, et al. Evaluation of a Novel Pan-RAS Inhibitor in 3D Bioprinted Tumor Models. Cancers. 2025;17(18):2958. doi:10.3390/cancers17182958.
En este trabajo, la automatización formó parte del flujo experimental utilizado para manejar las diferentes condiciones del ensayo.
¿Cuál fue el papel de Eppendorf?
Los investigadores utilizaron un sistema epMotion® 5070, adaptado específicamente para el estudio, con el objetivo de automatizar tareas críticas de liquid handling.
Entre ellas:
- Diluciones seriadas de los compuestos.
- Preparación de diferentes concentraciones.
- Dispensación del tratamiento sobre las muestras.
- Administración de volúmenes definidos de 11 µL por condición.
El estudio trabajó con concentraciones comprendidas entre 0,03 nM y 1000 nM.
Es importante diferenciar ambos conceptos: el equipo controla los volúmenes que deben transferirse, mientras que las concentraciones se obtienen mediante la preparación y dilución de las soluciones.
El sistema epMotion® adaptado también formó parte de la plataforma empleada para controlar procesos como dilución, agitación y temperatura durante la generación de los modelos experimentales.
Automatizar no significa solamente trabajar más rápido
Una de las principales ventajas de automatizar tareas repetitivas es la posibilidad de ejecutar múltiples operaciones bajo condiciones más estandarizadas.
En ensayos que requieren numerosas transferencias, réplicas o concentraciones, mantener consistencia entre muestras puede resultar cada vez más complejo cuando todas las operaciones se realizan manualmente.
La automatización puede ayudar a reducir parte de esa variabilidad operacional y facilitar la ejecución sistemática de protocolos.
Esto no reemplaza un buen diseño experimental. Lo complementa.
Un protocolo científicamente sólido sigue requiriendo controles adecuados, réplicas, validación de resultados y una correcta interpretación de los datos.
epMotion® 5070: más allá de este estudio
El epMotion® 5070 es una plataforma de automatización para tareas rutinarias de liquid handling que puede utilizarse en diferentes aplicaciones de laboratorio. Su rango volumétrico es de 0,2 a 1.000 µL, dependiendo de la herramienta de dispensación utilizada.
Entre los procesos que pueden automatizarse se encuentran:
- Preparación de PCR y qPCR.
- Transferencia de tubos a placas.
- Reformateo de placas.
- Diluciones seriadas.
- Normalización de muestras.
- Transferencia de muestras y reactivos.
Además, la plataforma cuenta con 4 posiciones, capacidad para trabajar con formatos de hasta 384 pozos, tubos de 0,2 mL a 50 mL y cambio automático de herramientas.
Estas capacidades permiten llevar la automatización más allá de un experimento específico y aplicarla a diferentes flujos rutinarios del laboratorio.
La reproducibilidad comienza antes de obtener el resultado
La reproducibilidad no se determina únicamente cuando se analizan los datos.
Se construye desde la preparación de las muestras.
Desde el volumen que se pipetea hasta la forma en que se centrifuga, se controla la temperatura o se automatizan las transferencias, cada decisión experimental puede influir en la consistencia del resultado.
Por eso, contar con herramientas que ayuden a estandarizar diferentes etapas del flujo de trabajo puede ser relevante para laboratorios que buscan mejorar la consistencia de sus procesos experimentales.
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