La espectroscopía Raman es una técnica mediante la cual se capta la luz que ha sido esparcida inelásticamente por un medio de interés, gracias a que esta luz trae consigo información a nivel molecular, es posible obtener un espectro único característico del material. Una de sus principales aplicaciones es la caracterización e identificación de biomoléculas, especialmente biomarcadores, ya que es posible diferenciarlos: ya sea que correspondan a estados óptimos de salud o a estados en los que se presenta alguna enfermedad. La espectroscopía Raman se proyecta como una técnica que puede ser usada clínicamente para mejorar los diagnósticos médicos de una forma rápida y no invasiva. El cáncer requiere de diagnósticos certeros y rápidos, su detección temprana puede ser determinante para la sobrevivencia del paciente por lo que diversos biomarcadores están siendo investigados, dos de ellos la proteína p53 (en su estado natural y sus mutaciones) y el aminoácido L-Asparagina; los cuales, particularmente en esta tesis, se han estudiado mediante espectroscopía Raman. La proteína p53 en su estado natural tiene la capacidad de reparar el ADN de células dañadas o bien conducirlas hacia la muerte antes de que el daño prolifere, sin embargo, cuando ocurren mutaciones hay mayor probabilidad de que se desarrollen tumores. Poder identificar y diferenciar entre la proteína p53 natural y sus mutantes con métodos de detección sencillos, puede significar un avance importante en la detección temprana del cáncer. Las células cancerígenas de leucemia linfoblástica aguda se alimentan del aminoácido L-Asparagina, los tratamientos anti-leucemia incluyen métodos para su eliminación, sin embargo, a la fecha no existe un método certero y sencillo que permita monitorear la biodisponibilidad de este aminoácido durante el tratamiento. Mediante espectroscopía Raman, métodos de análisis multivariable y de aprendizaje automático, en este trabajo se determinó el límite de detección para identificar a la proteína p53 y se logró diferenciar entre la proteína p53 natural y tres de sus mutantes: R273H, E343A y L344A. Además, se probaron diferentes superficies con L-Asparagina para aplicar espectroscopía Raman mejorada por superficies y caracterizar el espectro del aminoácido.
Raman spectroscopy is a technique by which the light scattered inelastically is obtained and studied. This light brings information from the molecular level, making it possible to get a unique spectrum for the material under examination. One of the applications of Raman spectroscopy is the characterization and identification of biomolecules, particularly biomarkers, since it is feasible to differentiate among them; either they correspond to optimal states of health or to conditions in which some disease occurs. Raman spectroscopy is projected as a technique that can be used clinically to improve medical diagnosis quickly and noninvasively. Cancer requires accurate and rapid diagnoses; its early detection can be decisive for the patient's survival. Various biomarkers are being investigated, two of them the p53 protein (wild type and mutants) and the amino acid L-Asparagine, particularly in this thesis through Raman spectroscopy. The p53 wild-type protein repairs the DNA in damaged cells or leads them to death before damage proliferates. However, when mutations occur, tumors are more likely to develop. Identifying and differentiating between wild-type p53 protein and its mutants with simple detection methods can be an essential step towards the early detection of cancer. Cancer cells of acute lymphoblastic leukemia feed on the amino acid L-Asparagine; antileukemia treatments include strategies for its elimination. However, no accurate and straightforward method allows monitoring the bioavailability of this amino acid during treatment. Utilizing Raman spectroscopy, multivariate analysis, and machine learning, the detection limit for the p53 protein was determined in this work. It was possible to differentiate between the wild-type protein and three mutants: R273H, E343A, and L344A. Different surfaces were tested with L-Asparagine to apply surfaceenhanced Raman spectroscopy and characterize the amino acid spectrum.