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| Fuente: Oleksandr Siedov/Getty Images |
17 diciembre 2024.- Los investigadores de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York han desarrollado un microchip que puede detectar, a escala nanométrica, múltiples enfermedades a partir de una única muestra de aire, lo que acerca la promesa de diagnósticos portátiles y caseros a la realidad.
El nuevo avance en transistores de efecto de campo (FET), descrito en la revista Nanoscale , podría llegar a integrarse en dispositivos como los relojes inteligentes para detectar concentraciones minúsculas de virus o bacterias en el aire.
“Este estudio abre nuevos horizontes en el campo de la biodetección”, afirmó la Dra. Elisa Riedo, profesora de ingeniería química y biomolecular en NYU Tandon. “Los microchips, la columna vertebral de los teléfonos inteligentes, las computadoras y otros dispositivos inteligentes, han transformado la forma en que las personas se comunican, se entretienen y trabajan. De manera similar, hoy en día, nuestra tecnología permitirá que los microchips revolucionen la atención médica, desde el diagnóstico médico hasta la salud ambiental”.
Estos investigadores, entre ellos Davood Shahrjerdi, PhD, profesor de ingeniería eléctrica e informática en NYU Tandon, Giuseppe de Peppo, PhD, profesor asociado de la industria en NYU, y Riedo, se embarcaron en aprovechar el poder de los FET para ir más allá de sus funciones electrónicas habituales en dispositivos inteligentes para, en cambio, identificar patógenos a través de señales digitales únicas.
“La tecnología innovadora que se muestra en este artículo utiliza FET, sensores electrónicos en miniatura que detectan directamente los marcadores biológicos y los convierten en señales digitales”, dijo Shahrjerdi, quien también es director de la sala limpia de nanofabricación de la Universidad de Nueva York, que produjo los microchips. “Este enfoque avanzado permite obtener resultados más rápidos, realizar pruebas para múltiples enfermedades simultáneamente y transmitir datos de manera inmediata a los proveedores de atención médica”.
El desarrollo de estos FET fue impulsado por los recientes avances en materiales como el grafeno, el óxido de indio y los nanocables, que permiten detectar señales biológicas en concentraciones extremadamente bajas, hasta niveles femtomolares (una cuatrillónésima parte de un mol). Sin embargo, hasta ahora, detectar múltiples patógenos a la vez en un solo chip seguía siendo un desafío importante.
Para solucionar este problema, los investigadores utilizaron una técnica novedosa llamada litografía de sonda de barrido térmico (tSPL) para fabricar los chips. La tSPL es una tecnología innovadora que permite la creación de patrones precisos de superficies de FET con resoluciones de hasta 20 nanómetros. Esto permite diseñar transistores que tienen biorreceptores únicos. Estos biorreceptores únicos, todos en un solo chip, permiten la detección de múltiples patógenos a la vez.
Cuando el equipo probó sus nuevos chips, descubrió que sus biosensores basados en FET podían detectar tan solo tres concentraciones atmolares de proteínas de pico de SARS-CoV-2 y solo 10 partículas de virus vivos por mililitro, al tiempo que distinguían eficazmente entre diferentes cepas de virus, incluida la influenza A. Este alto nivel de especificidad es un avance importante para crear una nueva generación de diagnósticos que podrían usarse tanto en el entorno clínico como en el hogar.
La investigación contó con el apoyo de la empresa de diagnóstico molecular Mirimus y de la empresa australiana de construcción e inversión LendLease, que está explorando formas de integrar tecnologías innovadoras de control de la salud en la infraestructura urbana. Ambas empresas están colaborando con investigadores de la Universidad de Nueva York para llevar estos nuevos diagnósticos al mercado.
A medida que la tecnología de semiconductores sigue avanzando, aumenta la viabilidad de ampliar el uso de estos microchips. El potencial de los biosensores basados en FET para transformar la detección de enfermedades es enorme, permitiendo diagnósticos en tiempo real que podrían ayudar a reducir la carga sobre los sistemas de atención médica y permitir que las personas controlen su propia salud.
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