Os pesquisadores demonstraram melhorias significativas para dispositivos de detecção baseados em chip usados para detectar ou analisar substâncias. As conquistas estabelecem as bases para dispositivos de detecção optofluídica integrados portáteis altamente sensíveis que podem ser usados para realizar vários tipos de testes médicos simultaneamente, mesmo que envolvam tipos completamente diferentes de biopartículas – como partículas virais e DNA – em concentrações amplamente variadas.
Conforme relatado em Óptica Journal, pesquisadores liderados por Holger Schmidt do WM Keck Center for Nanoscale Optofluidics da University of California, Santa Cruz (UCSC), aplicaram novas técnicas de processamento de sinal a um biossensor baseado em chip optofluídico. Esses avanços permitiram a detecção contínua de fluorescência de uma mistura de nanoesferas em concentrações em oito ordens de grandeza, de attomolar a nanomolar. Isso amplia a faixa de concentração na qual esses sensores podem funcionar por um fator de mais de 10.000.
“Este trabalho é o nosso último passo no desenvolvimento de dispositivos sensores optofluídicos integrados que são sensíveis o suficiente para detectar biomoléculas únicas e trabalhar em uma ampla gama de concentrações”, disse Schmidt. “Mostramos que isso pode ser feito com um único método, que nos permite medir e distinguir simultaneamente vários tipos de partículas, mesmo que tenham concentrações muito diferentes”.
Criando um dispositivo de teste multiuso
Embora muitos tipos de dispositivos de teste baseados em chip tenham sido desenvolvidos, a maioria se concentra em um alvo ou tipo de teste porque as biomoléculas vêm em muitas formas diferentes e em quantidades muito diferentes. Por exemplo, as concentrações de várias proteínas usadas como biomarcadores de doenças podem variar em mais de dez ordens de grandeza.
O grupo de Schmidt, em colaboração com Aaron Hawkins na Brigham Young University, está trabalhando para desenvolver uma plataforma de teste que possa ser usada para vários tipos de análises. É baseado em chips optofluídicos, que combinam ótica e canais microfluídicos em um chip de silício ou plástico. As partículas são detectadas iluminando-as com um feixe de laser e, em seguida, medindo a resposta das partículas com um detector sensível à luz.
Os pesquisadores demonstraram anteriormente que sua plataforma tem a sensibilidade necessária para realizar vários tipos de análises e pode detectar muitos tipos diferentes de partículas, incluindo ácidos nucleicos, proteínas, vírus, bactérias e biomarcadores de câncer. No entanto, até agora, eles usaram detectores separados e técnicas de análise de sinal para medir partículas com concentrações altas e baixas. Isso foi necessário porque, se um tipo de partícula está presente em uma concentração muito alta, ele cria uma resposta muito grande que supera os sinais muito menores de outro tipo de partícula presente em baixas concentrações.
Melhor processamento de sinal
No novo trabalho, Schmidt e o estudante de pós-graduação Vahid Ganjalizadeh desenvolveram métodos de processamento de sinal que podem ser usados para detectar partículas em altas e baixas concentrações simultaneamente, mesmo que as concentrações não sejam conhecidas com antecedência. Para fazer isso, eles combinaram diferentes frequências de modulação de sinal: modulação a laser de alta frequência para distinguir partículas únicas em baixas concentrações e modulação a laser de baixa frequência para detectar grandes sinais de muitas partículas simultaneamente em altas concentrações.
“Em segundo lugar, implementamos um loop de feedback que detecta quando os sinais são realmente grandes e ajusta a potência do laser de entrada de acordo”, disse Schmidt. “Desta forma, podemos detectar grandes sinais de altas concentrações sem sobrecarregar os sinais fracos que podem estar presentes de outra espécie em baixas concentrações. Isso nos permitiu detectar simultaneamente partículas que estavam presentes em concentrações muito diferentes.”
Os pesquisadores também aplicaram um algoritmo extremamente rápido que desenvolveram recentemente para identificar sinais de partículas únicas em baixas concentrações em tempo real. O aprendizado de máquina também ajudou a reconhecer padrões de sinal para que diferentes tipos de partículas pudessem ser distinguidos com alta precisão. “Esses avanços na análise de sinal são ideais para permitir a operação do dispositivo no ponto de atendimento, onde a qualidade do sinal pode ser ruim e onde a análise de dados é necessária em tempo real”, disse Schmidt.
Distinguir concentrações baixas e altas
Os pesquisadores demonstraram sua nova abordagem de análise de sinal bombeando chips de biossensores optofluídicos com uma solução de nanoesferas em diferentes concentrações e com várias cores de fluorescência. Eles foram capazes de identificar corretamente a concentração de grânulos verde-amarelo e carmesim, embora suas concentrações diferissem por um fator de mais de 10.000 na mistura.
“Enquanto este trabalho avança um sensor integrado específico baseado em sinais de fluorescência óptica, a técnica de análise de sinal pode ser usada com qualquer tipo de sinal dependente do tempo que cubra uma ampla faixa de concentração”, disse Schmidt. “Isso pode incluir diferentes sinais ópticos, mas também sensores elétricos.”
A tecnologia de biossensor optofluídico da equipe está atualmente sendo comercializada pela empresa de dispositivos médicos Fluxus Inc. Os pesquisadores também estão trabalhando para adaptar seus métodos para estudar produtos moleculares de organoides artificiais de tecido celular neuronal. Este projeto, que faz parte do Centro de Genômica de Células Vivas da UCSC, um Centro de Excelência em Ciência Genômica do NIH, pode fornecer mais informações sobre áreas como doenças neurogenerativas e câncer pediátrico.
Mais Informações:
Vahid Ganjalizadeh et al, técnica de modulação de tempo adaptável para detecção de partículas multiplexadas no chip em escalas, Óptica (2023). DOI: 10.1364/OPTICA.489068
Citação: Pesquisadores fazem grandes avanços em direção a um chip biossensor para todos os fins (2023, 22 de junho) recuperado em 22 de junho de 2023 em https://phys.org/news/2023-06-major-all-purpose-biosensor-chip.html
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