Sensor de aliento portátil que detecta biomarcadores de neumonía en minutos
Actualizado el 29 Mar 2026
La neumonía se suele confirmar con radiografías de tórax o análisis de laboratorio que pueden tardar horas, lo que retrasa las decisiones clínicas tanto en entornos hospitalarios como ambulatorios. Los diagnósticos basados en el aliento prometen resultados más rápidos, pero generalmente requieren instrumentos voluminosos que no están disponibles en la mayoría de los centros de atención. Por lo tanto, detectar biomarcadores de la enfermedad en el aliento exhalado ha sido un desafío fuera de los laboratorios especializados. Ahora, los investigadores presentan un sensor portátil que captura y lee biomarcadores sintéticos de neumonía en el aliento en cuestión de minutos.
En el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), ingenieros han desarrollado un sensor de aliento a escala de chip diseñado para la detección rápida y en el punto de atención de la neumonía y otras afecciones pulmonares. El sistema combina nanopartículas inhalables que contienen biomarcadores sintéticos con una superficie diseñada para atrapar y leer dichos biomarcadores tras una escisión específica para cada enfermedad. El equipo planea incorporar el sensor en un dispositivo portátil para su uso en entornos clínicos o domésticos.

El dispositivo, denominado PlasmoSniff, funciona mediante la combinación de plasmónica y espectroscopia Raman. Los pacientes inhalarían nanopartículas marcadas con biomarcadores sintéticos que se escinden únicamente en presencia de enzimas relacionadas con enfermedades, como las asociadas a la neumonía. Los biomarcadores escindidos se exhalan y atraviesan un nanohueco formado entre una fina película de oro y nanopartículas de oro recubiertas con una capa de sílice porosa. Los enlaces de hidrógeno mediados por agua dentro de este espacio de 5 nanómetros capturan las moléculas objetivo, mientras que la resonancia plasmónica amplifica su dispersión Raman, lo que permite su identificación mediante sus "huellas" vibracionales.
Para el estudio, los investigadores evaluaron el sensor utilizando muestras de líquido pulmonar de ratones sanos a las que se les añadieron biomarcadores de neumonía previamente desarrollados por el equipo. Las muestras se evaporaron para simular el aliento exhalado, el sensor se montó en la tapa del vial y un espectrómetro Raman midió la luz dispersada al pasar el vapor a través del dispositivo. El sensor detectó rápidamente biomarcadores de neumonía en concentraciones extremadamente bajas y clínicamente relevantes. Un trabajo anterior, publicado en 2020, demostró que estos biomarcadores aparecen en ratones infectados a una concentración de aproximadamente 10 partes por mil millones, según el análisis de espectrometría de masas.
El estudio se publicó en línea en Nano Letters. En MIT.nano se llevaron a cabo varias etapas de caracterización y fabricación. El equipo señala que la plataforma puede detectar enfermedades más allá de la neumonía, así como biomarcadores no patológicos, siempre que el objetivo tenga una huella vibracional conocida.
“Nuestro próximo objetivo es crear un sistema de recolección de aliento, como una mascarilla en la que se pueda respirar. El paciente usaría primero un inhalador, por ejemplo, para el asma, para inhalar las nanopartículas. Luego, respiraría a través del sensor de la mascarilla durante cinco minutos. Posteriormente, podríamos integrar un espectrómetro Raman portátil para detectar cualquier biomarcador exhalado en cuestión de minutos”, explicó Aditya Garg, investigador postdoctoral del Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT.
“No se limita solo a estos biomarcadores ni a aplicaciones de diagnóstico. También puede detectar sustancias químicas industriales o contaminantes atmosféricos. Si una molécula puede formar enlaces de hidrógeno con el agua, podemos usar su huella vibracional para detectarla. Es una plataforma bastante universal”, afirmó Loza Tadesse, profesora adjunta de ingeniería mecánica en el MIT y líder del proyecto.
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Departamento de Ingeniería Mecánica del MIT








