Dispositivos de detección optofluídicos portátiles podrían realizar simultáneamente una variedad de pruebas médicas
Actualizado el 04 Jul 2023
Si bien se ha creado una variedad de dispositivos de prueba basados en chips, se enfocan principalmente en un objetivo o prueba en particular debido a la amplia gama de formas y cantidades que toman las biomoléculas. Por ejemplo, las proteínas que sirven como biomarcadores de enfermedades pueden tener concentraciones que difieren en más de diez órdenes de magnitud. Ahora, los científicos han utilizado nuevos métodos de procesamiento de señales en un biosensor basado en un chip optofluídico, lo que permite la detección de fluorescencia perfecta de una mezcla de nanoesferas que abarca ocho órdenes de magnitud en concentración, desde attomolar hasta nanomolar. Esto amplía el rango de concentración de trabajo de estos sensores en más de 10.000 veces, allanando el camino para sensores optofluídicos portátiles integrados extremadamente sensibles que pueden realizar varias pruebas médicas simultáneas, incluso si las pruebas involucran diferentes tipos de biopartículas, como virus y ADN, en concentraciones ampliamente variables.
Investigadores de la Universidad de California, Santa Cruz (UCSC, Santa Cruz, CA, EUA) están desarrollando una plataforma de prueba versátil basada en chips optofluídicos. Estos chips fusionan canales ópticos y microfluídicos en un chip de plástico o silicio y detectan partículas iluminándolas con un rayo láser y midiendo posteriormente la respuesta de la partícula con un detector sensible a la luz. Los investigadores habían demostrado previamente que su plataforma es capaz de realizar varios análisis y detectar una multitud de tipos de partículas, incluidos ácidos nucleicos, proteínas, virus, bacterias y biomarcadores de cáncer. Sin embargo, hasta ahora, empleaban detectores separados y técnicas de análisis de señales para medir partículas con concentraciones altas y bajas. Esto era necesario ya que una alta concentración de un tipo de partícula podía generar una gran respuesta que ahogaba las señales más pequeñas de otras partículas presentes en bajas concentraciones.
En su última investigación, los científicos idearon técnicas de procesamiento de señales que pueden detectar simultáneamente partículas en concentraciones altas y bajas, independientemente de si las concentraciones se conocen de antemano. Para lograrlo, combinaron diferentes frecuencias de modulación de señal: modulación láser de alta frecuencia para detectar partículas en concentraciones bajas y modulación láser de baja frecuencia para detectar señales grandes de numerosas partículas en concentraciones altas. También implementaron un algoritmo altamente eficiente que desarrollaron recientemente para identificar señales de partículas individuales en bajas concentraciones en tiempo real. El aprendizaje automático fue beneficioso para identificar patrones de señales, permitiendo una diferenciación de alta precisión de varios tipos de partículas. El equipo demostró su nuevo método de análisis de señales mediante la introducción de chips biosensores optofluídicos en una solución de nanoesferas en concentraciones variables y con diferentes colores de fluorescencia. Pudieron determinar con precisión la concentración de perlas de color amarillo verdoso y carmesí, aunque sus concentraciones en la mezcla variaron en un factor superior a 10.000.
"Este trabajo es nuestro último paso en el desarrollo de dispositivos de detección de optofluidos integrados que son lo suficientemente sensibles para detectar biomoléculas individuales y funcionan en una amplia gama de concentraciones", dijo Holger Schmidt del Centro WM Keck para optofluidos a nanoescala en la USCS, quien dirigió la investigación. "Hemos demostrado que esto se puede hacer con un solo método, lo que nos permite medir y distinguir simultáneamente múltiples tipos de partículas a la vez, incluso si tienen concentraciones muy diferentes".
“Estos avances en el análisis de señales son ideales para permitir el funcionamiento del dispositivo en el punto de atención donde la calidad de la señal puede ser deficiente y donde se requiere un análisis de datos en tiempo real”, agregó Schmidt.
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