Biosensor microfluídico inteligente con electrodos LIG modificados con GluOx de poliaminas y deconvolución de la...

Área de la Ciencia:

• Biosensores y detección electroquímica
• Ciencias de los materiales e ingeniería
• Aplicaciones de aprendizaje automático en el diagnóstico

Sus antecedentes:

• Los sensores de glucosa actuales se enfrentan a desafíos en cuanto a sensibilidad, flexibilidad y detección simultánea del analito.
• El desarrollo de biosensores robustos e inteligentes es crucial para el manejo eficaz de la diabetes y el monitoreo continuo.
• El grafeno inducido por láser (LIG) ofrece una plataforma prometedora para la electrónica flexible, pero la optimización de la fabricación es clave.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un biosensor de glucosa microfluídico altamente sensible, flexible e inteligente.
• Optimizar la fabricación de electrodos LIG utilizando el aprendizaje automático para mejorar la eficiencia y la reproducibilidad.
• Para permitir la cuantificación simultánea en tiempo real de la glucosa y el lactato mediante la desconvolución de la señal basada en ML.

Principales métodos:

• Fabricación de electrodos LIG optimizados mediante ML supervisado (regresión forestal aleatoria).
• Desarrollo de una arquitectura de la glucosa oxidasa (CS/GluOx) funcionalizada por el sacaruro de poliamina enlazada con el PEG.
• Caracterización electroquímica de la detección de glucosa y lactato, incluido el rendimiento en condiciones de flexión.
• Aplicación del ML para la desconvolución de la señal en muestras mixtas de analito.

Principales resultados:

• La optimización de ML redujo el tiempo de fabricación de LIG en un 60% con una alta precisión (R2=0,92, RMSE=0,14 mC/cm2).
• La arquitectura CS/GluOx-PEG demostró una excelente estabilidad (> 90% de señal después de 250 ciclos CV a 45° de flexión).
• Detección lineal de glucosa (0,4-10 mM) con alta sensibilidad tanto en el estado plano como en el doblado.
• Cuantificación exitosa simultánea en tiempo real de la glucosa y el lactato con un RMSE bajo (0,18 mM y 0,21 mM, respectivamente).

Conclusiones:

• El biosensor microfluídico desarrollado exhibe un rendimiento electroquímico superior, flexibilidad y robustez en comparación con los sensores existentes.
• La integración de ML para la optimización de la fabricación y la desconvolución de la señal mejora la inteligencia y la funcionalidad del sensor.
• Esta plataforma tiene un potencial significativo para sistemas avanzados de monitoreo continuo de la glucosa (CGM, por sus siglas en inglés), que mejoran el manejo de la diabetes.