Dispositivo eletroquímico duplo e integrado para detecção multiplexada de biomarcadores

Resumo

A combinação de métodos eletroanalíticos e aprendizagem de máquina é promissora para o diagnóstico precoce de câncer e outras doenças, principalmente com dispositivos sensíveis com operação no ponto de atendimento. Resultados ainda mais confiáveis e completos podem ser obtidos com dispositivos que detectam simultaneamente múltiplos biomarcadores. Porém, a produção desses sensores livres de rótulo e de mediadores redox externos é um desafio. Neste projeto, desenvolveremos dispositivos eletroquímicos duplos e integrados compostos por materiais de grafeno (ou nitreto de carbono) e moléculas sinalizadoras (eletroquimicamente ativas) imobilizadas na plataforma de detecção. Os dispositivos serão construídos usando eletrodos impressos; 2-3-diaminofenazina (DAP), azul de toluidina (TB) e polidopamina (PDA) serão usadas como moléculas sinalizadoras sobre a camada ativa. Serão desenvolvidos dispositivos para a detecção multiplexada dos seguintes biomarcadores: i) proteína spike (SARS-CoV-2), glicoproteínas hemaglutinina (HA) e neuraminidase (NA) (influenza H3N2); ii) proteínas interleucina-6 (IL-6) e de fator de crescimento endotelial vascular (VEGF) (câncer de cólon); iii) e antígeno carcinoembrionário (CEA) e enolase específica de neurônio (NSE) (câncer de pulmão). As arquiteturas moleculares dos sensores serão investigadas por difração de raios X (XRD), microscopia eletrônica de transmissão (TEM) e de varredura (SEM), espectroscopia de fotoelétrons excitados por raios X (XPS), microscopia de força atômica (AFM), voltametria cíclica (CV), espectroscopia de impedância eletroquímica (EIS), espectroscopia de infravermelho por reflexão, absorção com polarização modulada (PM-IRRAS) e espectroscopia por geração de soma de frequências (SFG). Os resultados serão analisados com ferramentas estatísticas e computacionais, incluindo visualização de informações e aprendizado de máquina.