USP desenvolve sensor que detecta anticorpos da gripe aviária em minutos

Uma nova plataforma multissensor, desenvolvida por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP), se destaca pela capacidade de detectar anticorpos contra o vírus da gripe aviária em um curto período de cerca de seis minutos. Chamado de "língua" eletrônica, o dispositivo analisa áreas que apresentaram contato com o patógeno, sendo útil tanto em aplicações clínicas quanto veterinárias.

O estudo, realizado no Instituto de Física de São Carlos da USP e publicado na revista Applied Nano Materials, apresenta um sistema que utiliza proteínas vegetais em conjunto com nanopartículas de ouro como sensores. Esta solução representa uma alternativa de baixo custo para a identificação rápida de anticorpos do H5N1, patógeno responsável pela Influenza A.

As proteínas utilizadas na composição do sensor incluem Zeína, presente no milho; Jacalina, encontrada na jaca; e Concanavalina A, do feijão-de-porco, além da Sericina, usada para modificar as nanopartículas de ouro. O professor Osvaldo Novais de Oliveira Junior, orientador do projeto, destaca que a tecnologia foi criada com a premissa de utilizar materiais orgânicos, renováveis e biodegradáveis.

A língua eletrônica mede propriedades elétricas que permitem distinguir substâncias e sabores em amostras líquidas. Apesar de seu potencial para aplicações clínicas, a plataforma ainda não foi testada em amostras de sangue humano, utilizando apenas anticorpos comerciais durante os experimentos.

Desafios também se colocam para sua implementação no mercado, especialmente devido à alta sensibilidade dos sensores. Quando um sensor se desgasta, substituir por um novo pode requerer recalibração de todo o sistema. O uso de inteligência artificial pode ajudar a resolver esse problema, prevendo a resposta esperada de novos sensores integrados.

Segundo o professor, o principal desafio será escalar a produção de milhares de dispositivos, garantindo a reprodutibilidade e durabilidade, tudo isso mantendo um custo acessível.