Захват вирусов из воздуха: поиск функциональных биосенсоров

Ученые из Университета Тохоку опубликовали обзор в журнале Advanced Materials о последних попытках создания функциональных биосенсоров на основе материалов, преобразующих механическую энергию в электрическую или магнитную, и наоборот.

Пьезоэлектрические сенсоры

Пьезоэлектрические материалы преобразуют механическую энергию в электрическую. Антитела к конкретному вирусу помещают на электрод, интегрированный в такой материал. Взаимодействие целевого вируса с антителами увеличивает массу, что снижает частоту электрического тока в материале, сигнализируя о присутствии вируса. Этот тип сенсора исследуется для обнаружения вирусов, включая вирус папилломы человека, ВИЧ, грипп A, Эбола и гепатит B.

Магнитострикционные сенсоры

Магнитострикционные материалы преобразуют механическую энергию в магнитную и наоборот. Их исследуют для выявления бактериальных инфекций (брюшной тиф, чума свиней) и спор сибирской язвы. Антитела фиксируют на чипе биосенсора, размещенного на материале, и прикладывают магнитное поле. Если целевой антиген связывается с антителами, это увеличивает массу материала, приводя к изменению магнитного потока, которое регистрируется с помощью катушки.

Будущее и перспективы

Развитие искусственного интеллекта и компьютерного моделирования может помочь в поиске более чувствительных пьезоэлектрических и магнитострикционных материалов. Будущие материалы могут быть беспроводными, бескатушечными и гибкими, что позволит интегрировать их в ткани и конструкции.

Ученые исследуют возможность использования таких материалов для обнаружения в воздухе SARS-CoV-2, вируса, вызывающего COVID-19. Подобные сенсоры можно встроить, например, в вентиляционные системы метро для мониторинга распространения вируса в реальном времени. Носимые сенсоры могли бы предупреждать людей о вирусной угрозе в окружающей среде.

Как отмечает материаловед Фумио Нарита, для домашнего применения или "умной" одежды необходимы более эффективные, надежные, чувствительные, точные, компактные и доступные сенсоры. Их реализация станет возможной благодаря дальнейшему прогрессу в материаловедении, искусственном интеллекте, машинном обучении и анализе данных.