Biossensor magnetoelástico para diagnóstico de Sars-Cov-2

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Lima, Luiza Felippi de
Orientador(a): Ely, Mariana Roesch
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Palavras-chave em Inglês:
Link de acesso: https://repositorio.ucs.br/11338/13739
Resumo: Biossensores magnetoelásticos pertencem à classe dos sensores mássicos e seu princípio de funcionamento é baseado na variação da frequência fundamental de ressonância. Esses biossensores destacam-se pela capacidade de detecção específica de patógenos mediante funcionalização estratégica de sua superfície. Nesta tese foi desenvolvido um biossensor magnetoelástico para detecção de Sars-CoV-2. Foram avaliados fatores extrínsecos que influenciam na sensitividade dos sensores magnetoelásticos, e.g. a influência da temperatura de operação, campo magnético aplicado, tratamentos térmicos e ambiente corrosivo. Um suporte de alumínio foi empregado como dissipador de calor para evitar variações de frequência de ressonância provenientes do auto aquecimento do sistema, e uma fonte de corrente de polarização com estabilidade do campo de 0,01% foi utilizada para eliminar os efeitos provenientes das variações de corrente, garantindo que as variações de frequência de ressonância sejam exclusivamente provenientes de aumento de massa. A aplicação de tratamento térmico antes e depois do processo de revestimento resultou em melhorias na homogeneidade de resposta dos sensores, além do aumento na resistência à corrosão. A superfície do sensor foi funcionalizada para torná-lo específico para detecção da proteína recombinante de Sars-CoV-2. A imobilização dos agentes de bioreconhecimento na superfície do sensor foi confirmada pela técnica de ATR-FTIR e a utilização de AuNPs, para amplificar o sinal de resposta, permitiu a realização da detecção da proteína recombinante do Sars-CoV-2. Os biossensores utilizados neste trabalho apresentaram uma sensitividade de massa de 196 Hz/µg. Alternativas para melhorar a sensitividade de massa do biossensor foram avaliadas através de simulações computacionais dos modos de vibração dos sensores, bem como a resposta da variação de frequência em função da posição e quantidade de massa carregada na superfície. A partir dos resultados obtidos foi possível realizar a funcionalização controlada da superfície do biossensor com o objetivo de ampliar o sinal da resposta levando em consideração apenas as regiões de maior intensidade de vibração e eliminando os pontos cegos, nos quais a variação de frequência de ressonância devido a massa aderida é praticamente nula. Em síntese, foi desenvolvido e otimizado um biossensor magnetoelástico para a detecção específica da proteína recombinante do Sars-CoV-2. Além de confirmar a eficácia da funcionalização da superfície do sensor e a amplificação do sinal por AuNPs, este trabalho destacou a importância de fatores extrínsecos, na sensitividade do dispositivo. As simulações computacionais permitiram a otimização da distribuição de massa na superfície do sensor, maximizando a sensitividade e eliminando pontos cegos. Esses avanços, permitem a utilização do biossensor com maior precisão e confiabilidade, consolidando-se como uma ferramenta promissora para aplicações diagnósticas na detecção de vírus. [resumo fornecidos pelo autor]
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Um suporte de alumínio foi empregado como dissipador de calor para evitar variações de frequência de ressonância provenientes do auto aquecimento do sistema, e uma fonte de corrente de polarização com estabilidade do campo de 0,01% foi utilizada para eliminar os efeitos provenientes das variações de corrente, garantindo que as variações de frequência de ressonância sejam exclusivamente provenientes de aumento de massa. A aplicação de tratamento térmico antes e depois do processo de revestimento resultou em melhorias na homogeneidade de resposta dos sensores, além do aumento na resistência à corrosão. A superfície do sensor foi funcionalizada para torná-lo específico para detecção da proteína recombinante de Sars-CoV-2. A imobilização dos agentes de bioreconhecimento na superfície do sensor foi confirmada pela técnica de ATR-FTIR e a utilização de AuNPs, para amplificar o sinal de resposta, permitiu a realização da detecção da proteína recombinante do Sars-CoV-2. Os biossensores utilizados neste trabalho apresentaram uma sensitividade de massa de 196 Hz/µg. Alternativas para melhorar a sensitividade de massa do biossensor foram avaliadas através de simulações computacionais dos modos de vibração dos sensores, bem como a resposta da variação de frequência em função da posição e quantidade de massa carregada na superfície. A partir dos resultados obtidos foi possível realizar a funcionalização controlada da superfície do biossensor com o objetivo de ampliar o sinal da resposta levando em consideração apenas as regiões de maior intensidade de vibração e eliminando os pontos cegos, nos quais a variação de frequência de ressonância devido a massa aderida é praticamente nula. Em síntese, foi desenvolvido e otimizado um biossensor magnetoelástico para a detecção específica da proteína recombinante do Sars-CoV-2. Além de confirmar a eficácia da funcionalização da superfície do sensor e a amplificação do sinal por AuNPs, este trabalho destacou a importância de fatores extrínsecos, na sensitividade do dispositivo. As simulações computacionais permitiram a otimização da distribuição de massa na superfície do sensor, maximizando a sensitividade e eliminando pontos cegos. Esses avanços, permitem a utilização do biossensor com maior precisão e confiabilidade, consolidando-se como uma ferramenta promissora para aplicações diagnósticas na detecção de vírus. [resumo fornecidos pelo autor]Magnetoelastic biosensors, categorized as mass sensors, operate by detecting variations in the fundamental resonance frequency. Their standout feature lies in their targeted pathogen detection capability, achieved through precise surface functionalization. In this thesis, a magnetoelastic biosensor was developed to detect Sars-CoV-2. Extrinsic factors influencing the sensitivity of magnetoelastic sensors were evaluated, e.g. the influence of operating temperature, applied magnetic field, thermal treatments, and corrosive environment. A support made of aluminum was used as a heat sink to prevent resonance frequency shifts due to self-heating, and a polarization bias current source with field stability of 0.01% was implemented to eliminate the effects of current variations. This ensured that any changes in resonance frequency were solely attributable to an increase in mass. Applying thermal treatment before and after the coating process improved the homogeneity of the sensor response and increased the corrosion resistance. The sensor's surface was functionalized to make it specific for detecting the recombinant Sars-CoV-2 protein. ATR-FTIR confirmed the immobilization of biorecognition agents on the sensor surface. Using AuNPs to amplify the response signal allowed the detection of the Sars-CoV-2 recombinant protein. The biosensors used in this work present a mass sensitivity of 196 Hz/µg. Alternatives to improve the biosensor's mass sensitivity were evaluated through computational simulations of the sensors' vibration modes, as well as the frequency variation response as a function of the position and amount of mass loaded on the surface. From the results obtained, it was possible to carry out controlled functionalization of the biosensor surface to expand the response signal, taking into account only the regions with the highest vibration intensity and eliminating the blind spots in which the resonance frequency variation due to the adhered mass is practically zero. In summary, a magnetoelastic biosensor was developed and optimized for the specific detection of the recombinant Sars-CoV-2 protein. In addition to confirming the efficacy of the sensor surface functionalization and signal amplification using AuNPs, this work highlighted the importance of extrinsic factors on the device's sensitivity. Computational simulations allowed for the optimization of mass distribution on the sensor surface, maximizing sensitivity and eliminating blind spots. These advancements enable the biosensor to be used with greater precision and reliability, establishing it as a promising tool for diagnostic applications in virus detection. [resumo fornecidos pelo autor]Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPESengporBiossensoresCOVID-19BiotecnologiaMagnetostricçãoBiosensorsCOVID-19BiotechnologyMagnetostrictionBiossensor magnetoelástico para diagnóstico de Sars-Cov-2info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Institucional da UCSinstname:Universidade de Caxias do Sul (UCS)instacron:UCSinfo:eu-repo/semantics/openAccessUniversidade de Caxias do Sulhttps://lattes.cnpq.br/1586983656057210LIMA, L. F.Doutorado em BiotecnologiaAguzzoli, CesarCampus Universitário de Caxias do SulORIGINALTese Luiza Felippi de Lima.pdfTese Luiza Felippi de Lima.pdfapplication/pdf4496925https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/13739/1/Tese%20Luiza%20Felippi%20de%20Lima.pdf176236f1dfc6ebc30670911920fe6c67MD51TEXTTese Luiza Felippi de Lima.pdf.txtTese Luiza Felippi de Lima.pdf.txtExtracted texttext/plain221544https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/13739/2/Tese%20Luiza%20Felippi%20de%20Lima.pdf.txtbd31606253c4b27d5457c9173fea8e93MD52THUMBNAILTese Luiza Felippi de Lima.pdf.jpgTese Luiza Felippi de Lima.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1377https://repositorio.ucs.br/xmlui/bitstream/11338/13739/3/Tese%20Luiza%20Felippi%20de%20Lima.pdf.jpgad721fa1511b2b5b693d206eb49d2965MD5311338/137392024-09-04 07:00:17.122oai:repositorio.ucs.br:11338/13739Repositório de Publicaçõeshttp://repositorio.ucs.br/oai/requestopendoar:2024-09-04T07:00:17Repositório Institucional da UCS - Universidade de Caxias do Sul (UCS)false
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