Se necesitaron 13 años y mil millones de dólares para secuenciar el genoma humano, una enorme empresa científica que inició una nueva era de la medicina. Con los avances actuales en la tecnología de secuenciación, esa misma tarea solo hubiera tomado alrededor de un día a una fracción del costo. La tecnología del mañana podría reducir eso a meros segundos.

La secuenciación de ADN basada en nanoporos es una tecnología de tercera generación que tiene el potencial de transformar aún más la atención médica al proporcionar diagnósticos rápidos de enfermedades y personalizar la medicina. Cuanto más eficiente sea el método, el mejor. Si bien las empresas han comenzado a comercializar la tecnología, hay obstáculos que superar.

Un método de nanoporos actualmente en uso está basado en proteínas, es decir, biológico. Utiliza complejos de proteínas de membrana que tienen la capacidad de distinguir entre individuos y grupos de nucleótidos. Desafortunadamente, las proteínas se descomponen con el uso intensivo requerido para la secuenciación, que podría ser millones de veces para la membrana de nanoporos.

Secuenciación de nanoporos de estado sólido, a diferencia de, utiliza materiales sintéticos. Nanomateriales bidimensionales como el grafeno, Nitrido de silicona, y el disulfuro de molibdeno proporcionan una capacidad mecánica y una estabilidad térmica y química superiores. Pero, todavía hay desventajas en este método. Los científicos necesitan más investigación para comprender y caracterizar mejor estos diferentes materiales en estado sólido.

Los investigadores de la Universidad Carnegie Mellon se sintieron intrigados por los recientes desarrollos en la síntesis de otro nanomaterial, MXene. También conocido como carburo de titanio, está en una clase de capa única, compuestos inorgánicos bidimensionales que tienen unos pocos átomos de espesor. Nadie había buscado previamente este material para su uso en la secuenciación de ADN de nanoporos. Los hallazgos fueron publicados en la revista ACS Nano .

Los MXenes son notables por sus propiedades que combinan aspectos tanto de metales como de cerámica, incluida una excelente conductividad térmica y eléctrica, resistencia al calor, fácil maquinabilidad, y excelente capacitancia volumétrica.

Los investigadores querían explorar MXene como un material de membrana potencial para la detección de ADN y observar cómo se compara con los otros nanomateriales. Investigar, utilizaron simulaciones de dinámica molecular para analizar sus interacciones con el ADN monocatenario. Midieron características físicas como la corriente iónica, tiempo de residencia, rastros de bases de ADN, fisisorción, flexibilidad de las bases, e hidratación del nanoporo.

Una matriz de nanoporos puede contener cientos de poros con diámetros inferiores a ocho nanómetros. "Si los nanoporos son demasiado grandes, todo el material genético pasa a través de la membrana mezclado, "explicó Amir Barati Farimani, profesor asistente de ingeniería mecánica. "Si es demasiado pequeño, no puede pasar en absoluto ".

El equipo descubrió que un nanoporo basado en MXene podía detectar diferentes tipos de bases de ADN con un alto nivel de sensibilidad. "Demostramos que MXene es un nanomaterial eficaz y prometedor para su uso en una plataforma de detección basada en nanoporos, "dijo Barati Farimani.

Los investigadores pretenden ampliar su trabajo aprovechando potentes algoritmos de inteligencia artificial (IA) para mejorar la detección de ADN por el sistema de nanoporos. Las bases de ADN tienen características únicas que pueden usarse como entrada para entrenar a la IA para mejorar la precisión de la detección de ADN. Y, La IA puede hacer uso de datos de simulación de alta dimensión para aprender y extraer las características más importantes para distinguir las bases del ADN.

"Las ampliaciones de este trabajo prometen mejorar enormemente la plataforma de detección basada en nanoporos y, en última instancia, superar el umbral para que esta tecnología sea de aplicación generalizada". "dijo Barati Farimani.

Otros autores incluyeron a Prakarsh Yadav y Zhonglin Cao, ambos Ph.D. estudiantes.