Un sensor COVID-19 desarrollado en la Universidad Johns Hopkins podría revolucionar las pruebas de virus al agregar precisión y velocidad a un proceso que frustró a muchos durante la pandemia.

En un nuevo estudio publicado hoy en Nano Letters , los investigadores describen el nuevo sensor, que no requiere preparación de muestras y una experiencia mínima del operador, lo que ofrece una gran ventaja sobre los métodos de prueba existentes, especialmente para las pruebas de toda la población.

"La técnica es tan simple como poner una gota de saliva en nuestro dispositivo y obtener un resultado positivo o negativo", dijo Ishan Barman, profesor asociado de ingeniería mecánica, quien junto con David Gracias, profesor de ingeniería química y biomolecular, son los autores principales del estudio. "La novedad clave es que se trata de una técnica sin etiquetas, lo que significa que no se requieren modificaciones químicas adicionales, como el etiquetado molecular o la funcionalización de anticuerpos. Esto significa que el sensor podría eventualmente usarse en dispositivos portátiles".

Barman dice que la nueva tecnología, que aún no está disponible en el mercado, aborda las limitaciones de los dos tipos de pruebas de COVID-19 más utilizados:PCR y pruebas rápidas.

Las pruebas de PCR son muy precisas, pero requieren una preparación de muestras complicada, y los resultados tardan horas o incluso días en procesarse en un laboratorio. Por otro lado, las pruebas rápidas, que buscan la existencia de antígenos, tienen menos éxito en la detección temprana de infecciones y casos asintomáticos, y pueden dar lugar a resultados erróneos.

El sensor es casi tan sensible como una prueba PCR y tan conveniente como una prueba rápida de antígenos. Durante la prueba inicial, el sensor demostró una precisión del 92 % en la detección del SARS-COV-2 en muestras de saliva, comparable a la de las pruebas PCR. El sensor también tuvo mucho éxito al determinar rápidamente la presencia de otros virus, incluidos el H1N1 y el Zika.

El sensor se basa en litografía de nanoimpresión de área grande, espectroscopia Raman mejorada de superficie (SERS) y aprendizaje automático. Se puede utilizar para pruebas masivas en formatos de chips desechables o en superficies rígidas o flexibles.

La clave del método es el conjunto de antenas aislantes de metal (FEMIA) flexibles y de gran área desarrollado por el laboratorio de Gracias. La muestra de saliva se coloca sobre el material y se analiza mediante espectroscopía Raman de superficie mejorada, que emplea luz láser para examinar cómo vibran las moléculas de la muestra examinada. Debido a que el FEMIA nanoestructurado fortalece significativamente la señal Raman del virus, el sistema puede detectar rápidamente la presencia de un virus, incluso si solo existen pequeños rastros en la muestra. Otra innovación importante del sistema es el uso de algoritmos avanzados de aprendizaje automático para detectar firmas muy sutiles en los datos espectroscópicos que permiten a los investigadores identificar la presencia y concentración del virus.

"Label-free optical detection, combined with machine learning, allows us to have a single platform that can test for a wide range of viruses with enhanced sensitivity and selectivity, with a very fast turnaround," said lead author Debadrita Paria, who worked on the research as a post-doctoral fellow of Mechanical Engineering.

The sensor material can be placed on any type of surface, from doorknobs and building entrances to masks and textiles.

"Using state of the art nanoimprint fabrication and transfer printing we have realized highly precise, tunable, and scalable nanomanufacturing of both rigid and flexible COVID sensor substrates, which is important for future implementation not just on chip-based biosensors but also wearables," said Gracias.

He says the sensor could potentially be integrated with a hand-held testing device for fast screenings at crowded places like airports or stadiums.

"Our platform goes beyond the current COVID-19 pandemic," said Barman. "Podemos usar esto para pruebas amplias contra diferentes virus, por ejemplo, para diferenciar entre SARS-CoV-2 y H1N1, e incluso variantes. Este es un problema importante que no se puede abordar fácilmente con las pruebas rápidas actuales".

The team continues working to further develop and test the technology with patient samples. Johns Hopkins Technology Ventures has applied for patents on the intellectual property associated it and the team is pursuing license and commercialization opportunities.

Authors include:Kam Sang (Mark) Kwok, a graduate student in Chemical and Biomolecular Engineering; Piyush Raj, a graduate student; and Peng Zheng, a post-doctoral fellow in Mechanical Engineering. + Explora más

Development of home COVID-19 test comparable to PCR accuracy, selectivity