Desarrollaron un biosensor autolimpiante que podría monitorear heridas infectadas en tiempo real

El dispositivo fue diseñado por investigadores de Virginia Tech y busca detectar de manera continua señales de infección sin necesidad de ser reemplazado, un avance con potencial para la medicina personalizada.

Imagen Ilustrativa Infobae

Un equipo de investigadores de Virginia Tech desarrolló un biosensor autolimpiante a escala nanométrica que podría permitir el monitoreo continuo de heridas infectadas y otras enfermedades. El avance apunta a la medicina personalizada al ofrecer a los médicos información constante sobre la evolución del paciente, en lugar de depender de controles aislados.

Según informó Infobae, durante las pruebas de laboratorio el dispositivo fue expuesto a suero humano durante 24 horas. En ese período logró recuperar su sensibilidad para detectar piocianina, una molécula producida por la bacteria Pseudomonas aeruginosa que puede indicar una infección.

Además, el biosensor mantuvo un funcionamiento confiable tras varios ciclos de regeneración y continuó registrando cambios moleculares asociados con la evolución de la enfermedad en modelos de heridas durante ese mismo lapso.

La investigación fue publicada en la revista Advanced Science y estuvo a cargo de Aditya Garg, investigador posdoctoral en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT); Wei Zhou, director del laboratorio de micro y nanofabricación de Virginia Tech; Peter Vikesland, profesor de ingeniería civil y ambiental; y Erin Gloag, profesora asistente del Colegio de Medicina Veterinaria Virginia-Maryland.

Zhou destacó el potencial del desarrollo y afirmó que el sensor autorregenerativo “abre el camino a vendajes inteligentes y herramientas de cabecera capaces de detectar señales tempranas de infección y orientar tratamientos personalizados a tiempo”.

Cómo funciona el biosensor

El proyecto surgió luego de que especialistas en el cuidado de heridas plantearan la dificultad de monitorear lo que ocurre debajo de un vendaje una vez que el paciente abandona la clínica.

De acuerdo con Zhou, muchas heridas crónicas, como las úlceras diabéticas o las quemaduras graves, no cicatrizan porque las infecciones bacterianas resultan difíciles de controlar de manera continua. En ese sentido, explicó: “Muchos sensores tradicionales pierden precisión porque las proteínas ensucian sus superficies”.

Ese problema afecta a numerosos sensores moleculares, cuya capacidad para detectar sustancias vinculadas con enfermedades disminuye cuando quedan cubiertos por proteínas y otros materiales biológicos presentes en la sangre, los tejidos y los fluidos corporales.

Para superar ese obstáculo, el equipo desarrolló un sensor blando con cavidades de menos de 10 nanómetros, unas 5.000 veces más delgadas que un cabello humano.

Cuando esas cavidades reciben pulsos láser ultrarrápidos generan burbujas microscópicas de cavitación. Ese proceso produce calor localizado que elimina suavemente las proteínas y otros residuos acumulados, lo que permite que el sensor recupere su capacidad de detección sin necesidad de ser reemplazado.

El potencial del desarrollo

Los investigadores sostienen que esta tecnología podría utilizarse para el seguimiento continuo de heridas crónicas, infecciones y otras enfermedades cuya evolución cambia entre una consulta médica y la siguiente.

Peter Vikesland aseguró que “Nuestro enfoque tiene potencial para ser ampliamente útil en cualquier entorno donde el monitoreo a largo plazo sea importante”. Además, señaló que la capacidad de autolimpieza permitiría aplicar el sistema en el monitoreo ambiental, por ejemplo para verificar la calidad del agua destinada al consumo.

El mismo biosensor también podría combinarse con dispositivos médicos implantables para detectar complicaciones de forma temprana o asistir a los cirujanos durante procedimientos para diferenciar tejido sano de tejido canceroso.

Antes de llegar a los pacientes, la tecnología deberá ser evaluada en sistemas vivos para comprobar que mantiene su estabilidad, seguridad y confiabilidad durante períodos prolongados de uso. Los investigadores también planean incorporar herramientas de aprendizaje automático para transformar el flujo continuo de datos en información útil para los médicos en tiempo real.

Garg resumió el objetivo del proyecto al señalar: “Nuestra visión a largo plazo es transformar la atención médica de reactiva a proactiva”. Luego agregó: “En lugar de esperar a que aparezcan los síntomas o depender de pruebas periódicas, esperamos monitorear continuamente las señales moleculares de la enfermedad y ayudar a los médicos a intervenir antes para tomar decisiones informadas”.

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