A espectroscopia de infravermelho é o método de referência para detectar e analisar compostos orgânicos. Mas requer procedimentos complicados e instrumentos grandes e caros, tornando a miniaturização do dispositivo desafiadora e dificultando seu uso para algumas aplicações industriais e médicas e para a coleta de dados no campo, como para medir as concentrações de poluentes. Além disso, é fundamentalmente limitado por sensibilidades baixas e, portanto, requer grandes quantidades de amostra.
No entanto, cientistas da Escola de Engenharia da EPFL e da Universidade Nacional da Austrália (ANU) desenvolveram um sistema nano fotônico compacto e sensível que pode identificar as características de absorção de uma molécula sem usar a espectrometria convencional.
Seu sistema consiste em uma superfície projetada coberta por centenas de minúsculos sensores chamados meta pixels, que podem gerar um código de barras distinto para cada molécula com a qual a superfície entra em contato. Esses códigos de barra podem ser massivamente analisados e classificados usando tecnologia avançada de reconhecimento e classificação de padrões, como redes neurais artificiais. Esta pesquisa - que fica na encruzilhada da física, nanotecnologia e big data - foi publicada na revista cientifica ScienceDaily.
Traduzindo moléculas em códigos de barras:
As ligações químicas em moléculas orgânicas têm, cada uma, orientação específica e modo vibracional. Isso significa que cada molécula tem um conjunto de níveis de energia característicos, comumente localizados na faixa do infravermelho médio - correspondendo a comprimentos de onda de cerca de 4 a 10 mícrons. Portanto, cada tipo de molécula absorve a luz em diferentes frequências, dando a cada uma delas uma "assinatura" única. A espectroscopia no infravermelho detecta se uma determinada molécula está presente em uma amostra, verificando se a amostra absorve raios de luz nas frequências de assinatura da molécula. No entanto, essas análises exigem instrumentos de laboratório com tamanho e preço elevados.
O sistema pioneiro desenvolvido pelos cientistas da EPFL é altamente sensível e capaz de ser miniaturizado; Ele usa nanoestruturas que podem capturar luz na nano escala e, assim, fornece níveis de detecção muito altos para amostras na superfície. "As moléculas que queremos detectar são nanométricas em escala, então preencher essa lacuna de tamanho é um passo essencial", diz Hatice Altug, chefe do Laboratório de Sistemas “Bio Nano Photonic” da EPFL e coautor do estudo.
As nanoestruturas do sistema são agrupadas no que chamam de meta pixels, de modo que cada um ressoa em uma frequência diferente. Quando uma molécula entra em contato com a superfície, a forma como a molécula absorve a luz altera o comportamento de todos os meta pixels que ela toca.
"É importante ressaltar que os meta pixels são organizados de tal forma que diferentes frequências vibracionais são mapeadas para diferentes áreas da superfície", diz Andreas Tittl, principal autor do estudo.
Isso cria um mapa “pixelizado” de absorção de luz que pode ser traduzido em um código de barras molecular - tudo sem usar um espectrômetro.
Os cientistas já usaram seu sistema para detectar polímeros, pesticidas e compostos orgânicos. Além disso, o sistema deles é compatível com a tecnologia CMOS.
"Graças às propriedades ópticas exclusivas dos nossos sensores, podemos gerar códigos de barras mesmo com fontes de luz e detectores de banda larga", diz Aleksandrs Leitis, co-autor do estudo.
Existem várias aplicações potenciais para este novo sistema. "Por exemplo, ele poderia ser usado para fazer dispositivos portáteis de testes médicos que geram códigos de barras para cada um dos biomarcadores encontrados em uma amostra de sangue", diz Dragomir Neshev, outro coautor do estudo.
A inteligência artificial poderia ser usada em conjunto com essa nova tecnologia para criar e processar toda uma biblioteca de códigos de barras moleculares para compostos que vão desde proteína e DNA a pesticidas e polímeros. Isso daria aos pesquisadores uma nova ferramenta para identificar de maneira rápida e precisa quantidades minúsculas de compostos presentes em amostras complexas.
Fonte: Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne.