7

Технология струйной печати, разработанная для создания высокочувствительных биосенсоров

Характерные СЭМ-изображения с боковым обзором, на которых виден единственный мостик из УНТ между электродами. УНТ прикреплен к грубому краю электродов.

Характерные СЭМ-изображения с боковым обзором, на которых виден единственный мостик из УНТ между электродами. УНТ прикреплен к грубому краю электродов.

Исследовательская группа разработала технологию изготовления высокочувствительных биосенсоров с помощью простого распыления, аналогичного струйной печати. Этот подход позволяет создавать точные датчики без дорогостоящего оборудования, что в будущем может ускорить производство и масштабирование биосенсоров.

Работа опубликована в журнале ACS Applied Materials & Interfaces. Команду возглавлял Юнхи Ли (Yoonhee Lee) из отдела биомедицинских технологий Института науки и технологий Тэгу Кенбук (Центр исследований старения Well).

Полевые транзисторы на основе углеродных нанотрубок (УНТ) представляют собой биосенсоры нового поколения благодаря высокой электропроводности и чувствительности, позволяющей улавливать даже мельчайшие вещества. Однако для их эффективной работы УНТ должны быть точно расположены между электродами, что требует сложных и дорогих процессов.

Традиционные методы, такие как литография, химическое осаждение из газовой фазы и отжимное покрытие, сложны, малопригодны для больших площадей и ограничивают коммерциализацию.

В связи с этим группа Юнхи Ли разработала технологию капельной струйной печати на основе поверхностного натяжения. Метод "капля за каплей" наносит пиколитровые капли чернил с нанотрубками на электроды, где чернила распределяются равномерно благодаря поверхностному натяжению. Это позволило изготовить устройства без дополнительных процессов, с высокой стабильностью и воспроизводимостью: 72% устройств удалось создать в нужной форме.

Кроме того, группа успешно захватила серотонин — нейромедиатор головного мозга — с помощью присоединённых фрагментов ДНК (аптамеров), специфично связывающихся с молекулами. Аптамеры показали высокую чувствительность, обнаруживая концентрации менее 42 пикомолей (что меньше одной пряди волос).

Результаты указывают на потенциал технологии для ранней диагностики и мониторинга неврологических заболеваний в реальном времени, таких как депрессия и болезнь Паркинсона.

"Это исследование значимо, поскольку позволяет создавать высокопроизводительные датчики простым методом струйной печати", — отметил Юнхи Ли. "В будущем мы превратим эту технологию в платформу для индивидуальных биосенсоров, выявляющих биомаркеры различных заболеваний".

В исследовании участвовали: первый автор Ынха Ли (старший научный сотрудник, департамент биомедицинских технологий), соавтор Хонки Кан (профессор, департамент биомедицинской инженерии медицинского колледжа Сеульского национального университета), первый автор Сухен Парк (исследователь, департамент биомедицинских технологий), а также Минье Шин (первый автор) и Евнуй Ким (соавтор) из департамента электротехники и компьютерных наук DGIST.

Край Будущего

993 поста361 подписчик

Правила сообщества

Запрещено: Спам, Мат, Унижение, Политика!

Темы

Политика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

18+

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Игры

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юмор

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Отношения

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Здоровье

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Путешествия

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Спорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Хобби

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Сервис

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Природа

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Бизнес

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Транспорт

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Общение

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Юриспруденция

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Наука

Теги

Популярные авторы

Сообщества

IT

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Животные

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кино и сериалы

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Экономика

Теги

Популярные авторы

Сообщества

Кулинария

Теги

Популярные авторы

Сообщества

История

Теги

Популярные авторы

Сообщества