Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Catunda, Lucas Gomes da Silva
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75134/tde-20062023-091612/
Resumo: Em dezembro de 2019, um betacoronavírus SARS-CoV-2 surgiu em Wuhan na China, espalhando-se rapidamente pelo mundo, causando a síndrome aguda respiratória grave (Covid-19). Diversas estratégias foram utilizadas e outras estão sendo desenvolvidas visando frear ou mitigar a disseminação do vírus, incluindo a utilização do isolamento social, de medicamentos, imunização da população via vacinação e diagnóstico da doença. Diversos métodos foram aplicados para diagnosticar a doença, porém, muitos destes testes apresentam custo elevado, pois requerem mão de obra especializada e infraestrutura robusta para realização do diagnóstico, inviabilizando sua aplicação em larga escala em algumas regiões do mundo. Diante disso, o objetivo desde trabalho foi de desenvolver um biossensor label-free mimetizado, utilizando impressão 3D e Arduino, visando à detecção do vírus da SARS-CoV-2 a partir da amostra de saliva, empregando a técnica fotoeletroquímica (PEC). A tese pôde ser desenvolvida a partir de 3 trabalhos principais que renderam 3 artigos publicados: o primeiro foi referente ao desenvolvimento de uma tinta de Ag/AgCl de baixo custo que foi utilizada como tinta de referência para o genosensor fotoeletroquímico. O segundo artigo foi relacionado ao desenvolvimento de um sensor fotoeletroquímico empregando nitreto de carbono grafítico carbonilado (c-g-C3N4) em eletrodo impresso (SPE) para sua utilização como biosensor fotoeletroquímico. O terceiro foi o complemento ao segundo empregando novamente nitreto de carbono grafítico e, também, empregando nanopartículas de ouro modificadas com glutationa para detecção da SARS-CoV-2 (SPE/c-g-C3N4/GSH-AuNPs) em amostras reais de saliva. Além disso, no terceiro trabalho, foi desenvolvido um dispositivo para acoplar o sistema fotoeletroquímico empregando uma impressora 3D. Ainda, foi utilizado o Arduino para controle do sistema de iluminação e comunicação com o potenciostato para automatização do sistema fotoeletroquímico. Para detecção do vírus, a sonda de captura (cpDNA) foi imobilizada na superfície do eletrodo. O genosensor modificado apresentou um intervalo de respostas linear de 1 a 10000 fmol L-1 e limites de detecção de 2,2 e 3,4 fmol L-1 usando dois diferentes tipos de DNA de captura (cpDNA) do tipo 1A e 3A respectivamente. A sensibilidade e acurácia encontrada utilizando o genosensor de cpDNA 1A com amostras reais foram de 93.3 e 80% respectivamente, indicando o potencial do dispositivo portátil e label-free para detecção da SARS-CoV-2 em amostras de saliva.
id USP_032521335cb0c90c23208d8de74d18af
oai_identifier_str oai:teses.usp.br:tde-20062023-091612
network_acronym_str USP
network_name_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository_id_str 2721
spelling Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2Miniaturized and photoelectrochemical sensor development using graphitic carbon nitride, with applications in SARS-CoV-2 detectionarduinoarduinodetecção SARS-CoV-2miniaturized platformphotoelectrochemical sensor (PEC)plataforma miniaturizadasaliva testSARS-CoV-2 detectionsensor fotoeletroquímico (PEC)teste em salivaEm dezembro de 2019, um betacoronavírus SARS-CoV-2 surgiu em Wuhan na China, espalhando-se rapidamente pelo mundo, causando a síndrome aguda respiratória grave (Covid-19). Diversas estratégias foram utilizadas e outras estão sendo desenvolvidas visando frear ou mitigar a disseminação do vírus, incluindo a utilização do isolamento social, de medicamentos, imunização da população via vacinação e diagnóstico da doença. Diversos métodos foram aplicados para diagnosticar a doença, porém, muitos destes testes apresentam custo elevado, pois requerem mão de obra especializada e infraestrutura robusta para realização do diagnóstico, inviabilizando sua aplicação em larga escala em algumas regiões do mundo. Diante disso, o objetivo desde trabalho foi de desenvolver um biossensor label-free mimetizado, utilizando impressão 3D e Arduino, visando à detecção do vírus da SARS-CoV-2 a partir da amostra de saliva, empregando a técnica fotoeletroquímica (PEC). A tese pôde ser desenvolvida a partir de 3 trabalhos principais que renderam 3 artigos publicados: o primeiro foi referente ao desenvolvimento de uma tinta de Ag/AgCl de baixo custo que foi utilizada como tinta de referência para o genosensor fotoeletroquímico. O segundo artigo foi relacionado ao desenvolvimento de um sensor fotoeletroquímico empregando nitreto de carbono grafítico carbonilado (c-g-C3N4) em eletrodo impresso (SPE) para sua utilização como biosensor fotoeletroquímico. O terceiro foi o complemento ao segundo empregando novamente nitreto de carbono grafítico e, também, empregando nanopartículas de ouro modificadas com glutationa para detecção da SARS-CoV-2 (SPE/c-g-C3N4/GSH-AuNPs) em amostras reais de saliva. Além disso, no terceiro trabalho, foi desenvolvido um dispositivo para acoplar o sistema fotoeletroquímico empregando uma impressora 3D. Ainda, foi utilizado o Arduino para controle do sistema de iluminação e comunicação com o potenciostato para automatização do sistema fotoeletroquímico. Para detecção do vírus, a sonda de captura (cpDNA) foi imobilizada na superfície do eletrodo. O genosensor modificado apresentou um intervalo de respostas linear de 1 a 10000 fmol L-1 e limites de detecção de 2,2 e 3,4 fmol L-1 usando dois diferentes tipos de DNA de captura (cpDNA) do tipo 1A e 3A respectivamente. A sensibilidade e acurácia encontrada utilizando o genosensor de cpDNA 1A com amostras reais foram de 93.3 e 80% respectivamente, indicando o potencial do dispositivo portátil e label-free para detecção da SARS-CoV-2 em amostras de saliva.A SARS-CoV-2 betacoronavirus emerged in Wuhan, China, in December 2019. The virus quickly has spread around the world, causing severe acute respiratory syndrome (Covid-19). Several strategies, such as including social isolation, medication, population immunization via vaccination, and disease diagnosis, have been used or are being developed to stop or mitigate the spread of the virus. The disease has been diagnosed using a variety of methods, but many of these tests are expensive because they need specialized labor and a strong infrastructure to be carried out, which makes the widespread use of the virus feasible in some parts of the world. As a result, the goal of this work was to create a mimicked \"label-free\" biosensor using 3D printing and Arduino, with the goal of detecting the SARS-CoV-2 virus from saliva samples using the photoelectrochemical technique (PEC). The thesis could be built on three main works that resulted in three published articles: the first was about developing a low-cost Ag/AgCl ink that was used as a reference ink for the photoelectrochemical genosensor. The second article was about the development of a photoelectrochemical sensor for use as a photoelectrochemical biosensor using carbonyl graphitic carbon nitride (c-g-C3N4) in printed electrode (SPE). The third study was a follow-up to the second, using graphitic carbon nitride again and using glutathione-modified gold nanoparticles to detect SARS-CoV-2 (SPE/c-g-C3N4/GSH-AuNPs) in real saliva samples. Furthermore, in the third work, a device that could couple the entire photoelectrochemical system in a 3D printer-made device was developed. Arduino was also used to control the lighting system and communicate with the potentiostat to automate the photoelectrochemical system. The capture probe (cpDNA) was immobilized on the electrode surface for virus detection. The modified genosensor demonstrated a linear response range of 1 to 10000 fmol L-1 and detection limits of 2.2 and 3.4 fmol L-1, respectively using two different types of capture DNA (cpDNA), type 1A and 3A. The sensitivity and accuracy of the cpDNA 1A genosensor with real samples were 93.3 and 80%, respectively, indicating the device\'s potential for detecting SARS-CoV-2 in saliva samples.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPCorrêa, Daniel SouzaMachado, Sergio Antonio SpinolaCatunda, Lucas Gomes da Silva2023-03-10info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75134/tde-20062023-091612/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPReter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2023-06-20T18:53:30Zoai:teses.usp.br:tde-20062023-091612Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212023-06-20T18:53:30Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
dc.title.none.fl_str_mv Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
Miniaturized and photoelectrochemical sensor development using graphitic carbon nitride, with applications in SARS-CoV-2 detection
title Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
spellingShingle Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
Catunda, Lucas Gomes da Silva
arduino
arduino
detecção SARS-CoV-2
miniaturized platform
photoelectrochemical sensor (PEC)
plataforma miniaturizada
saliva test
SARS-CoV-2 detection
sensor fotoeletroquímico (PEC)
teste em saliva
title_short Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
title_full Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
title_fullStr Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
title_full_unstemmed Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
title_sort Desenvolvimento de sensor fotoeletroquímico miniaturizado empregando nitreto de carbono grafítico e aplicações na detecção da SARS-CoV-2
author Catunda, Lucas Gomes da Silva
author_facet Catunda, Lucas Gomes da Silva
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Corrêa, Daniel Souza
Machado, Sergio Antonio Spinola
dc.contributor.author.fl_str_mv Catunda, Lucas Gomes da Silva
dc.subject.por.fl_str_mv arduino
arduino
detecção SARS-CoV-2
miniaturized platform
photoelectrochemical sensor (PEC)
plataforma miniaturizada
saliva test
SARS-CoV-2 detection
sensor fotoeletroquímico (PEC)
teste em saliva
topic arduino
arduino
detecção SARS-CoV-2
miniaturized platform
photoelectrochemical sensor (PEC)
plataforma miniaturizada
saliva test
SARS-CoV-2 detection
sensor fotoeletroquímico (PEC)
teste em saliva
description Em dezembro de 2019, um betacoronavírus SARS-CoV-2 surgiu em Wuhan na China, espalhando-se rapidamente pelo mundo, causando a síndrome aguda respiratória grave (Covid-19). Diversas estratégias foram utilizadas e outras estão sendo desenvolvidas visando frear ou mitigar a disseminação do vírus, incluindo a utilização do isolamento social, de medicamentos, imunização da população via vacinação e diagnóstico da doença. Diversos métodos foram aplicados para diagnosticar a doença, porém, muitos destes testes apresentam custo elevado, pois requerem mão de obra especializada e infraestrutura robusta para realização do diagnóstico, inviabilizando sua aplicação em larga escala em algumas regiões do mundo. Diante disso, o objetivo desde trabalho foi de desenvolver um biossensor label-free mimetizado, utilizando impressão 3D e Arduino, visando à detecção do vírus da SARS-CoV-2 a partir da amostra de saliva, empregando a técnica fotoeletroquímica (PEC). A tese pôde ser desenvolvida a partir de 3 trabalhos principais que renderam 3 artigos publicados: o primeiro foi referente ao desenvolvimento de uma tinta de Ag/AgCl de baixo custo que foi utilizada como tinta de referência para o genosensor fotoeletroquímico. O segundo artigo foi relacionado ao desenvolvimento de um sensor fotoeletroquímico empregando nitreto de carbono grafítico carbonilado (c-g-C3N4) em eletrodo impresso (SPE) para sua utilização como biosensor fotoeletroquímico. O terceiro foi o complemento ao segundo empregando novamente nitreto de carbono grafítico e, também, empregando nanopartículas de ouro modificadas com glutationa para detecção da SARS-CoV-2 (SPE/c-g-C3N4/GSH-AuNPs) em amostras reais de saliva. Além disso, no terceiro trabalho, foi desenvolvido um dispositivo para acoplar o sistema fotoeletroquímico empregando uma impressora 3D. Ainda, foi utilizado o Arduino para controle do sistema de iluminação e comunicação com o potenciostato para automatização do sistema fotoeletroquímico. Para detecção do vírus, a sonda de captura (cpDNA) foi imobilizada na superfície do eletrodo. O genosensor modificado apresentou um intervalo de respostas linear de 1 a 10000 fmol L-1 e limites de detecção de 2,2 e 3,4 fmol L-1 usando dois diferentes tipos de DNA de captura (cpDNA) do tipo 1A e 3A respectivamente. A sensibilidade e acurácia encontrada utilizando o genosensor de cpDNA 1A com amostras reais foram de 93.3 e 80% respectivamente, indicando o potencial do dispositivo portátil e label-free para detecção da SARS-CoV-2 em amostras de saliva.
publishDate 2023
dc.date.none.fl_str_mv 2023-03-10
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75134/tde-20062023-091612/
url https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/75/75134/tde-20062023-091612/
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv
dc.rights.driver.fl_str_mv Reter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.
info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv Reter o conteúdo por motivos de patente, publicação e/ou direitos autoriais.
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.coverage.none.fl_str_mv
dc.publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
publisher.none.fl_str_mv Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
dc.source.none.fl_str_mv
reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
instname:Universidade de São Paulo (USP)
instacron:USP
instname_str Universidade de São Paulo (USP)
instacron_str USP
institution USP
reponame_str Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
collection Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)
repository.mail.fl_str_mv virginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.br
_version_ 1809090892615647232