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    Gli scienziati inventano un naso artificiale per il monitoraggio continuo dei batteri

    Credito:CC0 Dominio Pubblico

    Un team di scienziati dell'Università Ben-Gurion del Negev (BGU) ha inventato un naso artificiale in grado di monitorare continuamente i batteri, che non è mai stato raggiunto in precedenza e potrebbe essere utile in molteplici medici, applicazioni ambientali e alimentari.

    Lo studio è stato pubblicato su Nano-Micro lettere .

    "Abbiamo inventato un naso artificiale basato su nanoparticelle di carbonio uniche ("punti di carbonio") in grado di rilevare le molecole di gas e rilevare i batteri attraverso i metaboliti volatili che emettono nell'aria, " dice il ricercatore capo Prof. Raz Jelinek, Vicepresidente BGU per Ricerca e Sviluppo, membro del Dipartimento di Chimica della BGU e dell'Ilse Katz Institute for Nanoscale Science and Technology, e l'operatore storico della cattedra Carole e Barry Kaye in scienze applicate.

    La tecnologia in attesa di brevetto ha molte applicazioni tra cui l'identificazione di batteri nelle strutture sanitarie e negli edifici; accelerare i test di laboratorio e i test diagnostici basati sul respiro; identificare i batteri "buoni" rispetto a quelli patogeni nel microbioma; rilevamento del deterioramento degli alimenti e identificazione di gas velenosi.

    "BGU ha una notevole esperienza nello sviluppo di sensori, che ha infinite possibilità di applicazione nella vita reale, ", afferma l'amministratore delegato di Americans for Ben-Gurion University (A4BGU), Doug Seserman. "I nostri rinomati sforzi di ricerca multidisciplinare continuano a stimolare l'innovazione, affrontare alcuni dei problemi più urgenti del mondo".

    Il naso artificiale utilizza reazioni chimiche ed elettrodi per rilevare e distinguere le molecole di vapore e registrare i cambiamenti di capacità su elettrodi interdigitati (IDE) rivestiti con punti di carbonio (punti C). La piattaforma C-dot-IDE risultante costituisce un veicolo versatile e potente per il rilevamento di gas in generale, e monitoraggio batterico in particolare. L'apprendimento automatico può essere applicato per addestrare il sensore a identificare diverse molecole di gas, singolarmente o in miscele, con elevata precisione.


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