Um biossensor eletroquímico vestível para monitoramento de metabólitos e nutrientes

Nature Biomedical Engineering volume 6, páginas 1225–1235 (2022) Citar este artigo

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Biossensores não invasivos vestíveis para monitoramento contínuo de metabólitos no suor podem detectar alguns analitos em concentrações suficientemente altas, normalmente durante exercícios vigorosos, de modo a gerar quantidade suficiente do biofluido. Aqui, relatamos o design e o desempenho de um biossensor eletroquímico vestível para a análise contínua, no suor durante o exercício físico e em repouso, de níveis vestigiais de vários metabólitos e nutrientes, incluindo todos os aminoácidos e vitaminas essenciais. O biossensor consiste em eletrodos de grafeno que podem ser repetidamente regenerados in situ, funcionalizados com polímeros molecularmente impressos semelhantes a anticorpos metabólitos específicos e nanopartículas repórteres redox-ativas e integrados a módulos para indução de suor baseada em iontoforese, amostragem microfluídica de suor, processamento de sinal e calibração e comunicação sem fio. Em voluntários, o biossensor permitiu monitorar em tempo real a ingestão de aminoácidos e seus níveis durante o exercício físico, bem como avaliar o risco de síndrome metabólica (pela correlação dos níveis de aminoácidos no soro e no suor). O monitoramento de metabólitos para a identificação precoce de condições anormais de saúde pode facilitar aplicações em nutrição de precisão.

Os nutrientes circulantes são indicadores essenciais para a saúde geral e o funcionamento do corpo1. Os aminoácidos (AAs), provenientes da ingestão alimentar e da síntese da microbiota intestinal, e influenciados pelo estilo de vida pessoal, são biomarcadores importantes para várias condições de saúde (Fig. 1a)2. Aminoácidos de cadeia ramificada elevados (BCAAs), incluindo leucina (Leu), isoleucina (Ile) e valina (Val), estão associados à obesidade, resistência à insulina e risco futuro de diabetes mellitus tipo 2 (T2DM), doenças cardiovasculares (DCVs) e câncer pancreático3,4,5. Deficiências em AAs (por exemplo, arginina e cisteína) podem prejudicar o sistema imunológico reduzindo a ativação das células imunes6. Triptofano (Trp), tirosina (Tyr) e fenilalanina (Phe) são precursores dos neurotransmissores serotonina e catecolaminas (dopamina, norepinefrina e epinefrina), respectivamente, e desempenham importante papel no funcionamento de sistemas neurais complexos e na saúde mental7,8. Várias impressões digitais metabólicas (incluindo Leu, Phe e vitamina D) estão ligadas à gravidade da doença de coronavírus 2019 (COVID-19)9,10. As disparidades de saúde na nutrição também se correlacionam bem com as alarmantes disparidades raciais e étnicas que são agravadas pela vulnerabilidade e mortalidade da COVID-1911. Além disso, a disfunção de órgãos e tecidos induzida pelo coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave pode resultar em aumento da incidência de doenças cardiometabólicas12.

a, Os nutrientes circulantes, como os AAs, estão associados a várias condições fisiológicas e metabólicas. b, Esquema do wearable 'NutriTrek' que permite o monitoramento metabólico por meio de uma fusão sinérgica de LEG, RARs e anticorpos artificiais. c,d, Esquema (c) e montagem de camadas (d) do adesivo microfluídico 'NutriTrek' para indução de suor, amostragem e biossensor. T, temperatura. e,f, Imagens de um sensor flexível (e) e um sistema vestível com interface com a pele (f). Barras de escala, 5 mm (e) e 2 cm (f). g, Diagrama de blocos do sistema eletrônico do 'NutriTrek'. Os módulos destacados em traços vermelhos estão incluídos na versão smartwatch. CPU, unidade central de processamento; POT, potenciometria; In-Amp, amplificador de instrumentação; MCU, microcontrolador; TIA, amplificador de transimpedância; IP, iontoforese; CE, contra-eletrodo; RE, eletrodo de referência; WE, eletrodo de trabalho. h, aplicativo móvel personalizado para rastreamento metabólico e nutricional em tempo real. i, smartwatch 'NutriTrek' com um patch de sensor descartável e um display eletroforético. Barras de escala, 1 cm (superior) e 5 cm (inferior).

2,500 °C), chemical bonds in the PI network are broken and thermal re-organization of the carbon atoms occurs, resulting in sheets of graphene structures. The optimized parameters for the graphene electrodes and electronic connections were power 8%, speed 15%, and points per inch (PPI) 1,000 in raster mode with three-time scan. For the active sensing area of the temperature sensor, the optimized parameters were power 3%, speed 18%, and PPI 1,000 in vector mode with one-time scan. To prepare the reference electrode, Ag was first modified on the corresponding graphene electrode by multi-current electrodeposition with electrochemical workstation (CHI 832D) at −0.01 mA for 150 s, −0.02 mA for 50 s, −0.05 mA for 50 s, −0.08 mA for 50 s and −0.1 mA for 350 s using a plating solution containing 0.25 M silver nitrate, 0.75 M sodium thiosulfate and 0.5 M sodium bisulfite. To obtain the Ag/AgCl electrode, 0.1 M FeCl3 solution was further dropped on the Ag surface for 30 s, and then 3 µl polyvinyl butyral (PVB) reference cocktail prepared by dissolving 79.1 mg of PVB and 50 mg of NaCl in 1 ml of methanol was dropped on the Ag/AgCl electrode and dried overnight. The Na+-selective electrode was prepared as follows: 0.6 µl of Na+-selective membrane cocktail prepared by dissolving 1 mg of Na ionophore X, 0.55 mg sodium tetrakis[3,5-bis(trifluoromethyl)phenyl]borate, 33 mg polyvinyl chloride and 65.45 mg bis(2-ethylhexyl) sebacate into 660 µl of tetrahydrofuran was drop-casted onto the graphene electrode and dried overnight. To obtain the desired stable Na+-sensing performance for long-term continuous measurements, the obtained Na+ sensor was conditioned overnight in 100 mM NaCl./p>

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