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Gracias a unos pequeños sensores se analizan las gotas de respiración acumuladas y los resultados se muestran en la parte interior.  

Según un estudio que publica Nature Biotechnology, este nuevo prototipo de barbijo, equipada con biosensores portátiles, podría diagnosticar en 90 minutos si la persona que la lleva puesta tiene Covid-19. Además afirman que sería posible adaptar la tecnología para otros patógenos y toxinas.

El diseño a cargo de los ingenieros del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y de la Universidad de Harvard desplegaron diminutos sensores desechables, que se pueden acoplar a otras máscaras faciales. Así como también podrían incorporarse a la ropa, proporcionando una nueva forma de monitorear la exposición al virus.

Los sensores se basan en una maquinaria celular liofilizada, que el equipo de investigación había desarrollado para su uso en diagnósticos de virus como el Ébola y el Zika. En este sentido, al estar rodeados por un depósito de agua que se libera cuando el usuario presiona un botón, se indica que están listos para ser evaluados.

Una vez que los componentes liofilizados se hidratan, se analiza las gotas acumuladas en el aliento y comienzan a realizar pruebas de coronavirus.

Si bien Luis Soenksen, un Venture Builder en la Clínica Abdul Latif Jameel del MIT para el Aprendizaje Automático en Salud y un ex postdoctorado en el Instituto Wyss, y el otro autor principal del estudio, probaron cientos de telas diferentes, finalmente los resultados, que están disponibles en 90 minutos, se muestran en el interior con el fin de respetar la privacidad.

El investigador Peter Nguyen, de la Universidad de Harvard, destacó que redujeron "todo un laboratorio de diagnóstico a un pequeño sensor basado en biología sintética que funciona con cualquier mascarilla y combina la gran precisión de las pruebas de PCR con la rapidez y el bajo coste de los test de antígenos".

Por su parte, la investigación fue financiada por la Agencia de Reducción de Amenazas de Defensa; el Grupo de Fronteras Paul G. Allen; el Instituto Wyss; Johnson and Johnson Innovation JLABS; el Instituto Ragon de MGH, MIT y Harvard y la Fundación Patrick J. McGovern.

 







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