Telegram Web Link
👕 Ученые из Института физики полупроводников имени А.В. Ржанова СО РАН совместно с коллегами предложили использовать для анализа дыхания цианобактерии Arthrospira platensis, известные в качестве пищевой добавки под названием спирулина. Исследование выполнено при поддержке Российского научного фонда.

Выдыхаемый воздух содержит сотни химических веществ, концентрация которых меняется при болезнях. Например, при диабете появляется ацетон, при сердечных патологиях — перекись водорода. Для раннего выявления таких изменений нужны небольшие и доступные датчики для постоянного мониторинга дыхания.

Цианобактерии используются в медицине благодаря антимикробным, адсорбционным и другим полезным свойствам, а также способности вырабатывать при своем росте и развитии кислород, синтезировать некоторые углеводы, белки, алкалоиды и микроэлементы.


Из сухой биомассы спирулины ученые сделали две суспензии — с клеточными мембранами и внутриклеточными структурами. Их наносили тонкими пленками на кремниевые и углеродные подложки, некоторые образцы покрывали полимером Nafion для защиты от влаги.

Образцы биосенсоров проявляли разные свойства в зависимости от материала, на который наносили раствор из бактериальных клеток.

Так, устройство на кремниевой подложке реагировало на содержание в выдохе паров воды, перекиси водорода, уксуса и спирта, а образец на основе углеродных волокон обладал чувствительностью к нажатию на него и к вибрации поверхности, на которой располагался.

➡️ Полученные результаты позволят разработать многофункциональные устройства для мониторинга состояния людей с заболеваниями органов дыхания, сердца и диабетом. При этом цианобактерии — доступный, безопасный и экологичный материал. Их легко выращивать и поддерживать как в лаборатории, так и в промышленных установках открытого и закрытого типа.

📌 Результаты опубликованы в журнале Microchemical Journal.

🔗Подробности — на сайте РНФ.

#новостинауки_РНФ
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
118🔥4👍1
2025/07/08 20:31:48
Back to Top
HTML Embed Code: