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En los sinnúmeros esfuerzos globales para contribuir a combatir el SARS-CoV-2, investigadores del MIT y Harvard crearon una mascarilla, que gracias a su innovadora tecnología, puede detectar el virus en el aliento de un usuario en solo 90 minutos. 

A diferencia de otros biosensores, este no requiere la incorporación de células vivas (que podría representar un peligro de riesgo en caso de una fractura), ya que la tecnología denominada wearable liofilizada sin células (wFDCF) puede detectar cualquier tipo de toxina.

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Los ingenieros explican que la mascarilla posee varios biosensores que se activan tras presionar un botón, esto libera un pequeño depósito de agua que hidrata las moléculas liofilizadas y es capaz de analizar las gotas del aliento del usuario.

Mediante una lectura similar a la de una prueba de embarazo, en 90 minutos la pequeña tira de papel presente en la mascarilla registra si la persona es positiva o negativa a SARS-CoV-2, según indica la investigación publicada en la revista Nature Biotechnology

Crédito: Universidad de Harvard

“Básicamente, hemos reducido todo un laboratorio de diagnóstico a un pequeño sensor sintético basado en biología que funciona con cualquier máscara facial y combina la alta precisión de las pruebas de PCR con la velocidad y el bajo costo de las pruebas de antígenos”, dice Peter Nguyen, co-autor del estudio y académico del Instituto Wyss de Ingeniería de Inspiración Biológica en la Universidad de Harvard.

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En pruebas preliminares la mascarilla ofreció un diagnóstico preciso similar a uno obtenido en un test PCR, además, los autores planean incorporar esta tecnología en batas de laboratorio para proteger a los científicos de componentes tóxicos.

Asimismo, quieren ampliar su prototipo a uno más tecnológico donde los sensores envían los datos a una aplicación de un smartphone y poder comercializarlo.

Esto le brinda un ciclo de retroalimentación de información que puede monitorear su exposición ambiental y alertarlo a usted ya otros sobre la exposición y dónde ocurrió”, agregó Nguyen.

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