Avances futuros de la tecnología de biosensores artificiales en aplicaciones biomédicas

Los recientes avances en biología sintética han facilitado el concepto de una plataforma de biosensado basada en células y libre de células, que permite la identificación de señales moleculares que abarcan biomarcadores de metales/químicos hasta enfermedades. La detección artificial incorpora el concepto de estrategias de biosensado tanto de células completas como libre de células, que incluyen componentes naturales y sintéticos altamente regulados para exhibir propiedades de detección molecular codificada genéticamente. Estos sensores utilizan la expresión de proteínas para liberar moléculas de señalización como resultado de la entrada recibida para facilitar la detección de analitos. Con la intención de utilizar células vivas modificadas o células artificiales en biosensado, el estudio propuesto resalta la importancia de los sensores basados en células y libres de células en aplicaciones biomédicas y diagnósticas. La primera sección del artículo explicará los tipos de biosensado, incluyendo biosensado libre de células, basado en células, basado en vesículas y en papel, donde la detección se basa en células, componentes celulares y sistemas libres de células que en su mayoría involucran maquinaria de transcripción o traducción. Se destacan las ventajas, desventajas y desafíos de los enfoques avanzados. La segunda sección del artículo elabora sobre el principio de detección y las estrategias involucradas. Aunque se han informado muy pocos estudios sobre este tema, por lo tanto, el artículo actual se centra en los sensores artificiales que han sido diseñados para fines médicos y diagnósticos. La revisión también señala los avances actuales y futuros en el campo, incluyendo inteligencia artificial, nanotecnología, células madre y ómicas. La detección tiene un gran impacto recientemente en el diagnóstico de enfermedades, así como en el desarrollo de fármacos y terapias dirigidas. Mientras que las tecnologías de diagnóstico basadas en biología recién desarrolladas aún tienen altos costos, requieren personal altamente capacitado, sufren problemas de estabilidad y reducen el rendimiento del sensor. Por lo tanto, esta revisión llama la atención de los lectores sobre los avances y desafíos en el siguiente campo y promueve la resolución de problemas médicos y diagnósticos en el futuro.