A presença de resíduos de antibióticos no leite é um dos pontos mais sensíveis do controle de qualidade em toda a cadeia láctea, capaz de comprometer lotes inteiros e gerar prejuízos para produtores e indústrias.
Um grupo de pesquisadores do Brasil e dos Estados Unidos desenvolveu um dispositivo de baixo custo capaz de identificar concentrações muito baixas de três antibióticos — cloxacilina, tetraciclina e estreptomicina — tanto em leite de vaca quanto em leite de cabra, inclusive quando as três substâncias estão presentes ao mesmo tempo.
A tecnologia, batizada de “língua eletrônica”, ainda está em escala laboratorial, mas chama atenção por sua simplicidade construtiva. Em vez de depender de eletrodos sofisticados e caros, os sensores são feitos a partir de um material corriqueiro: fibras de náilon.
“A gente simplesmente pega uma fibra de náilon, que é um material barato, e a mergulha em uma dispersão contendo folhas de MXenes. Interações químicas entre o nanomaterial e o náilon fazem com que as folhas sejam aderidas e se fixem na superfície da fibra.
Ela é então retirada com cuidado da dispersão e, depois de seca, passa a apresentar uma fina camada de MXene na sua superfície”, descreve Murilo Facure, primeiro autor do estudo e atualmente professor da Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo (EESC-USP).
O nome MXene designa uma família de nanomateriais bidimensionais — como o grafeno, mas com uma estrutura mais complexa, formada por camadas atômicas de metais de transição (titânio, nióbio, vanádio ou molibdênio) combinadas com carbono, nitrogênio ou ambos.
Essa família começou a ser estudada há cerca de 15 anos e vem despertando interesse crescente por reunir alta condutividade elétrica, grande área superficial e uma superfície que pode ser modificada para interagir com diferentes substâncias. “Quando mudamos a composição do MXene, mudamos também suas propriedades.
E era exatamente isso que buscávamos para a língua eletrônica: que tivéssemos sensores com propriedades e performances diferentes agregadas no mesmo dispositivo”, explica Facure.
No dispositivo testado com leite, os pesquisadores usaram três composições diferentes de MXenes, variando a proporção entre carbono e nitrogênio, de modo que cada fibra revestida reagisse de forma distinta ao ambiente químico da amostra.
Cada fio, conectado a um impedancímetro, funciona simultaneamente como suporte e como elemento sensor: o aparelho aplica um pequeno sinal elétrico e registra parâmetros como resistência elétrica, capacitância e as componentes real e imaginária da impedância. “O resultado é uma série de dados elétricos, que precisam ser depois analisados, para que possamos entender o que a ‘língua’ provou”, diz Facure.
A lógica é diferente da de um sensor químico tradicional, que busca ser seletivo a uma única substância. Na língua eletrônica, nenhum sensor precisa reconhecer sozinho um antibiótico específico — a informação relevante está no padrão conjunto das respostas, como uma impressão digital de cada amostra.
Para interpretar esse volume de dados, os pesquisadores recorreram a métodos estatísticos multivariados, entre eles a análise de componentes principais (PCA), técnica que reduz um grande número de variáveis a combinações que concentram as diferenças mais importantes entre as amostras.
“A presença simultânea de mais de um antibiótico é especialmente relevante para demonstrar o princípio de funcionamento do sistema.
Em vez de procurar uma única molécula em uma solução simples, a língua eletrônica precisa extrair informações de uma matriz complexa como o leite, na qual proteínas, gorduras, açúcares, sais e inúmeras outras substâncias também podem interagir com os sensores”, afirma Daniel Corrêa, pesquisador da Embrapa Instrumentação e orientador de Facure durante seu doutorado na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar).
O estudo, publicado no periódico ACS Omega, envolveu uma equipe multidisciplinar formada por pesquisadores da Embrapa Instrumentação, das universidades federais de São Carlos (UFSCar) e da Bahia (UFBA), além da Drexel University, nos Estados Unidos — instituição do professor Yury Gogotsi, uma das principais referências mundiais em MXenes, que reportou o primeiro material da família em 2011.
Facure passou um ano (2022-2023) no grupo de Gogotsi durante seu doutorado, com apoio da FAPESP, e hoje mantém colaboração com a instituição americana. A professora Luiza Mercante, da UFBA, também integra a linha de pesquisa, que já havia usado princípio semelhante para desenvolver, com outra arquitetura de sensores, uma língua eletrônica capaz de detectar neurotransmissores como acetilcolina, dopamina, glicina, glutamato, histamina e tirosina.
Apesar dos resultados promissores, Facure é claro ao afirmar que ainda não existe um aparelho pronto para chegar a fazendas, laticínios ou órgãos de fiscalização: trata-se de uma “pesquisa de bancada”, realizada em escala laboratorial e sob condições controladas.
Ainda assim, o potencial de aplicação é significativo, especialmente diante do baixo custo dos materiais envolvidos. O grupo de pesquisa segue explorando os MXenes em outras frentes, incluindo compósitos para dispositivos de armazenamento de energia, como supercapacitores, além de estudos em nanogeradores e sistemas de remediação de poluentes.
O trabalho recebeu financiamento da FAPESP por meio de um Projeto Temático coordenado pelo professor Osvaldo Novais de Oliveira Junior, do Instituto de Física de São Carlos (IFSC-USP).
*Produzido pela eDairyNews, com informações publicadas por FAPESP
