TehnoȘtiri

MODELE MOBILE PENTRU BIOSENZORI CU STRAT DE DIFUZIE PRIN RECEPTOR ENZIMATIC

Alex

MODELE MOBILE PENTRU BIOSENZORI CU STRAT DE DIFUZIE PRIN RECEPTOR ENZIMATIC

CRISTIAN RAVARIU, VASILE BANES, ANDREI ENESCU, RAZVAN VASILE

Abstract. Așa cum era anticipat din anul 2019, electronica CMOS atinge nodurile sale tehnologice finale, cum ar fi 2nm în anul 2021. Cursurile de dispozitive electronice trec brusc de la micro-electronică la nano- și bio-electronică. În consecință, sunt necesare noi instrumente software pentru această zonă de conținut mobil. De obicei, în Biomaterialele integrate pe tranzistoarele cu efect de câmp BioFET, expertiza pentru a simula partea FET este bine cunoscută. Dar, instrumentele software pentru partea bioreceptorului sunt aproape absente. Această lucrare prezintă un instrument analitic, capabil să simuleze funcția receptorului în cadrul biosenzorului potențiometric, când un strat de difuzie este interpus între traductor și blocul enzimatic.
Cuvinte cheie: Modelare enzimatică, Membrană difuzivă, Modelare mobilă

1. Introducere

Așa cum era anticipat încă din anul 2019 [1], electronica CMOS (Complementary-Metal-Oxide-Semiconductor) ajunge la nodurile sale tehnologice finale în anul 2021, ca nod 2nm [2]. Legea lui Moore a fost îndeplinită punctual. Predicțiile despre era post-MOS au început acum 20 de ani, dar s-au intensificat în ultimii ani. S-a anunțat invazia de noi domenii în nanoelectronică: spintronica pentru electronică de putere foarte mică [3], co-integrare MOS cu nano-dispozitive [4], nanodispozitive de vid care acoperă decalajul tera-Hertz [5,6], dar mai ales o mare diversitate de biomateriale integrate cu MOSFET-uri pentru a oferi noi funcții de biodetecție, [7].
Pentru a umple conținutul dinamic al acestor cursuri, trebuie să dezvoltăm simulatoare de dispozitive mixte, cum ar fi En-FET (tranzistoare cu efect de câmp enzimatic). Modelarea lipsă în blocul enzimatic al biosenzorilor este încă cronică. Instrumente software puternice, cum ar fi pachetul Silvaco, pot simula senzori magnetici, senzori de imagine, senzori optici, dar nu au resurse pentru simularea biosenzorilor. Acest tip de instrument începe cu modelarea. Pentru prima, a II-a și a III-a generație de biosenzori enzimatici [8], există o membrană permeabilă între receptorul biologic și fluxul de analit, astfel încât procesul redox mediat de enzimă este însoțit de un proces de difuzie prin această membrană .
Această lucrare prezintă o succesiune de modele analitice cu coeficienți de adaptare pentru produsele care rezultă dintr-un tranzistor En-FET cu membrană de difuzie.

2. Modelarea enzimei-FET cu membrană de difuzie

În această lucrare, o enzimă-FET este considerată ca biosenzor amperometric, astfel încât biosemnalul analitului este transformat într-un curent. Partea FET este de obicei produsă de o tehnologie MOS modificată, ușor de simulat [9]. Ne concentrăm pe partea enzimă-receptor. În această tehnologie mixtă, membrana de difuzie intermediară constă în straturi poroase de Si sau oxizi nano-structurați deasupra oxidului de poartă al tranzistorului MOS, [7]. Figura 1 prezintă blocurile principale din interiorul unui En-FET.

Fig. 1. Blocuri principale: traductor în Si, oxid Gate, enzimă în contact subțire cu membrană care permite difuzia în principal a analitului.

3. Modelare mobilă versus experiment

Figura 2a prezintă comparativ modelele (2), (3) și (4) pentru datele unui biosenzor de glucoză fabricat cu enzimă glucoză-oxidază. O membrană nano-poroasă TiO2 cu grosimea de 100 nm joacă rolul membranei de difuzie, Fig. 2b. Detaliile tehnologiei glucozei En-FET au fost prezentate în altă parte [7].

Fig. 2. (a) Concentrația produsului [P] calculată de modelele (2), (3), (4); (b) structura En-FET studiată.
4. Conținut mobil pentru biodispozitive

Rezultatele anticipate vizează schimbarea practicii de predare și cercetare. În trecut, conținutul disciplinelor despre dispozitive și modelarea lor au fost utilizate mai mult de 20 de ani (de exemplu, modelul MOS Ihantola-Moll este încă în uz în simulatoarele de condimente și în cursurile noastre despre modelarea tranzistoarelor). În următorii 20 de ani, conținutul mobil al unui astfel de curs, în acord cu progresele tehnologice, va împinge instrumentele de investigație către o modelare mobilă. În loc să predea unele modele perene, instructorii mai degrabă trebuie să învețe cum să construiască și să adapteze noi modele pentru noi dispozitive hibride anuale, cum ar fi biosenzorii En-FET. În exemplul nostru, parametrii adaptivi DN și sculptează în modelele (5) – (6).

5. Concluzii

Această lucrare a început să dezvolte un model analitic pentru biosenzorii En-FET, bazat pe integrarea enzimei în spațiul Gate al tranzistoarelor cu efect de câmp, cum ar fi MOS. Modelarea s-a axat pe dependența semnalului de ieșire, care este concentrația produsului unei reacții enzimatice asistate de substratul biologic care acționează ca intrare pentru blocul enzimatic. Influența unei membrane de difuzie între locația cinetică și sediul produsului/analiților a fost luată în considerare de trei parametri: grosimea membranei d, coeficientul de difuzie pentru analitul biologic DB și coeficientul de difuzie pentru produsele DP. Folosind aceste modele tradiționale, eroarea relativă ajunge la 11,6%. Datorită lipsei de timp care va guverna dezvoltarea dispozitivelor electronice cointegrate cu biosenzori în următorii 10 ani, a fost propus un model mai flexibil cu parametri adaptivi, care reduce eroarea relativă la 3,9%.

Referințe

  1. Ravariu, C., Ursutiu, D., Mihaiescu, D., Morosan, A., Tanase, M., Tsiatsos, T.: New era of the nano-electronic devices – one of the most adaptive learning areas for the next period, Chapter 3 in Book: Internet of Things, Infrastructures and Mobile Applications, Springer, Editors: Michael Auer and Thrasyvoulos Tsiatsos, pp. 24-35, (2020).
  2. IBM Unveils World’s First 2 Nanometer Chip Technology, Opening a New Frontier for Semiconductors, internal report, Published and Accessed in May 2021, available at: https://newsroom.ibm.com/2021-05-06-IBM-Unveils-Worlds-First-2-Nanometer-Chip-Technology,-Opening-a-New-Frontier-for-Semiconductors
  3. Kang, W., Zhang, Y., et al: Spintronics: Emerging Ultra-Low-Power Circuits and Systems beyond MOS Technology, ACM Journal on Emerging Technologies in Computing Systems, Vol. 12, No. 2, pp. 1-42, (2015).
  4. Deleonibus, S: CMOS nanoelectronics at the time of diversifications, International Symposium on VLSI Technology Systems and Applications (VLSI-TSA), 25-27 April 2011, Hsinchu, pp.1-2, (2011).
  5. Han, J-W., Meyyappan, M: The device made of Nothing, IEEE Spectrum, vol. 51, no. 7, pp. 30-35, (2014).
  6. Ravariu, C: Vacuum nano-triode in Nothing-On-Insulator configuration working in Terahertz domain, IEEE Journal of the Electron Devices Society, vol. 6, no. 1, pp. 1115-1123, (2018).
  7. Ravariu, C., Manea, E., Babarada, F: Masks and metallic electrodes compounds for silicon biosensor integration, Journal of Alloys and Compounds Elsevier, vol. 697, pp. 72-79, (2017).
  8. Zhang, W., Li, G.: Third-Generation Biosensors Based on the Direct Electron Transfer of Proteins, Analytical Science, vol. 20, pp. 603-609, (2004).
  9. Ravariu, C: Deeper Insights of the Conduction Mechanisms in a Vacuum SOI Nanotransistor, IEEE Transactions on Electron Devices, vol. 63, no. 8, pp. 3278- 3283, (2016).
  10. Scheller, F., Schubert, F: Biosensors – Technique and Instrumentation in Analytical Chemistry, Book at Elsevier Science Publishing, Company Inc., New York, 1992.
  11. Puneka, N.S.: Enzymes: Catalysis, Kinetics and Mechanisms, I-st Eds, Springer Nature, Singapore Pte Ltd. pp. 95-259, (2018).
  12. Ravariu, C., Ravariu, F., Rusu, A.: Analysis of the non – linear responses of some biosensors, IEEE, Int. Conf. Proceedings, Sinaia, Romania, CAS’03, pp.193-196, vol. 1, (2003).
  13. Liu, Y., Yao, L., He, L., Liu, N., Piao, Y.: Electrochemical Enzyme Biosensor Bearing Biochar Nanoparticle as Signal Enhancer for Bisphenol A Detection in Water, Sensors, vol. 19, pp. 1619, (2019).
  14. Ravariu, C., Mihaiescu, D.E., Istrati, D., Manea, E., Parvulescu, C: Application of the Nonlinear Electrical Conduction Theorem to Emphasize the Optimized Biosensor Sensitivity, 11thIEEE International Symposium on Advanced Topics In Electrical  Ingineering, Bucharest, Romania, March. 28-30, pp. 94:1-4, (2019).
  15. Ravariu, C., Mihaiescu, D., Rusu, A., Ravariu, F.: Non-linear electrical conduction through testosterone undecanoate and rethinol oily solutions, 6th European Symposium on Biomedical Engineering ESBME, Greece, Chania, p.10.0-10.3, (2008).