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4 Abril 2023

MOFs como Ferramenta de Diagnóstico para Doenças Amiloides

MOFs como Ferramenta de Diagnóstico para Doenças Amiloides

Nos últimos anos, doenças como o Alzheimer e o Parkinson afetaram milhões de pessoas. Embora não exista um tratamento eficaz, os diagnósticos em estágios iniciais ainda são as melhores ferramentas para aliviar a progressão dessas doenças. Recentemente, um grupo de investigadores do Departamento de Química e CICECO - Instituto de Materiais de Aveiro (Filipe A. Almeida Paz, Flávio Figueira e Ricardo F. Mendes), em colaboração com pesquisadores do i3S (Universidade do Porto), refletiram sobre os desenvolvimentos mais recentes nesta área em um artigo de revisão publicado no prestigiado periódico ACS Sensors da American Chemical Society. Esta revisão destaca como os Metal-Organic Frameworks (MOFs) podem ser incorporados e utilizados em ferramentas capazes de diagnosticar doenças amiloides. Os MOFs são materiais porosos com grandes áreas de superfície e baixos custos de fabricação. A combinação desses materiais com unidades de reconhecimento biológico é considerada um primeiro passo importante para o desenvolvimento de novos sensores de ponto de atendimento capazes de detectar rapidamente uma ampla gama de patologias de forma fácil e amigável. O artigo é prolífico em mostrar como os MOFs podem ser usados como ferramentas diagnósticas amiloides, fornecendo uma ferramenta perspicaz para pesquisas futuras nesta área. Os autores acreditam que o alto impacto deste trabalho certamente iniciará discussão sobre o assunto na comunidade científica e abrirá novas áreas de pesquisa aproveitando as propriedades únicas dos MOFs.

Este artigo foi um dos 10 artigos mais lidos em março de 2023 na ACS Sensors, demonstrando o grande interesse nesta abordagem inovadora para o diagnóstico de doenças.

Referência do artigo

José P. Leite, Flávio Figueira, Ricardo F. Mendes, Filipe A. Almeida Paz e Luís Gales, Metal-Organic Frameworks as Sensors for Human Amyloid Diseases, ACS Sens. 2023, 8, 3, 1033–1053. https://doi.org/10.1021/acssensors.2c02741

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