Investigadores da The University of Osaka desenvolveram poros ultrapequenos em membranas de nitreto de silício que se aproximam da escala dos canais iónicos naturais. Estas estruturas permitem abertura e fecho repetíveis através de reações químicas controladas por voltagem. O avanço pode auxiliar na sequenciação de DNA e na computação neuromórfica.
Canais iónicos em organismos vivos são estruturas proteicas estreitas que regulam o fluxo de partículas carregadas, essenciais para funções como impulsos nervosos. As suas secções mais apertadas abrangem apenas alguns angstroms, comparáveis às larguras atómicas. Replicar tal precisão tem desafiado especialistas em nanotecnologia. Uma equipa liderada por Makusu Tsutsui e Tomoji Kawai na The University of Osaka abordou isto fabricando nanoporos em membranas de nitreto de silício. Estes serviram como reatores electroquímicos em miniatura. Aplicar uma voltagem negativa iniciou uma reação que formou um precipitado sólido, bloqueando o poro. Inverter a voltagem dissolveu o precipitado, reabrindo o caminho. «Fomos capazes de repetir este processo de abertura e fecho centenas de vezes durante várias horas», disse Tsutsui. «Isto demonstra que o esquema de reação é robusto e controlável». A monitorização de correntes iónicas revelou picos acutilantes semelhantes aos dos canais biológicos, apontando para a criação de múltiplos poros subnanométricos dentro da estrutura inicial. Ajustes à composição e pH das soluções de reagentes permitiram controlar o tamanho do poro e a seletividade iónica. «Fomos capazes de variar o comportamento e o tamanho efetivo dos poros ultrapequenos alterando a composição e o pH das soluções de reagentes», notou Kawai. «Isto permitiu o transporte seletivo de iões de tamanhos efetivos diferentes através da membrana ajustando os tamanhos dos poros ultrapequenos». O método suporta estudos de matéria em espaços confinados à escala atómica e tem potencial para deteção de moléculas únicas, como sequenciação de DNA baseada em nanoporos, bem como computação neuromórfica que emula padrões elétricos neuronais. Os achados aparecem em Nature Communications.
