Projeto Laboratório do Sisfóton/MCTI é premiado na 3ª edição do Programa “Transforme sua Pesquisa em Negócio”

O Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações (MCTI) homenageia os vencedores do trabalho “Biossensor Óptico integrado, método de detecção e usos do biossensor” que foi escolhido em duas categorias do programa Transforme sua Pesquisa em Negócio: pelo voto popular e pela banca na modalidade “Melhor Modelo de Negócios. Realizado em conjunto pelo MCTI com a Fundação Fórum Campinas Inovadora, o programa tem como objetivo desenvolver habilidades empreendedoras entre pesquisadores para que apresentem resultados de seus estudos para o mercado.

O Laboratório Integrado de Fotônica (LIF) da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) tem o objetivo de estimular a criação de novas empresas a partir do resultado de pesquisas científicas.  O projeto foi elaborado por pesquisadores da Unicamp e da Universidade Federal de São Carlos (UFSCar). A equipe teve coworking, laboratório de fabricação digital e ferramentas com assessoria técnica para utilização dos equipamentos e participação em Programa de Aceleração da Universidade. O grupo também ganhou consultoria jurídica, com foco na formatação da empresa, oferecida pela patrocinadora Alcance Innovation Consulting.

Biossensor Óptico integrado, método de detecção e usos do biossensor

A base do produto é uma patente de titularidade da Unicamp e com três inventores dessa equipe. Essa patente é um biossensor óptico integrado formado pelo acoplamento de um disco e um anel, que permite monitorar, com reduzida dependência da temperatura, modificações em qualquer substância, seja ela química ou biológica, colocada sobre a área exposta do disco.

Os inventores propuseram fabricar centenas desses biossensores num chip de poucos mm2, viabilizado por Fotônica de Silício, e integrar esse chip em um módulo de teste portátil e de baixo custo. O denso arranjo de biossensores, combinado com processamento analógico e técnicas de inteligência artificial, permitirá “treinar” na fábrica o chip para aprendizado de máquinas para detectar traços de agentes alvos. Com isso, elimina-se complexos processos de funcionalização e o uso de equipamentos periféricos caros, permitindo uma tecnologia inovadora para aplicação no monitoramento do meio ambiente.