Investigadores de ETH Zurich y el Instituto Max de Sistemas Inteligentes
Los científicos utilizaron tecnología optoacústicatomografía. Este método se basa en el efecto fotónico. El tejido a examinar se irradia con pulsos de láser ultracortos que duran unos pocos nanosegundos. Cuando se absorbe la radiación, se forman ondas ultrasónicas, que pueden detectarse mediante transductores ultrasónicos de banda ancha y utilizarse para generar imágenes volumétricas.
Microrobots y su visualización en los vasos del cerebro del ratón. Fuente: ETH Zurich / Max-Planck-Institut für Intelligente Systeme
Los científicos señalan que para obtener una imagen claralas imágenes requieren robots especiales. En su trabajo, utilizaron microrobots esféricos de dióxido de silicio recubiertos mitad de níquel y mitad de oro. Los robots esféricos que varían en tamaño de 5 a 20 micrones están llenos de nanoburbujas verdes (liposomas). Los dispositivos más pequeños son del tamaño de los glóbulos rojos y pueden, según los desarrolladores, penetrar los capilares más pequeños.
“El oro es un muy buen contrastesustancia para imágenes optoacústicas. Sin la capa de oro, la señal generada por los microrobots es simplemente demasiado débil para ser detectada”, explica Daniel Razansky, profesor de ETH Zurich y coautor del estudio.
Además, según los científicos, el oro también esminimiza el efecto citotóxico del recubrimiento de níquel, que es el encargado de mover el robot. Los investigadores usan níquel como medio de propulsión magnética, junto con un imán permanente simple, para mover los robots dentro del cuerpo.
Los científicos señalan que los nanoliposomas dentro del robot se pueden cargar con medicamentos, lo que permitirá que el robot se utilice para la administración específica de medicamentos. Capacidades de visualización precisas
Sin visualización, la microrobótica es en realidadciego. Por lo tanto, se necesitan imágenes de alta resolución en tiempo real para reconocer y controlar microrobots del tamaño de una célula en un organismo vivo.
Daniel Razansky, profesor de ETH Zurich y coautor del estudio
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