Desarrollo de un visualizador de datos electroanalíticos derivados de la detección del SARS-CoV-2 amigable con el usuario. Trabajo de grado

Abstract

RESUMEN : La pandemia de COVID-19 impulsó el desarrollo de herramientas de diagnóstico rápidas, fiables y accesibles. En este trabajo, se desarrolló un visualizador de datos electroanalíticos, diseñado para ser amigable con el usuario, con el propósito de detectar el SARS-CoV-2 mediante un dispositivo de nanobiosensado electroquímico. Se diseñaron algoritmos para el análisis automatizado de datos electroanalíticos y una aplicación para la visualización e interpretación de los resultados. La metodología incluyó la exploración de códigos existentes sobre técnicas electroanalíticas, el desarrollo del software y su validación experimental con dispositivos nanobiosensores. Se emplearon técnicas como Voltamperometría Cíclica (CV), Voltamperometría de Onda Cuadrada (SWV), Voltamperometría de Pulso Diferencial (DPV) y Espectroscopía de Impedancia Electroquímica (EIS) para validar la aplicación. Los resultados indicaron que la CV permitió una identificación precisa de los picos redox, mientras que la SWV ofreció mayor sensibilidad y resolución. La DPV demostró ser eficaz en la detección de la glicoproteína de la espícula del SARS-CoV-2, y la implementación de un umbral permitió la clasificación de muestras como positivas o negativas. La EIS permitió una caracterización detallada de las propiedades eléctricas de la interfaz electrodo/electrolito. La interfaz de usuario desarrollada facilitó la visualización de los datos y la interpretación automatizada de los resultados, mejorando significativamente la eficiencia en la detección del SARS-CoV-2.

ABSTRACT : In the context of the COVID-19 pandemic, the development of rapid, reliable, and accessible diagnostic tools was driven. In this work, an electroanalytical data visualizer, designed to be user-friendly, was developed to detect SARS-CoV-2 using an electrochemical nanobiosensor device. Algorithms for automated analysis of electroanalytical data and application for visualization and interpretation of the results were designed. The methodology included exploring existing codes on electroanalytical techniques, developing the software and testing its experimental validation with nanobiosensor devices. Techniques such as cyclic voltammetry (CV), square wave voltammetry (SWV), differential pulse voltammetry (DPV), and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) were used to validate the application. The results indicated that CV allowed accurate identification of redox peaks, while SWV offered higher sensitivity and resolution. DPV effectively detected the SARS-CoV-2 Spike protein and implemented a threshold-improved sample classification as a positive or negative sample. EIS enabled detailed characterization of the electrical properties of the electrode/electrolyte interface. The developed user interface facilitated intuitive data visualization and automated interpretation of results, significantly improving SARSCoV-2 detection efficiency.