Modelagem matemática e simulação numérica da resposta e sensibilidade de biosensores amperométricos Uma abordagem de equações integrais acoplada

Resumo

Um modelo numérico de um biossensor amperométrico feito para descrever, analisar sua resposta em uma reação substrato-enzimática e otimizar suas configurações. Os biossensores amperométricos são sensores que utilizam moléculas biológicas para catalisar reações químicas e têm uma corrente elétrica como saída (resposta) do sistema. Esses sensores são amplamente utilizados devido ao seu baixo custo, alta confiabilidade e alta sensibilidade para usos ambientais e clínicos. A simulação de sua resposta pode ser extremamente útil para o desenvolvimento de novos sensores devido à possibilidade de análises prévias da resposta do biossensor a uma reação específica, por isso o desenvolvimento do hardware pode se tornar menos caro e se disseminar mais amplamente em muitas áreas. As equações cinéticas que regem a reação eletroquímica presentes neste modelo são baseadas nas equações de Michaelis-Menten, e as equações de difusão são baseadas na lei de Fick, que dá as concentrações de substrato e produto ao longo da dimensão longitudinal do biossensor e com o passar do tempo. A corrente elétrica (a resposta do sistema), que é medida em um biossensor e é usada para medir a concentração do substrato, foi modelada com base na lei de Faraday e Fick. Usando as equações de contorno correspondentes, os sistemas de equações foram resolvidos aplicando o método da Equação Integral Acoplada (CIEA, Coupled integral equation approach do inglês) para transformar as Equações Diferenciais Parciais (EDPs) em Equações Diferenciais Ordinárias (EDOs), o sistema de equações diferenciais ordinais (EDOs) foi resolvido pelo método de Runge-Kutta Gill, dando valores médios para as variáveis ​​em função do tempo, então foi aproximado para uma série de Fourier. Um código computacional foi usado para executar as informações e fornecer os valores aproximados. Esses valores foram avaliados por métodos estatísticos para medir a precisão do modelo numérico e sua exatidão.