A obesidade tem aumentado dramaticamente nos últimos anos, tornando-se o maior fator de risco para o desenvolvimento de doenças cardiovasculares, vários tipos de câncer, e também do Diabetes mellitus tipo 2 (DM 2). A associação da obesidade com o desenvolvimento do DM 2 pode ser explicada, em parte, pela secreção alterada pelo tecido adiposo de adipocinas, como a adiponectina, um hormônio com propriedades antiinflamatórias e de sensibilização à insulina. O excesso do tecido adiposo regula negativamente a secreção de adiponectina, o que ocorre de 10 a 20 anos antes da hiperglicemia crônica, fazendo com que este hormônio seja um bom indicador para o diagnóstico preditivo de DM 2. A concentração de adiponectina em plasma é usualmente aferida por ELISA, método não amplamente utilizado devido ao seu alto preço, necessidade de pessoal qualificado e material e, dessa maneira, ainda praticamente inacessível à grande parcela da população. Sendo assim, o desenvolvimento de novas metodologias e de ferramentas de diagnóstico confiáveis e de baixo custo (que possam ser implementados pelo Sistema Único de Saúde SUS) é imprescindível. Aqui, desenvolvemos um biossensor simples e de baixo custo para detecção de adiponectina baseado na espectroscopia de impedância eletroquímica (EIS) ou voltametría cíclica (CV) usando plataformas nanoestruturadas contendo receptores transmembrana de adiponectina (AdipoR1 e AdipoR2) ou anticorpos anti-AdipoQ imobilizados em eletrodos de ouro. Os melhores resultados foram obtidos através do uso dos receptores AdipoR1/R2 em conjunto com CV. Neste caso, os biossensores foram capazes de detectar concentrações de adiponectina tão baixas quanto 7 nmol L^-1 com uma faixa linear entre 0,01 a 0,75 mol L^-1 de adiponectina, R^²=0,992. O dispositivo apresentou ótima seletividade, estabilidade e reprodutibilidade (ca. 1,7% para n=3). Além disso, em amostras de plasma humano, o biossensor obteve resultados muito próximos aos obtidos pelo método pardão ELISA, com desvio de 14%. Esperamos que este estudo propicie maior acessibilidade ao diagnóstico preditivo do DM 2 através de dispositivos mais baratos, rápidos e portáteis e que um maior número indivíduos possam ser alertados e orientados, evitando o desenvolvimento posterior da doença.

Obesity has increased dramatically in the last few years, becoming the biggest risk factor for development of cardiovascular diseases, several types of cancer and also the type 2 diabetes mellitus (DM 2). The association between obesity and DM 2 can be partially explained by the altered secretion of adiponectin hormone by the adipose tissue, which presents anti-inflammatory and insulin sensitizing properties. The excess of adipose tissue regulates negatively adiponectin secretion, which occurs 10 to 20 years before chronic hyperglycemia, making this hormone a great biomarker for predictive DM 2 diagnosis. Adiponectin plasma concentration is usually measured by ELISA, a method not widely used due to its high cost, personal and material demand, being, therefore, not accessible to part of the population. Therefore, the development of new diagnostic methodologies and tools trustable and low-cost (that can be implemented by Sistema Único de Saúde SUS) is crucial. Here we developed a simple and low-cost biosensor for adiponectin detection based on electrochemical impedance spectroscopy (EIS) or cyclic voltammetry (CV) using nanostructured platforms containing adiponectin transmembrane receptors (AdipoR1 and AdipoR2) or anti-AdipoQ antibodies immobilized on gold electrodes. The best results were achieved using AdipoR1/R2 receptors among with CV. In this case, biosensors were able to detect adiponectin at concentrations down to 7 nmol L^-1 in a linear detection range from 0.01 to 0.75 mol L^-1 of adiponectin, R^²=0.992. The device displayed great selectivity, stability and reproducibility (ca. 1.7% for n=3). For human plasma samples, analyses using the biosensor and the ELISA technique presented similar results, with deviations of 14%. Therefore, we expect that this study leads to a greater accessibility to predictive DM 2 diagnoses through cheaper, faster and portable devices, so that a higher number of patients may be alerted and oriented, avoiding further disease development.