Graphene Field-Effect Transistor for Biosensing: From Extracellular Vesicles Detection to Protein Conformational Changes Monitoring

Graphene Field-Effect Transistors (GFETs) are emerging as a promising in biosensing due to their exceptional electrical properties, high sensitivity, and rapid response times. These devices can detect a broad range of biologically relevant molecules. Extracellular Vesicles (EV), considered as biomarkers for diseases such as cancer, offer new opportunities for rapid, non-invasive diagnostics, enabling early detection. In this thesis, a GFET-based biosensor originally designed for SARS-CoV-2, was used to detect EVs for ovarian cancer diagnosis. EVs were isolated and characterized from cell culture samples, and electrical measurements targeting the EV-associated marker CD63 showed high specificity and sensitivity. This was possible through the design of an engineered bioreceptor, developed by combining experimental and computational biology, further enhanced by machine learning integration. Beyond diagnostics, GFET technology also enables real-time monitoring of molecular interaction and dynamic processes, making it ideal for studying protein conformational changes. Unlike traditional methods that offer static snapshots, GFETs provide continuous monitoring of dynamic shifts. Using this approach, we developed a GFET-based biosensor to detect calcium-induced conformational changes in calmodulin (CaM), a key calcium sensor in eukaryotic cells. Both wild-type CaM and a calcium-binding-deficient mutant were purified, validated, and analyzed. Conformational changes in CaM were successfully detected with the GFET biosensor. This work underscores the transformative potential of GFETs in disease diagnosis and the real-time study of molecular interactions, paving the way for next-generation biosensors.

I Transistor a Effetto di Campo al Grafene (GFET) sono una tecnologia promettente nei biosensori grazie alle loro eccezionali proprietà elettriche, alta sensibilità e tempi di risposta rapidi. Questi dispositivi possono rilevare una vasta gamma di molecole biologicamente rilevanti. Le Vescicole Extracellulari (EV), considerate biomarcatori per malattie come il cancro, offrono nuove opportunità per diagnosi rapide e non invasive. In questa tesi, un biosensore basato su GFET, originariamente progettato per SARS-CoV-2, è stato adattato per rilevare le EV in diagnosi di cancro ovarico. Le EV sono state isolate e caratterizzate da colture cellulari, e le misurazioni elettriche sul marcatore CD63, associato alle EV, hanno mostrato alta specificità e sensibilità. Ciò è stato possibile grazie alla progettazione di un biorecettore ingegnerizzato, sviluppato combinando biologia sperimentale e computazionale, e potenziato dall’integrazione con il machine learning. Inoltre, la tecnologia GFET consente il monitoraggio in tempo reale delle interazioni molecolari, ideale per studiare i cambiamenti conformazionali delle proteine. A differenza dei metodi tradizionali, i GFET offrono un monitoraggio continuo delle transizioni dinamiche. In questo lavoro, abbiamo sviluppato un biosensore GFET per rilevare i cambiamenti conformazionali indotti dal calcio nella calmodulina (CaM). Questo studio evidenzia il potenziale dei GFET per la diagnostica e lo studio in tempo reale delle interazioni molecolari, aprendo la strada ai biosensori di nuova generazione.