Biosensors are a type of sensor that have gained prominence in recent years due to their advantages over traditional sensing methods, which are expensive and time-consuming. They are composed of two main parts: a recognizer bioelement and a transducer—both can be of different types depending on the desired application. An optical biosensor based on Surface Plasmon Resonance (SPR) achieves high sensitivity, is label-free and its multilayer construction allows an increase in the selectivity of the target analyte. As the choice of layers in SPR-based biosensors and the analysis of the obtained multilayer configuration is very difficult and expensive, in this work, we present an SPR-based biosensor simulation tool, developed through mathematical modeling, with an easy-to-use interface and several design options for calculating and analyzing the reflectance and angle of incidence of this type of device. The application, developed in Matlab, behaved as expected, offering the user the possibility to export data to Excel and becoming a useful alternative for mathematical analysis of SPR biosensors and its parameters, such as quality factor, detection accuracy and sensitivity.

Biosensors based on the surface plasmon resonance (SPR) technique are widely used for analyte detection due to their high selectivity and real-time detection capabilities. However, conventional SPR spectrum analysis can be affected by experimental noise and environmental variations, reducing the accuracy of results. To address these limitations, this study presents the development of an open-source computational tool to optimize SPR biosensor characterization, implemented using MATLAB App Designer (Version R2024b). The tool enables the importation of experimental data, application of different smoothing methods, and integration of traditional and hybrid approaches to enhance accuracy in determining the resonance angle. The proposed tool offers several innovations, such as integration of both traditional and hybrid (angle vs wavelength) analysis modes, implementation of four advanced curve smoothing techniques, including Gaussian filter, Savitzky–Golay, smoothing splines, and EWMA, as well as a user-friendly graphical interface supporting real-time data visualization, experimental data import, and result export. Unlike conventional approaches, the hybrid framework enables multidimensional optimization of SPR parameters, resulting in greater accuracy and robustness in detecting resonance conditions. Experimental validation demonstrated a marked reduction in spectral noise and improved consistency in resonance angle detection across conditions. The results confirm the effectiveness and practical relevance of the tool, contributing to the advancement of SPR biosensor analysis.

Advances in biosensors have propelled the field of intelligent medicine, leading to significant innovations in the diagnosis and treatment of complex diseases, including cancer. In this context, biosensors have emerged as a promising tool for early cancer detection, offering faster, more sensitive, and more precise diagnostics. This review explores the progress in the field of electrochemical, optical, and nanotechnology-based biosensors, with a focus on detecting specific biomarkers for breast, prostate, and lung cancers. In addition, it highlights the integration of new techniques and microfluidics, which enhance the sensitivity and specificity of these devices while facilitating predictive and multiplexed analyses. This work consolidates recent developments in the field, identifies technical challenges, and proposes strategies that reinforce the use of biosensors as transformative solutions for early cancer detection, emphasizing their impact on improving clinical outcomes and global health.

Nesse artigo, é apresentado um estudo do comportamento da comunicação subterrânea via LoRa entre dois dispositivos, um deles posicionado sob a superfície do solo e outro acima dela. Foi analisado o desempenho da tecnologia LoRa em ambiente subterrâneo avaliando a interferência da profundidade e de outras variáveis como a distância, fator de espalhamento e características do ambiente na qualidade da comunicação. Este estudo foi realizado para verificar a adequação da tecnologia LoRa para monitoramento de variáveis físicas em ambientes subterrâneos, visando a aplicação de detecção de vazamentos em tempo real em tubulações de sistemas de distribuição de água ou outras aplicações subterrâneas.

A emissão de biogás proveniente de aterros sanitários para a atmosfera constitui importantes contribuições antropogênicas de gases causadores do efeito estufa, sendo necessário o seu adequado monitoramento para subsidiar propostas de medidas mitigadoras ao impacto ambiental. O uso de dispositivos eletrônicos, conhecidos como nariz eletrônico, associados à internet das coisas (IoT) permite a automatização do monitoramento ambiental de aterros sanitários por meio do desenvolvimento de sistemas de medição com redes de sensores sem fio, de baixo custo e baixo consumo de energia, frente às técnicas amplamente adotadas no mundo, bem como permite a coleta de um maior volume e qualidade de dados, e sua transmissão em tempo real. O objetivo deste estudo é apresentar uma revisão da literatura acerca das pesquisas que vêm sendo desenvolvidas nos últimos anos sobre a aplicação da tecnologia de nariz eletrônico e redes de sensores sem fio para medição de gases, apresentando os principais desafios encontrados pelos autores e as perspectivas de estudos futuros. Esta revisão foi realizada por meio da busca de artigos nas plataformas Science Direct, IEEE Xplore e Scielo, considerando os últimos dez anos. Os principais desafios encontrados pelos autores em seus estudos foram a calibração dos dispositivos e a sua aplicação em escala real. De acordo com a revisão apresentada, considera-se promissora a realização de estudos de aplicação de narizes eletrônicos para medição de gases em aterros sanitários, o que pode impactar positivamente os custos com implantação, operação e monitoramento desses empreendimentos.