Se describió matemáticamente el comportamiento de los sensores electroquímicos y biosensores, basados en polímeros conductores (PC), en el proceso de detección de dos sustancias con un grupo funcional común, y se analizó el modelo respectivo mediante la teoría de la estabilidad lineal y el análisis de bifurcación. Se dedujeron las condiciones de estabilidad en estado estable, así como las inestabilidades oscilatorias y monótonas. También se demostró el vínculo entre este modelo y los descritos anteriormente.
Introducción
La química farmacéutica, medicinal y toxicológica es una de las ramas de la química que más se está desarrollando en la actualidad. El objetivo de estas ramas de la química son las posibilidades de
Las propiedades físicas, químicas y biológicas de los compuestos orgánicos suelen atribuirse a la presencia de determinados grupos funcionales en ellos. Por lo tanto, es necesario elaborar métodos analíticos específicos (físicos, fisicoquímicos o químicos), capaces de detectar específicamente la presencia del grupo funcional determinado, responsable del comportamiento del compuesto.
Entre los métodos más elaborados de detección específica el uso de sensores y biosensores, basados en materiales modernos: nanopartículas metálicas, nanocompuestos y polímeros conductores [1-21] es uno de los más utilizados e investigados en la actualidad. Como estos últimos son fáciles de modificar, es relativamente sencillo el proceso de incorporación a la molécula de pc del fragmento, capaz de reaccionar selectivamente con un determinado grupo funcional [1-10], según el principio de "llave-cerradura". Aunque estos sensores tienen una excelente selectividad, sensibilidad y precisión, su rendimiento, como ya se ha mencionado, puede verse perjudicado por inestabilidades electroquímicas y la detección del mecanismo de su aparición nos hará profundizar en el conocimiento de su comportamiento. Un modelo matemático, capaz de describir adecuadamente los procesos en el sistema, ayudará en la confección de sensores y biosensores y en la determinación de las regiones de mejor rendimiento para, a partir del modelo matemático, poder predecir las posibles imprecisiones de los sensores y los porqués probabilísticos de sus apariciones.
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