Résumé:
Cette thèse se concentre sur la modélisation et la simulation de biosenseurs innovants basés sur des matériaux de type pérovskite, en particulier le titanate de strontium (SrTiO3), pour la détection du cholestérol et des biomarqueurs du cancer. Les maladies cardiovasculaires et le cancer sont parmi les principales causes de mortalité dans le monde, et la détection précoce de ces maladies est essentielle pour améliorer les résultats cliniques. Cependant, les technologies de détection actuelles présentent encore des limites en termes de sensibilité, de spécificité et de coût. Les travaux de cette thèse visent à surmonter ces défis en développant des capteurs plus performants en intégrant des métasurfaces de graphène et d'or, ainsi que des matériaux pérovskites. Grâce à l'utilisation des outils de simulation avancés, notamment MATLAB et COMSOL, les performances des capteurs ont été optimisées en termes de sensibilité et de rapidité de réponse. Deux applications principales ont été étudiées : un biosenseur à effet de champ (BioFET) pour la détection du cholestérol et un capteur à résonance plasmonique de surface (SPR) pour la détection précoce du cancer. Les résultats obtenus démontrent que ces biosenseurs offrent une sensibilité et une spécificité accrues, ce qui ouvre la voie à des avancées significatives dans le diagnostic médical.
