Sebuah temuan tak sengaja di Boise State University kini berkembang menjadi perangkat yang berpotensi mengubah cara deteksi “forever chemicals” dilakukan di lapangan. Perangkat itu dirancang untuk mengidentifikasi PFAS dalam sampel air secara cepat, portabel, dan lebih terjangkau dibanding metode laboratorium yang selama ini umum digunakan.
Awalnya, petunjuk datang dari laboratorium profesor teknik elektro Kris Campbell. Saat mahasiswa riset sarjana bekerja dengan semikonduktor, mereka menyadari napas yang keluar justru memicu hasil yang berbeda dan sering kali tidak terduga.
Rasa ingin tahu mendorong mereka menelusuri penyebabnya lebih jauh. Dari situ, mereka memahami bahwa semikonduktor tersebut merespons berbagai bahan kimia yang ada di dalam napas.
Bersama Bamidele Omotowa, presiden Pearlhill Technologies, Campbell kemudian mengembangkan perangkat yang mampu mendeteksi polyfluoroalkyl substances atau PFAS dalam jumlah sangat kecil di sampel air. Teknologi itu diberi nama ENVIR-OGT, singkatan dari Environmental Optically Gated Transistor.
Perangkat ini memakai transistor khusus yang dipadukan dengan machine learning untuk mengenali keberadaan bahan kimia tersebut dengan cepat dan akurat. Campbell menyebut alat itu unik karena bisa diterjunkan langsung ke lapangan.
Ia mengatakan tim dapat pergi ke aliran atau sumber air, mengambil sampel, lalu memperoleh pengukuran real time tentang ada atau tidaknya bahan kimia itu. Menurut Campbell, alat ini murah, cepat, dan diharapkan suatu saat bisa mencapai sensitivitas yang setara dengan sistem laboratorium.
Pentingnya temuan ini juga berkaitan dengan posisi Idaho yang sedang berinvestasi dalam manufaktur semikonduktor. Sektor itu disebut sebagai salah satu sumber utama polusi PFAS, sehingga Boise State menilai teknologi tersebut punya makna khusus bagi daerah itu.
PFAS sendiri ditemukan dalam makanan, air minum, peralatan masak, pakaian, dan berbagai produk konsumen lain. Paparan bahan kimia ini dapat memicu beberapa jenis kanker, infertilitas, keterlambatan perkembangan pada bayi, dan gangguan pada sistem imun.
Masalah lain terletak pada proses deteksinya yang mahal dan lambat. Pihak universitas menyebut analisis sampel air bisa memakan waktu berminggu-minggu, membutuhkan peralatan khusus, dan biayanya sekitar 300 dolar AS.
Dukungan riset datang dari Small Business Technology Transfer (STTR) Research grant serta NIH Small Business Technology Transfer Award dari National Institutes of Health. Omotowa menyebut nilai teknologi ini sangat besar karena memberi manfaat bagi negara, masyarakat, dan pemerintah, terutama lewat kemampuan mengendalikan dampaknya terhadap kesehatan.
Mahasiswa juga memainkan peran penting dalam pengembangannya. Jacob Jackson, mahasiswa magister teknik elektro, menerapkan machine learning pada perangkat deteksi kimia tersebut.
Lukas Crockett, mahasiswa doktoral teknik elektro yang bekerja bersama Jackson, menggambarkan prosesnya dari penemuan awal hingga menjadi produk yang bisa disentuh dan diuji. Ia mengatakan selama satu setengah tahun pertama, masih ada keraguan apakah teknologi itu akan berhasil.
Menurut Crockett, momen terpenting datang ketika tim mulai mendapatkan pengukuran PFAS yang nyata dan mengolahnya dengan machine learning. Saat itu, mereka melihat perangkat tersebut benar-benar bisa membedakan dua sampel yang berbeda.
Kolaborasi juga melibatkan dosen kimia Boise State, Jenee Cyran, beserta mahasiswa risetnya. Melalui seed funding dari School of the Environment, tim ini meneliti bagaimana perangkat bekerja dalam kondisi air dunia nyata.
Omotowa menyebut kemajuan ini sebagai kemajuan nasional. Ia mengatakan tim bersyukur karena hasil riset tersebut dinilai membawa manfaat yang lebih luas bagi masyarakat dan negara.