Método desenvolvido por pesquisadores da Física e do ICB tem acurácia de quase 90% para casos de Covid-19

O novo método funciona por meio da comparação entre células infectadas e amostras não infectadas

Pesquisadores dos departamentos de Física e de Microbiologia da UFMG desenvolveram um método de diagnóstico para doenças virais, como Covid-19, zika e dengue, baseado em combinação de espectroscopia óptica e inteligência artificial (IA). O estudo é apoiado pela Fapemig no âmbito do programa emergencial de ações de enfrentamento da pandemia. O valor aportado na pesquisa é de R$ 149 mil.

Como explica o professor Juan Carlos González Pérez, do Departamento de Física, o novo método funciona por meio da comparação entre células infectadas e amostras não infectadas. “A IA é treinada com um grande conjunto de espectros de amostras de diagnóstico conhecido. Assim, aprende a distingui-las e se torna apta a processar os espectros de novas amostras”, explica González.

Batizada de PoLiVirUS, a plataforma poderia ser utilizada, segundo o professor, sem preparação complexa de amostras, marcadores biológicos ou pessoal especializado.

De acordo com González, a AI foi treinada para reconhecer a infecção por diferentes vírus, e sua acurácia geral é de 81%. “O diagnóstico diferencial entre mais de uma doença infecciosa prevalente numa região é de grande importância”, justifica. O método, em sua projeção, deve se consolidar, futuramente, como parte dos protocolos de atendimento a pacientes com sintomas de doenças virais. “Nosso teste é preciso, rápido, barato e poderia ser amplamente disponível em laboratórios de análises clínicas. Por não carecer de reagentes, não há gargalo de insumos”, destaca.

Patente

O registro do programa acaba de ser depositado no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI), em nome da Coordenadoria de Transferência e Inovação Tecnológica (CTIT) da UFMG. Segundo Juan Carlos González, os resultados obtidos até agora são comparáveis aos do RT-PCR (do inglês reverse-transcriptase polymerase chain reaction), considerado o “padrão-ouro” no diagnóstico da Covid-19.

O projeto teve início logo que os principais casos da infecção causada pelo novo coronavírus foram registrados no Brasil. “Os testes clínicos com amostras de pacientes reais começaram há duas semanas, e apresentaram acurácia de 87%. Toda semana um novo conjunto de testes é realizado, e seus resultados, adicionados à base de dados para continuarmos aperfeiçoando os indicadores de diagnóstico”, informa Juan Carlos González.

Além do professor, são coautores do método os pesquisadores Lídia Maria de Andrade e Paulo Henrique Amaral, residentes de pós-doutorado do Departamento de Física, além de Flávio Guimarães da Fonseca, docente do Departamento de Microbiologia do ICB.

Tags:

espectroscopia óptica e inteligência artificial, PoLiVirUS, UFMG

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