Um método que permite diagnosticar a COVID-19 em cerca de 20 minutos – com baixo custo e sem a necessidade de reagentes importados – foi descrito por pesquisadores brasileiros em artigo divulgado na plataforma medRxiv, ainda sem revisão por pares.
O sistema usa algoritmos de inteligência artificial capazes de reconhecer em amostras de plasma sanguíneo de pacientes um padrão de moléculas característico da doença. Segundo os autores, também é possível identificar, entre os casos confirmados, os indivíduos com maior risco de desenvolver manifestações graves, como insuficiência respiratória.
O projeto é apoiado pela FAPESP e envolve pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e da Universidade de São Paulo (USP), além de colaboradores no Amazonas.
“Nos testes feitos para validar a metodologia, conseguimos diferenciar as amostras positivas e negativas com um acerto de mais de 90%. Também fizemos a diferenciação entre casos graves e leves com acerto em torno de 82%. Agora, estamos iniciando o processo de certificação junto à Anvisa [Agência Nacional de Vigilância Sanitária]”, conta à Agência FAPESP o professor da Unicamp Rodrigo Ramos Catharino, coordenador da pesquisa.
Segundo ele, o exame, quando em operação, poderia custar em torno de R$ 40 por amostra, cerca de metade do preço de custo do RT-PCR, método considerado padrão-ouro para diagnóstico da COVID-19.
O trabalho vem sendo desenvolvido no Laboratório Innovare de Biomarcadores, durante o doutorado de Jeany Delafiori, e integra uma linha de pesquisa que combina técnicas de metabolômica e aprendizado de máquina para buscar marcadores capazes de auxiliar o diagnóstico de doenças como zika, dengue hemorrágica, fibrose cística, diabetes e outros distúrbios metabólicos.
Leia a matéria na íntegra publicada originalmente no site da Agência Fapesp.
