Método computacional acelera diagnóstico de quatro tipos de dengue - Pragas e Eventos
Descrita em artigo de pesquisadores da UFMG, ferramenta baseia-se em novo software de cálculos que confere agilidade e precisão a processos de detecção seletiva
A detecção de quatro tipos de dengue em pessoas com a doença será facilitada com o emprego de modelo baseado em métodos numéricos e descrito no artigo Computational guided method applied to LSPR-based biosensor for specific detection of the four-serotypes of dengue virus in seropositive patients, publicado pela revista Partycle & Particle Systems Characterization. A detecção é feita por meio da identificação de anticorpos no soro de amostras de sangue, usando técnica desenvolvida por grupo de pesquisadores liderados pelo professor Flávio da Fonseca Guimarães, do Departamento de Microbiologia do Instituto de Ciências Biológicas (ICB) da UFMG.
"A amostra do paciente é normalmente lida em um aparelho chamado espectrofotômetro, o mesmo que faz a leitura de testes sorológicos do tipo Elisa. Colocamos essa amostra em contato com o nanossensor e a lemos no espectrofotômetro. Depois desse passo, o resultado precisa de uma interpretação que é feita pelo software. Para analisar uma amostra, é necessário fazer uma série de cálculos para entender se ela é positiva ou negativa para aquela doença. O método computacional apresentado no artigo consegue realizar esses cálculos mais facilmente, possibilitando diagnósticos mais rápidos. Além disso, elimina os resultados falsos positivos e negativos", explica a pesquisadora.
Alice acrescenta que a otimização do tempo para os resultados é importante no processo clínico de diagnóstico. "Imagine um laboratório em que centenas de amostras devem ser analisadas por um único técnico. O software elimina o tempo que seria gasto na realização dos cálculos matemáticos, mantém a precisão dos resultados e diminui o risco de erro humano", diz.
Jhonattan Córdoba, coordenador da pesquisa e professor do Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia da UFMG, explica que a parceria com os professores Flávio Fonseca, do ICB, e Luiz Orlando Ladeira, do Departamento de Física do Instituto de Ciências Exatas (ICEx), surgiu com o objetivo de melhorar, computacionalmente, o sistema de detecção baseado em ressonância plasmônica de superfície localizada para os diferentes tipos de dengue.
"O grupo liderado pelo professor Flávio já havia desenvolvido o sistema de detecção biológico para os diferentes tipos de dengue. Em nossa contribuição, apresentamos um sistema para detecção seletiva que, a partir da compreensão do processo de interação da luz com as nanopartículas utilizadas ligadas às proteínas correspondentes das doenças sob análise, garante a otimização e a eficiência do processo de detecção. Também foi demonstrada correlação genética entre as amostras analisadas com base nos resultados obtidos por meio dessa interação", diz.
O professor explica que a ferramenta computacional facilita a visualização dos resultados dos exames, o que possibilita a diferenciação entre os tipos da doença, mesmo quando comparadas a doenças similares, como a zika, a febre amarela e a encefalite Saint Louis. "A biodetecção já era possível pelo método desenvolvido em 2020 pelo professor Flávio; a ferramenta que descrevemos no artigo é, portanto, um complemento que favorece um diagnóstico mais certeiro."
Após a publicação do artigo, a intenção do grupo de pesquisadores é que a ferramenta diagnóstica seja adaptada para exames de outras doenças. Alice Versiani afirma que o grupo pretende desenvolver um kit comercial para que as pessoas possam realizar os exames diagnósticos em casa. "Já temos a tecnologia e o método de leitura. Assim, é possível adaptar o processo para exames que possam ser feitos fora do laboratório", afirma a pesquisadora.
Artigo: Computational Guided Method Applied to LSPR-Based Biosensor for Specific Detection of the Four-Serotypes of Dengue Virus in Seropositive Patients
Autores: Gabriel L. Machado, Felipe M. F. Teixeira, Gabriel S. C. Ferreira, Alice F. Versiani, Lidia M. Andrade, Luiz O. Ladeira, Flávio G. da Fonseca e Jhonattan C. Ramirez