Bactérias podem prever gravidade de doenças como COVID-19 em estudo de computação viva
Pesquisa mostra que metabolismo de bactéria E. coli consegue classificar quadros de infecção com alta precisão.
Por Redação Diário Local
O metabolismo de uma bactéria pode funcionar como um computador capaz de prever a evolução de doenças, aponta pesquisa publicada na revista Cell Systems. O estudo utilizou a bactéria E. coli para analisar a gravidade de infecções por COVID-19 em amostras de sangue de pacientes.
Os pesquisadores conseguiram classificar corretamente 86% dos casos analisados apenas monitorando o crescimento bacteriano. O método demonstrou ser uma alternativa viável e menos complexa do que tecnologias de mapeamento de metabólitos, que possuem precisão ligeiramente superior, mas custos elevados.
A pesquisa foi liderada pelo cientista Jean-Loup Faulon, integrante do Hospital Universitário de Grenoble Alpes, na França. O grupo de estudo buscou entender se o metabolismo de organismos simples poderia servir como ferramenta de diagnóstico e previsão clínica.
Como funciona a previsão de gravidade
Para o teste, foram utilizadas amostras de plasma de pacientes que apresentaram quadros leves ou graves da COVID-19. O objetivo era observar como as bactérias reagiam aos nutrientes presentes no sangue de cada perfil de paciente.
O processo de monitoramento durou oito horas e utilizou um leitor óptico simples para acompanhar a reprodução da E. coli. Durante as quatro primeiras horas, as bactérias cresceram com maior velocidade no sangue de pacientes com quadros leves.
Nas quatro horas finais do experimento, o comportamento das culturas se inverteu. O crescimento acelerado passou a ocorrer nas amostras de pacientes que desenvolveram a forma grave da doença, até que ambas as populações bacterianas atingissem o mesmo nível.
Diferença entre o método biológico e tecnológico
De acordo com os autores, os nutrientes presentes no plasma humano funcionam como uma espécie de programação para o metabolismo bacteriano. Essa resposta biológica indica se o paciente tem propensão a evoluir para um estado crítico de infecção.
A tecnologia de mapeamento de mais de 50 metabólitos, mencionada no estudo, atingiu 90% de precisão na previsão da gravidade de casos. No entanto, esse método de alta tecnologia exige equipamentos de alto desempenho e é mais caro e demorado.
O uso de leitores ópticos simples para prever doenças pode democratizar o acesso a análises que antes exigiam centros de pesquisa de alto custo. A descoberta reforça a visão de que a biologia pode oferecer soluções de baixo custo para diagnósticos rápidos.
Bactérias como inteligência artificial
O estudo também revelou que a bactéria apresenta capacidades que lembram o processamento de dados de inteligência artificial (IA). Ao converter dados de testes em meios de cultura, os cientistas testaram o potencial computacional do organismo.
A E. coli foi capaz de realizar tarefas complexas, como processos de regressão e análise de séries temporais. O desempenho metabólico da bactéria superou algoritmos clássicos de IA em testes laboratoriais.
Em outros testes, o comportamento do organismo vivo mostrou-se comparável aos melhores modelos de inteligência artificial disponíveis no mercado tecnológico atual. Isso demonstra como a complexidade de seres vivos pode servir de modelo para resolver problemas sociais.
Papel da microbiota na saúde
A pesquisa destaca ainda a importância da microbiota para a saúde humana. Além de fornecer nutrientes essenciais, a presença de microrganismos no corpo pode atuar de forma a alertar ou auxiliar o sistema imunológico.
A interação entre o organismo e o ambiente químico pode oferecer respostas para desafios da medicina moderna. O estudo aponta que a microbiota pode estar realizando cálculos e prevendo infecções para o corpo.
Dessa forma, a compreensão de que organismos simples podem processar informações complexas abre novas frentes de estudo. A biologia, através de modelos como a E. coli, torna-se uma ferramenta de resposta para impactos na sociedade.