Tecnologia brasileira detecta anticorpos da gripe aviária em 6 minutos
Dispositivo conhecido como 'língua eletrônica' utiliza inteligência artificial e sensores de baixo custo para identificar o H5N1 com 99% de precisão
Por Diário Local
Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma tecnologia capaz de identificar rapidamente a presença de anticorpos contra o vírus H5N1, causador da gripe aviária. O dispositivo, que funciona em aproximadamente 6 minutos, utiliza sensores de baixo custo e inteligência artificial para realizar o diagnóstico com cerca de 99% de precisão.
O equipamento foi apelidado de 'língua eletrônica' por funcionar de maneira semelhante às papilas gustativas humanas. O sistema utiliza diversos sensores que analisam características da amostra examinada para identificar a resposta imune à doença.
Os sensores foram produzidos com proteínas de fontes renováveis e materiais acessíveis. Quando entram em contato com amostras que contêm anticorpos contra o H5N1, eles registram alterações elétricas que são interpretadas por recursos de inteligência artificial.
Como funciona a detecção?
Durante os testes, a tecnologia demonstrou capacidade de identificar quantidades mínimas de anticorpos. Um dos pontos de destaque foi a ausência de falsos positivos, já que o sistema conseguiu diferenciar amostras da gripe aviária de outras enfermidades comuns em aves.
O tempo de exame, de apenas 6 minutos, é significativamente menor do que os métodos aplicados atualmente em laboratórios. Além da agilidade, o sistema possui a característica de poder ser adaptado para detectar outros vírus e doenças infecciosas no futuro.
Aplicações e desenvolvimento
A plataforma poderá ser empregada em clínicas veterinárias, granjas, centros de monitoramento sanitário e também em aplicações voltadas à saúde humana. O projeto é fruto da integração de diferentes tecnologias desenvolvidas no Brasil.
As medidas elétricas foram realizadas com um analisador portátil da startup Blatron, e o processamento dos dados ocorreu por meio de um método de calibração que utiliza aprendizado de máquina (machine learning). O coordenador do projeto, Osvaldo Novais de Oliveira Junior, é professor do Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo (IFSC-USP).
O estudo contou com o apoio da Fapesp e envolveu pesquisadores da Embrapa Instrumentação, da Universidade Federal do Amazonas, do Instituto Federal de São Paulo e de instituições internacionais parceiras.