USP Desenvolve Tecnologia que Identifica Anticorpos contra H5N1 em Seis Minutos

Sistema experimental combina sensores biodegradáveis e inteligência artificial para acelerar pesquisas e monitoramento da gripe aviária.

Pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC), da Universidade de São Paulo (USP), desenvolveram uma plataforma experimental capaz de reconhecer anticorpos relacionados ao vírus H5N1 em aproximadamente seis minutos. Nos ensaios laboratoriais, a tecnologia alcançou 98,6% de acurácia na classificação das amostras, resultado que pode abrir caminho para novas ferramentas de vigilância da gripe aviária.

Tecnologia identifica a resposta do organismo

Em vez de procurar diretamente partículas do vírus, o sistema desenvolvido pelos pesquisadores analisa os anticorpos produzidos pelo organismo após uma exposição ao H5N1. Essa diferença permite investigar a resposta imunológica presente na amostra.

A plataforma utiliza quatro sensores distintos. Ao entrarem em contato com os componentes analisados, eles apresentam alterações em seus sinais elétricos. A combinação dessas respostas produz um padrão específico, que posteriormente é analisado por modelos de aprendizado de máquina.

O conceito foi chamado pelos pesquisadores de “língua eletrônica”, justamente porque vários sensores trabalham em conjunto para reconhecer uma determinada assinatura presente na amostra.

Materiais renováveis fazem parte dos sensores

Um dos diferenciais da pesquisa está nos materiais utilizados para construir os sensores. Os cientistas empregaram proteínas obtidas de fontes vegetais, entre elas a zeína, encontrada no milho, a jacalina, presente na jaca, e a concanavalina A, encontrada no feijão-de-porco.

Também foram utilizadas nanopartículas de ouro modificadas com sericina, proteína associada à seda. Segundo informações da pesquisa, a escolha desses componentes está relacionada ao desenvolvimento de dispositivos de eletrônica orgânica e ao uso de materiais provenientes de fontes renováveis.

Para o setor agropecuário, pesquisas desse tipo chamam atenção porque aproximam tecnologias desenvolvidas com materiais alternativos de aplicações relacionadas à sanidade animal e à vigilância de doenças.

Tecnologia já era usada em pesquisas com alimentos

A plataforma não foi criada originalmente para detectar respostas relacionadas à gripe aviária. Os pesquisadores da USP já utilizavam o conceito de “língua eletrônica” em estudos voltados à análise de alimentos, incluindo pesquisas com café.

Nessas aplicações, diferentes sensores reagem aos componentes de uma determinada amostra. Os sinais produzidos são então processados por sistemas computacionais capazes de identificar padrões.

A mesma lógica foi adaptada para estudar anticorpos associados ao H5N1. A aplicação demonstra como uma tecnologia inicialmente desenvolvida para uma área pode ser direcionada para questões de interesse da saúde animal e da produção agropecuária.

Resultado de laboratório ainda não representa teste comercial

Apesar da velocidade e da acurácia observadas nos experimentos, a plataforma ainda não pode ser considerada um teste diagnóstico pronto para uso rotineiro em propriedades rurais ou unidades de atendimento.

Os ensaios foram realizados em condições controladas de laboratório. Fora desse ambiente, as amostras podem apresentar uma composição mais complexa, com diferentes substâncias capazes de alterar a resposta dos sensores.

Outro fator importante é a quantidade de anticorpos encontrada na amostra. Esse nível pode variar conforme o período após a infecção ou exposição ao vírus, o que precisa ser considerado na avaliação da tecnologia.

Por esse motivo, ainda são necessários novos estudos, incluindo avaliações com amostras clínicas e condições mais próximas da realidade, antes de qualquer aplicação prática em larga escala.

Próximos desafios envolvem estabilidade e produção

A estabilidade dos sensores também será um ponto importante para o avanço da pesquisa. Como o diagnóstico experimental depende da combinação das respostas dos diferentes componentes, uma alteração em qualquer sensor pode modificar o padrão obtido e exigir ajustes na calibração.

Os pesquisadores avaliam o uso de inteligência artificial para ajudar a lidar com essas diferenças. A proposta é desenvolver modelos capazes de compensar determinadas variações e até estimar o comportamento de novos componentes a partir de uma quantidade menor de medições.

A fabricação em escala também será necessária caso a tecnologia avance para uma aplicação comercial. Nesse estágio, será preciso garantir que diferentes unidades do sistema apresentem resultados semelhantes, além de alcançar condições adequadas de custo, durabilidade e funcionamento.