UFU cria teste Covid-19 rápido e preciso com IA

Pesquisadores da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) desenvolveram um sistema inovador para diagnosticar a covid-19 de forma rápida e precisa. A tecnologia, chamada Sagapep, utiliza inteligência artificial (IA) integrada a biossensores eletroquímicos para analisar a saliva. Dessa forma, o teste se torna eficiente e de baixo custo. A pesquisa representa um avanço significativo no monitoramento da saúde.

Biossensores eletroquímicos já são utilizados para detectar diversas doenças através da análise de fluidos corporais. Um exemplo comum é o teste de glicemia. Contudo, a inovação da UFU reside na aplicação de dois tipos de inteligência artificial ao processo de detecção.

“É o primeiro algoritmo de inteligência artificial para esse tipo de equipamento, que neste caso foi feito na detecção de doenças”, explica Robinson Sabino-Silva, docente e coordenador do Grupo Salivanano/UFU. O Sagapep, programa computacional registrado no INPI, otimiza a interação com a molécula alvo através da bioinformática associada à IA. “Essa foi a primeira vez que aplicamos essa tecnologia baseada em peptídeos salivares”, afirmou o pesquisador ao portal de notícias, Comunica UFU.

O Sagapep possibilitou a identificação de novas sequências de peptídeos com alta afinidade ao SARS-CoV-2. Primeiramente, os pesquisadores selecionaram peptídeos naturais da saliva. Em seguida, a inteligência artificial aprimorou essas moléculas, resultando em uma detecção mais eficaz pelo biossensor.

Além disso, algoritmos de IA foram integrados às análises eletroquímicas. Essa integração aumentou a exatidão na detecção da covid-19. Segundo Sabino-Silva, a tecnologia facilita o acesso ao diagnóstico e o monitoramento da saúde, pois os biossensores são portáteis e de baixo custo.

Os avanços têm como base pesquisas iniciadas pelo professor Luiz Ricardo Goulart, pioneiro no desenvolvimento de biossensores para doenças infecciosas. O objetivo é tornar os testes mais acessíveis e confiáveis para a saúde pública.

A pesquisa contou com o apoio de diversas instituições, como Capes, CNPq e Fapemig. Além disso, integra importantes redes científicas. O estudo foi conduzido pelo Grupo SalivaNano-UFU durante o doutorado de Marcelo Garcia-Junior.