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Covid-19: teste desenvolvido por brasileiros usa inteligência artificial

Publicado em 04 agosto 2020

Pesquisadores brasileiros desenvolveram um teste rápido e barato para Covid-19 que utiliza inteligência artificial e dá o resultado em 20 minutos, além de ser capaz de prever risco de complicações, segundo informa a Agência Fapesp.

De acordo com o grupo de cientistas da Unicamp, da USP e de colaboradores de centros do Amazonas – Universidade do Estado do Amazonas, Fundação de Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira Dourado, Fundação de Vigilância em Saúde do Amazonas e Fiocruz Amazônia –, o método brasileiro para diagnosticar a Covid-19 é mais rápido – enquanto o teste de sangue disponível atualmente pode levar dias para o resultado, o brasileiro é capaz de diagnosticar a infecção em 20 minutos – e de baixo custo – um teste RT-PCR (método considerado padrão-ouro para diagnóstico da Covid-19) custa em torno de R$ 300, já o desenvolvido pelos cientistas brasileiros deve custar cerca de R$ 40 por amostra.

O novo método utiliza inteligência artificial para analisar as amostras de plasma sanguíneo e procurar por um padrão de moléculas característico em pacientes com a doença. Uma das vantagens do teste é conseguir identificar, entre os casos confirmados de Covid-19, os indivíduos com maior risco de desenvolver manifestações graves, como insuficiência respiratória, que pode levar à intubação do paciente, e distúrbios de coagulação sanguínea, com risco de trombose, também associada aos casos graves da Covid-19.

Esse estudo foi descrito em um artigo publicado em 27 de julho na plataforma científica MedRxiv e revela o desenvolvimento do teste rápido e de baixo custo para o Brasil, uma vez que não tem que importar os reagentes usados em testes RT-PCR, além de prever risco de complicações da infecção. O artigo ainda não foi revisado por pares e o método de testagem aguarda aprovação da Agência Nacional de Vigilância Sanitária (Anvisa). Mas os coordenadores da pesquisa, em entrevista à Agência Fapesp, afirmaram que o teste tem uma taxa de acerto em torno de 90%.

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“Nos testes feitos para validar a metodologia, conseguimos diferenciar as amostras positivas e negativas com um acerto de mais de 90%. Também fizemos a diferenciação entre casos graves e leves com acerto em torno de 82%. Agora, estamos iniciando o processo de certificação junto à Anvisa”, revelou o professor da Unicamp Rodrigo Ramos Catharino, coordenador da pesquisa.

“O projeto contou com a participação de 728 pacientes, sendo 369 com diagnóstico da Covid-19 confirmado clinicamente e por RT-PCR. As amostras de indivíduos não infectados foram usadas para comparação, como uma espécie de grupo controle. No caso de alguns pacientes que desenvolveram complicações e precisaram ser internados, foi coletada uma segunda amostra de sangue. De modo geral, entre os casos confirmados, havia indivíduos com sintomas leves e graves”, explicou à Agência Fapesp uma das coordenadoras da pesquisa, Jeany Delafiori.

Todas as amostras foram analisadas em um equipamento conhecido como espectrômetro de massas, capaz de discriminar as substâncias presentes em fluidos corporais. Segundo os pesquisadores, esse conjunto de moléculas encontrado no plasma sanguíneo retrata os diversos processos metabólicos ativos no organismo. “Nos concentramos nas moléculas de baixo peso molecular, como os aminoácidos, os pequenos peptídeos e os lipídeos. Elas surgem na parte final dos processos metabólicos e, portanto, estão mais diretamente ligadas aos sintomas que os pacientes estavam manifestando no momento da coleta”, explica Jeany.

Método permite se aprimorar ao longo do tempo

Por utilizar inteligência artificial, o método é capaz de acumular conhecimento e melhorar sua performance quanto mais amostras de sangue analisar. “Se hoje ele tem uma taxa de acerto em torno de 90%, é provável que acerte ainda mais quando chegar a milhares de pacientes analisados”, afirmou o professor da Unicamp Anderson Rocha.

A equipe da Unicamp também criou um software para automatizar todo o processo de análise e gerar, no final, um relatório que informa para o médico se o paciente tem a Covid-19 e se apresenta risco de complicações. “Esses biomarcadores preditores de evolução da doença podem, por exemplo, ajudar o médico da assistência básica a decidir se o paciente que testar positivo pode ser mantido em isolamento domiciliar ou se deve ser transferido para um centro de maior complexidade”, explicou à Agência Fapesp o médico assistente da Divisão de Moléstias Infecciosas e Parasitárias do Hospital das Clínicas (HC-FM-USP) e da Unidade de Controle de Infecção Hospitalar do Instituto do Coração (InCor), Rinaldo Focaccia Siciliano, um dos coautores do artigo.

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De acordo com Siciliano, o método tem mostrado um bom desempenho para detectar tanto os casos leves, nos primeiros dias de sintomas, como também os mais avançados, de pacientes que já apresentam falta de ar na admissão ao hospital. “A vantagem de ter vários centros participando do projeto, com diferentes perfis, é a variabilidade das amostras. Isso permite que seja possível aplicar a metodologia em diferentes cenários, tanto ambulatorial quanto hospitalar”, defende o médico.

Outro avanço apontado pelo pesquisador é a possibilidade de diagnosticar precocemente a doença por meio de uma amostra de sangue, mais fácil de ser coletada do que a secreção nasal usada no teste de RT-PCR. “A coleta com swab [cotonete comprido inserido no fundo do nariz] requer equipe bem treinada e sala apropriada, pois há risco de dispersão de aerossóis contaminados com o vírus. E o teste sanguíneo atualmente disponível só é capaz de detectar anticorpos alguns dias depois do surgimento dos sintomas”.

Mais uma vantagem do método criado pelos pesquisadores brasileiros é que, enquanto a maioria dos testes laboratoriais analisa no sangue os níveis de algumas poucas substâncias, o sistema computacional desenvolvido pela equipe da Unicamp é capaz de olhar, ao mesmo tempo, para milhares de variáveis e extrair interconexões diretas e cruzadas entre elas: por exemplo, quais substâncias estão aumentadas e quais estão diminuídas em indivíduos com uma determinada doença.

“Para tornar isso possível, trabalhamos nos últimos três anos no desenvolvimento de um modelo matemático que seja explicável, ou seja, que nos permita não apenas fazer uma predição correta como também saber quais variáveis o sistema está olhando para fazer essa predição. Isso possibilita, após a identificação de um primeiro conjunto de biomarcadores, selecionar os mais significativos e otimizar o processo de análise. Além disso, os dados gerados podem ser usados pela área de metabolômica para desvendar o mecanismo da doença”, explica o pesquisador da Unicamp Luiz Claudio Navarro.

Além da nova metodologia para diagnóstico da Covid-19, o projeto prevê a pesquisa dos mecanismos envolvidos nos distúrbios de coagulação sanguínea – entre eles a alteração na capacidade das plaquetas de se agregar – que têm sido associados à doença. Segundo a Agência Fapesp, essa parte da investigação é coordenada pelo professor da USP José Carlos Nicolau.

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