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Jornal Primeira Página

Equipamento desenvolvido em SP diagnostica doenças

Publicado em 14 agosto 2020

Por Da redação

Em artigo publicado na ACS (American Chemical Society), pesquisadores do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM), em Campinas, apresentaram a proposta de um novo conceito de análise clínica baseada no uso de um sensor eletroquímico microfluídico e modelos de machine learning com potencial para tornar mais prático e econômico o diagnóstico e prognóstico de diversas doenças. O método, desenvolvido em estudo que contou com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), também visa a obter resultados seguros sem a dependência de insumos caros e escassos como anticorpos. O dispositivo microfluídico usa materiais de baixo custo. Os eletrodos de grafite, constituídos de minas de lápis, do mesmo tipo usado em lápis escolares, atuam como sensores de padrões eletroquímicos. Conectados a um equipamento portátil capaz de medir a impedância da corrente elétrica (potenciostato) e a um smartphone é possível determinar, em menos de 15 minutos, a presença e a concentração de biomarcadores de interesse em amostras com mínimos volumes de sangue. “São dados que não só contribuem para a triagem de casos, mas podem também dar referências de prognóstico de evolução da doença em cada paciente”, esclarece o pesquisador do CNPEM Renato Sousa Lima, do Laboratório Nacional de Nanotecnologia (LNNano), à Agência Fapesp. Aplicação O estudo descreve a aplicação do método para diagnóstico de câncer de mama em amostras de sangue de camundongos. Estruturas lipídicas extracelulares e as proteínas presentes na sua membrana foram usadas como biomarcadores do tumor de Ehrlich para identificar animais sadios e com o tumor. O método também permitiu a quantificação simultânea desses dois biomarcadores, que contribuem para uma análise do estágio do câncer de mama com acurácia elevada. O grupo realizou o preparo das amostras em parceria com o Instituto de Química da Universidade de São Paulo em São Carlos (IQSC/USP).

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