Proposta de um novo conceito de análise clínica é baseada no uso de um sensor eletroquímico microfluídico e modelos de machine learning
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).