Pesquisadores da USP desenvolveram exame de sangue com IA para diagnóstico precoce da hanseníase no Brasil. O teste usa antígeno Mce1A e avalia anticorpos IgA, IgM e IgG, detectando infecção ativa e contato inicial. Combinação do exame com IA atingiu 100% de sensibilidade; próxima fase é validação para uso no SUS.
Um exame de sangue mais sensível do que os testes tradicionais, combinado a um questionário clínico e a uma ferramenta de inteligência artificial, pode mudar a forma como o Brasil diagnostica a hanseníase. A estratégia foi desenvolvida por pesquisadores da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto da USP e publicada na revista BMC Infectious Diseases.
O método conseguiu identificar casos da doença em fases iniciais, quando os sintomas ainda são discretos e os exames convencionais, como a baciloscopia, costumam dar resultado negativo. Mais de 60% dos pacientes com hanseníase ativa podem ter exames negativos pelos métodos atuais, segundo os pesquisadores.
A pesquisa foi coordenada pelo médico Marco Andrey Frade e contou com apoio da FAPESP. A novidade central é o uso de um antígeno diferente como alvo do exame de sangue: o Mce1A, uma proteína do Mycobacterium leprae, a bactéria causadora da hanseníase.
O que muda
O teste convencional rastreia anticorpos contra o antígeno PGL-I e só costuma positivar nas formas mais graves da doença, quando o bacilo já se proliferou. O novo exame, baseado no Mce1A, analisa três classes diferentes de anticorpos — IgA, IgM e IgG —, o que amplia a capacidade de detectar tanto o contato inicial com o bacilo quanto uma infecção ativa.
Do ponto de vista laboratorial, a diferença é mínima em termos de custo e complexidade. “O que muda é apenas a molécula analisada. Qualquer laboratório de análises clínicas tem capacidade técnica para realizar o teste”, afirma o biomédico Filipe Lima, um dos autores do estudo.
Os pesquisadores aproveitaram amostras de sangue coletadas durante um inquérito sorológico de COVID-19 em Ribeirão Preto. Das cerca de 700 pessoas originalmente incluídas, 224 aceitaram participar e responderam a um questionário clínico digital, o Questionário de Suspeição de Hanseníase (QSH), com 14 perguntas sobre sinais neurológicos, aprimorado por um sistema de IA chamado MaLeSQs. Dessas, 195 tiveram amostras de sangue analisadas.
Todas foram convidadas para uma avaliação presencial com especialistas, etapa essencial para a confirmação diagnóstica. Apenas 37 compareceram, mas o resultado foi expressivo.
Quando o exame sorológico foi combinado à ferramenta de inteligência artificial, o método atingiu sensibilidade de 100% e sinalizou todos os casos que depois foram confirmados na consulta. O exame de sangue isolado, por sua vez, identificou dois terços dos casos pelos anticorpos IgM.
Casos
A hanseníase afeta pele e nervos periféricos, causando manchas, perda de sensibilidade e fraqueza muscular. A OMS registra mais de 200 mil novos casos por ano globalmente, concentrados em países de renda média e baixa. O Brasil ocupa o segundo lugar no ranking mundial, atrás apenas da Índia, e responde por cerca de 90% das notificações de toda a América.
O tratamento envolve antibióticos por seis meses a um ano, mas o esquema terapêutico básico permanece praticamente inalterado há mais de quatro décadas, o que contribui para casos de falha e resistência bacteriana.
O próximo passo do grupo é validar as ferramentas para uso em larga escala no SUS. Em paralelo, os pesquisadores investigam fragmentos menores da proteína Mce1A para desenvolver um teste ainda mais preciso. “Hoje, o exame usa a proteína inteira da bactéria. Agora estamos avaliando se pequenas partes dela podem gerar um marcador com maior acurácia”, diz Lima.
O artigo Serum geoepidemiology of leprosy biomarkers in a city-wide COVID-19 survey in Brazil foi publicado na BMC Infectious Diseases e está disponível em acesso aberto.
*Com informações da Agência FAPESP.