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Criado por brasileiros, teste permite diagnosticar a Covid-19 em 20 minutos e prever o risco de complicações por causa da doença

Pesquisadores brasileiros criaram um exame de baixo custo que permite diagnosticar a Covid-19 em cerca de 20 minutos e prever o risco de complicações por causa da doença. A informação foi publicada em um artigo publicado no site medRxiv, ainda sem revisão por pares.

O método usa algoritmos de inteligência artificial capazes de reconhecer em amostras de plasma sanguíneo de pacientes um padrão de moléculas característico da doença causada pelo novo coronavírus.

O teste alcançou 97,6% de especificidade (capacidade de diferenciar a Covid-19 de outras doenças) e 83,8% de sensibilidade (capacidade de identificar a presença ou ausência da Covid-19). Já em relação à análise de risco para manifestação grave, a especificidade foi de 76,2% e a sensibilidade foi de 87,2%.

Além de ser mais rápido, o exame também é mais prático e barato que o RT- PCR, considerado padrão ouro para diagnóstico da Covid-19, porque não usa reagentes importados.

Segundo o professor da Unicamp Rodrigo Ramos Catharino, coordenador da pesquisa, o custo seria em torno de R$ 40 por amostra, cerca de metade do valor desembolsado com o RT-PCR, que dá o resultado após alguns dias.

Já a maior praticidade se deve à capacidade de diagnosticar a doença por meio de uma amostra de sangue da pessoa – como no teste rápido de farmácia, mas que serve apenas para identificar anticorpos -, mais fácil de ser coletada do que secreções do nariz e da garganta, usadas no teste RT-PCR, e que exigem o trabalho de equipes profissionais bem treinadas.

A pesquisa utilizou amostras de sangue de 728 pacientes – sendo 369 com diagnóstico de 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.

Parte das amostras foi então usada pela equipe do IC (Instituto de Computação) da Unicamp para ensinar o método de inteligência artificial a reconhecer padrões de moléculas encontradas nos casos positivos e negativos da doença e também diferenciar os padrões de quadros leves e graves.

A outra parte foi usada em um teste cego, cujo objetivo foi avaliar o acerto final da análise feita pelo sistema. Já foi iniciado o processo de certificação do exame junto à Anvisa (Agência Nacional de Vigilância Sanitária).

O projeto é desenvolvido em parceria pela Unicamp (Universidade Estadual de Campinas), USP (Universidade de São Paulo), UEA (Universidade do Estado do Amazonas), Fundação de Medicina Tropical Doutor Heitor Vieira Dourado e Fiocruz (Fundação Oswaldo Cruz) Amazônia.

Fonte: ND Mais
Foto: Pixabay/Reprodução