Objetivo dos estudo é desenvolver método mais eficaz e rápido; saiba como funciona a pesquisa
Pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos, em parceria com a Embrapa e a Unicamp, desenvolveram um método que utiliza inteligência artificial para identificar a Covid-19 mesmo em concentrações baixas do vírus. O objetivo é criar um teste mais rápido e eficaz, capaz de detectar a doença nos estágios iniciais.
Desenvolvimento e funcionamento do método: O teste consiste na análise de uma gota da amostra colocada em um sensor, que é posteriormente examinada por um microscópio. A inteligência artificial processa a imagem para identificar a presença do vírus, com precisão próxima de 100%. Segundo o pesquisador Pedro Ramon, a tecnologia permite detectar quantidades muito pequenas do vírus, até 1 PFU por ml, comparável à sensibilidade dos testes PCR, porém com resultado em cerca de 30 minutos.
Vantagens e aplicação prática: O método possibilita a detecção precoce da Covid-19, o que pode contribuir para iniciar o tratamento mais rapidamente. O professor Oswaldo Novas de Oliveira Junior, também envolvido no estudo, destaca que a tecnologia não depende de instrumentos de medida tradicionais, utilizando apenas imagens de microscópio. Há ainda a perspectiva de adaptar o método para uso com imagens capturadas por celular.
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Potencial para outras doenças
Os pesquisadores afirmam que a técnica pode ser expandida para identificar outros vírus, bactérias e marcadores importantes para a saúde, como a glicose. Isso se deve ao fato de que o biocensor detecta alterações na textura da amostra, que são analisadas por algoritmos de inteligência artificial semelhantes aos usados em reconhecimento facial.
Publicação e perspectivas futuras: O estudo já foi publicado e está disponível para aplicação prática. Os autores acreditam que grupos de pesquisa em todo o mundo podem utilizar essa técnica simples para o diagnóstico de diversas doenças, promovendo avanços na indústria de análises clínicas e diagnósticos.
Informações adicionais
Não foram divulgados detalhes sobre a data exata da publicação do estudo nem sobre os custos envolvidos na implementação do método em larga escala.
