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Técnica usa IApara diagnosticar a COVID-19 e prever complicações

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09 SETEMBRO

09 SETEMBRO Fonte: Agência Brasília

11/09/2020

11/09/2020 Fonte: Agência Brasília

Um mtodo que permite diagnosticar a Covid-19 em cerca de 20 minutos – com baixo custo e sem a necessidade de reagentes importados – foi descrito por pesquisadores brasileiros em artigo divulgado na plataforma medRxiv, ainda sem reviso por pares. O sistema usa algoritmos de inteligncia artificial capazes de reconhecer em amostras de plasma sanguneo de pacientes um padro de molculas caracterstico da doena.

Segundo os autores, tambm possvel identificar, entre os casos confirmados, os indivduos com maior risco de desenvolver manifestaes graves, como insuficincia respiratria. O projeto apoiado pela Fapesp e envolve pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e da Universidade de So Paulo (USP), alm de colaboradores no Amazonas.

“Nos testes feitos para validar a metodologia, conseguimos diferenciar as amostras positivas e negativas com um acerto de mais de 90%. Tambm fizemos a diferenciao entre casos graves e leves com acerto em torno de 82%. Agora, estamos iniciando o processo de certificao junto Anvisa (Agncia Nacional de Vigilncia Sanitria)”, conta Agncia Fapespo professor da Unicamp Rodrigo Ramos Catharino, coordenador da pesquisa.

Segundo ele, o exame, quando em operao, poderia custar em torno de R$ 40 por amostra, cerca de metade do preo de custo do RT-PCR, mtodo considerado padro-ouro para diagnstico da Covid-19.

“O projeto contou com a participao de 728 pacientes – sendo 369 com diagnstico de Covid-19 confirmado clinicamente e por RT-PCR. As amostras de indivduos no infectados foram usadas para comparao, como uma espcie de grupo controle. No caso de alguns pacientes que desenvolveram complicaes e precisaram ser internados, foi coletada uma segunda amostra de sangue. De modo geral, entre os casos confirmados, havia indivduos com sintomas leves e graves”, conta a doutoranda Jeany Delafiori, que desenvolveu o trabalho.

Parte das amostras foi usada pela equipe do IC-Unicamp para ensinar um mtodo de inteligncia artificial a reconhecer padres de metablitos encontrados nos casos positivos e nos negativos, bem como diferenciar os padres dos casos leves e graves. A outra parte foi usada em um teste cego, cujo objetivo foi avaliar o acerto final da anlise feita pelo sistema.

Segundo os dados do artigo, o mtodo alcanou 97,6% de especificidade e 83,8% de sensibilidade para o diagnstico da doena no teste cego. J em relao anlise de risco para manifestao grave a especificidade foi de 76,2% e a sensibilidade foi de 87,2%.

“Sensibilidade, tambm conhecido como sensitividade, o parmetro que indica o quo sensvel o mtodo para detectar a presena ou ausncia da Covid-19. J especificidade tem a ver com a capacidade de diferenciar a Covid-19 de outras condies de sade. Esses dois parmetros, quando analisados em conjunto, determinam a taxa de acerto”, explica Delafiori.

A equipe do IC-Unicamp tambm criou um software para automatizar todo o processo de anlise e gerar, no final, um relatrio que informa para o mdico se o paciente tem a Covid-19 e se apresenta risco de complicaes.

Na avaliao deRinaldo Focaccia Siciliano, co-autor do estudo e mdico assistente da Diviso de Molstias Infecciosas e Parasitrias do Hospital das Clnicas (HC-FM-USP) e da Unidade de Controle de Infeco Hospitalar do Instituto do Corao (InCor), o mtodo tem mostrado um bom desempenho para detectar tanto os casos leves, nos primeiros dias de sintomas, como tambm os mais avanados, de pacientes que j apresentam falta de ar na admisso ao hospital. “A vantagem de ter vrios centros participando do projeto, com diferentes perfis, a variabilidade das amostras. Isso permite que seja possvel aplicar a metodologia em diferentes cenrios, tanto ambulatorial quanto hospitalar”, diz.

Fonte: Agncia Fapesp

Confira em tempo real a COVID-19 no Brasil:


Fonte: PMDF

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