{"id":142049,"date":"2018-05-21T00:17:01","date_gmt":"2018-05-21T03:17:01","guid":{"rendered":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/?p=142049"},"modified":"2018-05-21T00:17:01","modified_gmt":"2018-05-21T03:17:01","slug":"plataforma-usa-inteligencia-artificial-para-diagnosticar-zika-e-outros-patogenos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.redenoticia.com.br\/noticia\/2018\/plataforma-usa-inteligencia-artificial-para-diagnosticar-zika-e-outros-patogenos\/142049","title":{"rendered":"Plataforma usa intelig\u00eancia artificial para diagnosticar Zika e outros pat\u00f3genos"},"content":{"rendered":"

Karina Toledo | Ag\u00eancia FAPESP\u00a0\u2013 Uma plataforma capaz de diagnosticar diversos tipos de doen\u00e7as<\/em><\/strong>, com alto \u00edndice de precis\u00e3o, por meio de marcadores metab\u00f3licos encontrados no sangue de pacientes foi desenvolvida por cientistas da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). O m\u00e9todo alia a tecnologia de espectrometria de massas, que permite identificar dezenas de milhares de mol\u00e9culas presentes no soro sangu\u00edneo, com um algoritmo de intelig\u00eancia artificial capaz de encontrar padr\u00f5es associados a enfermidades \u2013 tanto de origem viral, como bacteriana, f\u00fangica e at\u00e9 mesmo gen\u00e9tica.<\/p>\n

Resultados da pesquisa \u2013\u00a0\u00a0e realizada durante o doutorado de Carlos Fernando Odir Rodrigues Melo \u2013 foram\u00a0\u00a0em abril na revista\u00a0Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.<\/p>\n

\u201cUsamos a infec\u00e7\u00e3o pelo v\u00edrus Zika como modelo para desenvolver a plataforma e mostramos que, nesse caso, a precis\u00e3o diagn\u00f3stica ultrapassa 95%. Uma das grandes vantagens \u00e9 que o m\u00e9todo n\u00e3o perde a sensibilidade mesmo se o v\u00edrus sofrer muta\u00e7\u00f5es\u201d, contou Rodrigo Ramos Catharino, professor da Faculdade de Ci\u00eancias Farmac\u00eauticas da Unicamp, coordenador do Laborat\u00f3rio Innovare de Biomarcadores e orientador da pesquisa.<\/p>\n

Outro ponto favor\u00e1vel, segundo o cientista, foi a capacidade de identificar os casos positivos de Zika mesmo quando a an\u00e1lise do soro sangu\u00edneo ocorreu 30 dias ap\u00f3s o in\u00edcio da infec\u00e7\u00e3o, quando a fase aguda da doen\u00e7a j\u00e1 havia terminado.<\/p>\n

\u201cNenhum kit para diagn\u00f3stico atualmente dispon\u00edvel tem sensibilidade para detectar a infec\u00e7\u00e3o pelo Zika ap\u00f3s o t\u00e9rmino da fase aguda. O m\u00e9todo que desenvolvemos poderia ser \u00fatil, por exemplo, para analisar bolsas de sangue para transfus\u00e3o\u201d, comentou Catharino.<\/p>\n

Cada vez melhor<\/p>\n

Durante o trabalho de desenvolvimento e valida\u00e7\u00e3o da plataforma, amostras sangu\u00edneas de 203 pacientes atendidos na Unicamp foram analisadas \u2013 sendo 82 de pessoas com diagn\u00f3stico de Zika confirmado pelo m\u00e9todo hoje considerado padr\u00e3o ouro: o PCR (rea\u00e7\u00e3o em cadeia da polimerase) em tempo real, que detecta o RNA viral em fluidos corporais durante a fase aguda da infec\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Os outros 121 pacientes que integraram o chamado grupo controle apresentavam no momento de coleta do sangue os mesmos sintomas descritos no grupo Zika positivo, como febre, dor articular, conjuntivite e vermelhid\u00e3o pelo corpo. No entanto, n\u00e3o tiveram o diagn\u00f3stico confirmado pelo exame de PCR.<\/p>\n

Todas as amostras coletadas foram analisadas no espectr\u00f4metro de massas \u2013 aparelho que funciona como uma esp\u00e9cie de balan\u00e7a molecular, separando as mol\u00e9culas que ali entram de acordo com sua massa.<\/p>\n

\u201cForam identificadas cerca de 10 mil mol\u00e9culas diferentes presentes no soro dos pacientes, entre elas lip\u00eddeos, pept\u00eddeos e fragmentos de DNA e RNA. Nesse conjunto de metab\u00f3litos havia tanto part\u00edculas produzidas pelo Zika quanto pelo sistema imune dos pacientes em resposta \u00e0 infec\u00e7\u00e3o\u201d, explicou Catharino.<\/p>\n

Todos os dados obtidos na an\u00e1lise de espectrometria \u2013 tanto do grupo Zika positivo como do controle \u2013 foram ent\u00e3o inseridos em um programa de computador que faz uso de um algoritmo do tipo\u00a0machine learning\u00a0(aprendizagem de m\u00e1quina) chamado\u00a0Random Forest. Esse tipo de ferramenta de intelig\u00eancia artificial permite analisar uma grande quantidade de informa\u00e7\u00f5es por m\u00e9todos estat\u00edsticos espec\u00edficos, de modo a encontrar padr\u00f5es que permitam fazer determina\u00e7\u00f5es ou predi\u00e7\u00f5es.<\/p>\n

\u201cO pr\u00f3prio algoritmo separa aleatoriamente as amostras, determina qual ser\u00e1 o grupo de treinamento, o grupo cego e depois faz os testes e as valida\u00e7\u00f5es. Ao final, ele nos informa se com aquele n\u00famero de amostras foi poss\u00edvel obter um conjunto de marcadores metab\u00f3licos capaz de discriminar quais s\u00e3o os pacientes infectados pelo Zika\u201d, disse Catharino.<\/p>\n

Segundo o pesquisador, cada novo dado de paciente que \u00e9 inserido no programa aumenta a capacidade de aprendizado da plataforma, tornando-a ainda mais sens\u00edvel. No caso do Zika, foi estabelecido um painel de 42 biomarcadores que servem como uma chave de identifica\u00e7\u00e3o espec\u00edfica para o v\u00edrus. Desses, segundo o algoritmo, 12 foram encontrados com alta preval\u00eancia no soro de pacientes com diagn\u00f3stico positivo da doen\u00e7a.<\/p>\n

\u201cNessa plataforma n\u00e3o \u00e9 importante conhecer quais s\u00e3o exatamente essas 43 mol\u00e9culas que funcionam como marcadores da infec\u00e7\u00e3o, pois \u00e9 o conjunto que realmente importa e que vai nos dizer com alta precis\u00e3o se \u00e9 Zika ou n\u00e3o. E, mesmo se o v\u00edrus se modificar, o programa se adapta e muda com ele. N\u00e3o \u00e9 uma metodologia est\u00e1tica\u201d, disse Catharino.<\/p>\n

No momento, o grupo da Unicamp realiza testes para avaliar a capacidade da plataforma para diagnosticar doen\u00e7as sist\u00eamicas causadas por fungos. O m\u00e9todo tamb\u00e9m ser\u00e1 testado na detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as bacterianas e gen\u00e9ticas. A pesquisa conta com a colabora\u00e7\u00e3o do professor Anderson de Rezende Rocha, do Instituto de Computa\u00e7\u00e3o (IC) da Unicamp.<\/p>\n

Na nuvem<\/p>\n

Em teoria, qualquer laborat\u00f3rio equipado com um espectr\u00f4metro de massas teria potencial para adotar a nova plataforma de diagn\u00f3stico desenvolvida na Unicamp. Esse tipo de aparelho j\u00e1 \u00e9 usado rotineiramente para realizar exames como dosagem de vitamina D e teste do pezinho, feito em rec\u00e9m-nascidos para detec\u00e7\u00e3o de doen\u00e7as metab\u00f3licas.<\/p>\n

\u201cNossa proposta seria deixar a plataforma dispon\u00edvel na nuvem, de forma que possa ser baixada em qualquer espectr\u00f4metro de massas em qualquer parte do mundo. A an\u00e1lise dos dados poderia ser feita on-line. Se haver\u00e1 ou n\u00e3o cobran\u00e7a pelo servi\u00e7o \u00e9 algo que ainda ter\u00e1 de ser definido\u201d, explicou Catharino.<\/p>\n

O artigo\u00a0A Machine Learning Application Based in Random Forest for Integrating Mass Spectrometry-Based Metabolomic Data: A Simple Screening Method for Patients With Zika Virus\u00a0(DOI: 10.3389\/fbioe.2018.00031) pode ser lido em:\u00a0.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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