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Método computacional acelera diagnóstico de quatro tipos de dengue
A detecção de quatro tipos de dengue em pessoas com a doença será facilitada com o emprego de modelo baseado em métodos numéricos e descrito em artigo publicado na revista científica Partycle & Particle Systems Characterization. A detecção é feita por meio da identificação de anticorpos no soro de amostras de sangue, usando técnica desenvolvida por grupo de pesquisadores liderados pelo Dr. Flávio da Fonseca Guimarães, professor do Departamento de Microbiologia do Instituto de Ciências Biológicas (ICB) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG).
A Dra. Alice Versiani, pesquisadora colaboradora da UFMG e uma das autoras do artigo, explicou que os métodos tradicionais de diagnóstico, como o usado nos testes de gravidez vendidos em farmácias, são baseados em fenômenos ópticos e exibem os resultados de acordo com a mudança da coloração das amostras. O método descrito no artigo, que também se baseia no fenômeno óptico de incidência de luz, traz agilidade aos resultados porque usa novo software de cálculos para a interpretação dos resultados.
“A amostra do paciente é normalmente lida em um aparelho chamado espectrofotômetro, o mesmo que faz a leitura de testes sorológicos do tipo Elisa. Colocamos essa amostra em contato com o nanossensor e a lemos no espectrofotômetro. Depois desse passo, o resultado precisa de uma interpretação que é feita pelo software. Para analisar uma amostra, é necessário fazer uma série de cálculos para entender se ela é positiva ou negativa para aquela doença. O método computacional apresentado no artigo consegue realizar esses cálculos mais facilmente, possibilitando diagnósticos mais rápidos. Além disso, elimina os resultados falsos positivos e negativos”, explicou a pesquisadora.
A Dra. Alice acrescentou que a otimização do tempo para os resultados é importante no processo clínico de diagnóstico: “Imagine um laboratório em que centenas de amostras devem ser analisadas por um único técnico. O software elimina o tempo que seria gasto na realização dos cálculos matemáticos, mantém a precisão dos resultados e diminui o risco de erro humano”.
Acesse o resumo do artigo científico (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade Federal de Minas Gerais.
Fonte: Luana Macieira, UFMG.
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