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Pesquisadores de Stanford desenvolvem nova maneira de identificar bactérias em fluidos
Uma adaptação inovadora da tecnologia em uma impressora a jato de tinta antiga, combinada com um processamento de imagem usando Inteligência Artificial (IA), pode levar a uma maneira mais rápida e barata de detectar bactérias no sangue, em águas residuais ou mesmo outros fluidos: a partir da incidência de laser no fluido, a luz refletida pode ser usada para identificar as bactérias.
“Podemos descobrir não apenas que bactérias estão presentes, mas especificamente quais bactérias estão na amostra – E. coli, Staphylococcus, Streptococcus, Salmonella, antraz e muito mais”, disse a Dra. Jennifer Dionne, professora de Ciência e Engenharia de Materiais e de Radiologia da Universidade Stanford, nos Estados Unidos. “Cada micróbio tem sua própria impressão digital óptica. É como o código genético e proteômico rabiscado na luz”, explicou a pesquisadora.
A professora Dionne é autora sênior de um novo estudo publicado na revista científica Nano Letters detalhando um método inovador que sua equipe desenvolveu e que pode levar a ensaios microbianos mais rápidos (quase imediatos), baratos e precisos de praticamente qualquer fluido que alguém queira testar para micróbios.
Os métodos tradicionais de cultivo ainda em uso hoje podem levar horas, senão dias, para serem concluídos. Uma cultura de tuberculose leva 40 dias, disse a professora Dionne. O novo teste pode ser feito em minutos e promete diagnósticos melhores e mais rápidos de infecções, uso aprimorado de antibióticos, alimentos mais seguros, monitoramento ambiental aprimorado e desenvolvimento mais rápido de medicamentos, destacaram os pesquisadores.
Método inovador
A descoberta não diz respeito ao fato de que as bactérias exibem essas impressões digitais espectrais, um fato conhecido há décadas, mas em como a equipe foi capaz de revelar esses espectros em meio à luz refletida em cada amostra.
Não apenas cada tipo de bactéria demonstra padrões únicos de luz, mas também praticamente todas as outras moléculas ou células em uma determinada amostra”, disse a primeira autora Fareeha Safir, estudante de doutorado no laboratório da professora Dionne. “Glóbulos vermelhos, glóbulos brancos e outros componentes da amostra estão enviando seus próprios sinais, tornando difícil, senão impossível, distinguir os padrões microbianos do ruído de outras células”.
Um mililitro de sangue pode conter bilhões de células, das quais apenas algumas podem ser micróbios. A equipe teve que encontrar uma maneira de separar e amplificar a luz refletida apenas pelas bactérias. Para isso, eles se aventuraram por várias opções científicas, combinando uma tecnologia de quatro décadas emprestada da computação – a impressora a jato de tinta – e duas tecnologias de ponta do nosso tempo – nanopartículas e inteligência artificial.
“A chave para separar os espectros bacterianos de outros sinais é isolar as células em amostras extremamente pequenas. Usamos os princípios da impressão a jato de tinta para imprimir milhares de minúsculos pontos de sangue em vez de usar uma única amostra grande”, explicou Butrus ‘Pierre’ Khuri-Yakub, coautor do estudo e professor de Engenharia Elétrica em Stanford, que ajudou a desenvolver a impressora a jato de tinta original na década de 1980.
“Mas você não pode simplesmente comprar uma impressora jato de tinta pronta para uso e adicionar sangue ou água residual”, enfatizou Fareeha Safir. Para contornar os desafios no manuseio de amostras biológicas, os pesquisadores modificaram a impressora para colocar as amostras no papel usando pulsos acústicos. Cada ponto de sangue impresso tem então apenas dois trilionésimos de litro em volume – mais de um bilhão de vezes menor que uma gota de chuva. Nessa escala, as gotículas são tão pequenas que podem conter apenas algumas dezenas de células.
Além disso, os pesquisadores infundiram as amostras com nanobastões de ouro que se ligam às bactérias, se presentes, e agem como antenas, atraindo a luz do laser para as bactérias e amplificando o sinal cerca de 1.500 vezes . Apropriadamente isolados e amplificados, os espectros bacterianos se destacam.
A peça final do quebra-cabeça é o uso do aprendizado de máquina para comparar os vários espectros refletidos de cada ponto impresso de fluido para identificar as assinaturas reveladoras de qualquer bactéria na amostra.
“É uma solução inovadora com potencial para salvar vidas. Agora estamos entusiasmados com as oportunidades de comercialização que podem ajudar a redefinir o padrão de detecção bacteriana e caracterização de célula única”, disse o coautor sênior Dr. Amr Saleh, ex-bolsista de pós-doutorado no laboratório da professora Dionne e agora professor na Universidade do Cairo, no Egito.
Acesse o artigo científico completo (em inglês).
Acesse a notícia completa na página da Universidade Stanford (em inglês).
Fonte: Andrew Myers, Universidade Stanford.
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