Pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo desenvolveram uma plataforma multissensor capaz de identificar anticorpos contra o vírus H5N1, causador da gripe aviária, em aproximadamente seis minutos. A tecnologia utiliza materiais de origem renovável, nanopartículas de ouro e inteligência artificial para reconhecer padrões associados à presença dos anticorpos. A informação é do Jornal da USP.
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O dispositivo, descrito pelos pesquisadores como uma “língua eletrônica”, foi apresentado em estudo publicado na revista Applied Nano Materials. Segundo os cientistas, a plataforma tem potencial para aplicações tanto clínicas quanto veterinárias e pode representar uma alternativa de baixo custo para o monitoramento da influenza aviária.
A identificação rápida de anticorpos contra o H5N1 pode auxiliar na investigação de regiões e espécies que tiveram contato com o vírus, contribuindo para o reconhecimento precoce e para estratégias de contenção de surtos.
Um dos diferenciais do equipamento está nos materiais empregados na fabricação dos sensores. A plataforma utiliza zeína, proteína encontrada no milho, jacalina, presente na jaca, e concanavalina A, obtida do feijão-de-porco. A sericina, proteína proveniente da seda, é usada na modificação das nanopartículas de ouro.
A escolha está relacionada não apenas ao desempenho dos sensores, mas também à sustentabilidade. Como esses componentes possuem vida útil limitada e precisam ser descartados após algumas utilizações, os pesquisadores buscaram materiais provenientes de fontes renováveis e com possibilidade de biodegradação.
Apesar do nome, a língua eletrônica não é colocada no corpo. O sistema funciona por meio de um conjunto de sensores capazes de medir propriedades elétricas de uma amostra líquida, como sua capacidade de conduzir eletricidade e armazenar carga. Cada superfície responde de maneira diferente às substâncias presentes no líquido, gerando um padrão que funciona como uma espécie de impressão digital elétrica da amostra.
No estudo, quatro sensores revestidos com materiais diferentes foram utilizados simultaneamente. Quando os anticorpos contra o H5N1 interagem com essas superfícies, ocorrem alterações nas respostas elétricas. Um modelo de aprendizado de máquina analisa o conjunto dessas mudanças e identifica o padrão correspondente à presença dos anticorpos.
Nos testes realizados em laboratório, o equipamento identificou os anticorpos em cerca de seis minutos e atingiu 98,6% de acurácia ao diferenciar amostras positivas das consideradas saudáveis e daquelas relacionadas a outras doenças aviárias.
Como o método se baseia na análise de padrões gerados por vários sensores, e não em um único sensor específico para cada agente, os pesquisadores consideram que a tecnologia poderá ser adaptada futuramente para reconhecer outros alvos virais.
Em humanos
Os resultados, no entanto, ainda representam uma etapa experimental. A plataforma não foi testada com amostras de sangue humano. Os experimentos utilizaram anticorpos anti-H5N1 comerciais e soro fetal bovino enriquecido artificialmente com esses anticorpos.
Essa diferença é importante porque, em condições reais, a concentração de anticorpos pode variar conforme o estágio da infecção. Amostras clínicas também possuem diversas outras moléculas capazes de interferir no funcionamento dos sensores. Por isso, novos testes e estudos de validação ainda serão necessários antes que o dispositivo possa ser utilizado como ferramenta diagnóstica.
Escala
Outro obstáculo está na transformação do protótipo de laboratório em um produto comercial. Devido à alta sensibilidade do sistema, a substituição de um único sensor desgastado pode alterar a resposta do conjunto e exigir uma nova calibração. Os pesquisadores estudam a possibilidade de utilizar inteligência artificial também para prever o comportamento de sensores novos e facilitar esse processo.
A fabricação em larga escala também exige que milhares de dispositivos apresentem desempenho semelhante, durabilidade mínima e custo reduzido. Segundo os pesquisadores, garantir essa reprodutibilidade é uma das principais etapas para que a tecnologia deixe o laboratório e possa ser utilizada de forma mais ampla.
A língua eletrônica já foi utilizada pelo grupo em outras aplicações. Em pesquisas anteriores, a tecnologia foi empregada na avaliação da qualidade de cafés e na identificação de contaminantes. O princípio permanece o mesmo: transformar diferentes respostas dos sensores em um padrão elétrico e utilizar algoritmos para reconhecer o significado dessa assinatura.
A pesquisa recebeu financiamento da Capes, do CNPq e da Fapesp. O trabalho foi publicado com o título Microfluidic Electronic Tongue Made with Nanostructured Films of Proteins from Renewable Sources to Detect H5N1 Antibodies from Avian Influenza Virus.