‘Língua eletrônica’ detecta anticorpos da gripe aviária em seis minutos

Tecnologia nacional une inteligência artificial e sensores de baixo custo para monitorar o vírus H5N1 no campo com 99% de precisão

Agência FAPESP – Pesquisadores brasileiros desenvolveram uma tecnologia inovadora capaz de identificar rapidamente a presença de anticorpos contra o vírus H5N1, causador da gripe aviária. O dispositivo, descrito em estudo publicado em abril na revista ACS Applied Nano Materials, funciona de maneira semelhante à língua humana. Assim como as papilas gustativas identificam diferentes sabores por meio de um conjunto de sinais, o equipamento usa diversos sensores que analisam características da amostra examinada. Por essa razão, os pesquisadores o denominaram “língua eletrônica”.

Os sensores foram produzidos com proteínas obtidas de fontes renováveis e materiais de baixo custo. Quando entram em contato com amostras contendo anticorpos contra o vírus H5N1, registram alterações elétricas que permitem identificar a resposta imune à doença. Recursos de inteligência artificial foram utilizados para interpretar os dados gerados.

Durante os testes, a tecnologia demonstrou elevada capacidade de detecção, conseguindo identificar quantidades ínfimas de anticorpos. Outro resultado importante foi a ausência de falsos positivos quando o sistema foi exposto a anticorpos contra outras doenças comuns em aves: alcançou cerca de 99% de precisão ao diferenciar amostras positivas para gripe aviária daquelas relacionadas a outras enfermidades.

Além da precisão, o exame pode ser realizado em aproximadamente seis minutos, tempo significativamente menor do os que métodos atualmente utilizados em laboratórios.

Segundo os autores, a plataforma poderá ser empregada futuramente em clínicas veterinárias, granjas, centros de monitoramento sanitário e até mesmo em aplicações voltadas à saúde humana. Outra vantagem é a possibilidade de adaptação do sistema para detectar outros vírus e doenças infecciosas.

O professor do Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo (IFSC-USP) Osvaldo Novais de Oliveira Junior, coordenador do projeto, ressalta que o trabalho é fruto da conjunção de diferentes tecnologias desenvolvidas no Brasil. “As medidas elétricas foram feitas com um analisador portátil de uma startup brasileira, a Blatron, e os dados da língua eletrônica foram processados com um método de calibração que utiliza aprendizado de máquina”, detalhou à Assessoria de Imprensa do IFSC-USP.

O estudo, apoiado pela FAPESP (projetos 24/16261-2, 25/27044-5 e 24/06362-6), também envolveu pesquisadores da Embrapa Instrumentação, da Universidade Federal do Amazonas, do Instituto Federal de São Paulo e de instituições internacionais parceiras.

Riscos e prejuízos

A gripe aviária é uma das doenças que mais preocupam autoridades sanitárias em todo o mundo. Além de provocar grandes prejuízos à produção de aves, o vírus pode infectar seres humanos e, em situações específicas, gerar surtos de grande impacto. Por isso, a detecção precoce é considerada fundamental para evitar a disseminação da doença.

Embora os casos humanos ainda sejam relativamente raros, a taxa de mortalidade observada em infecções por H5N1 é considerada elevada quando comparada à gripe comum. Essa característica faz com que organizações internacionais mantenham vigilância constante sobre a circulação do patógeno em diferentes regiões do mundo.

Surtos de gripe aviária frequentemente levam ao abate preventivo de milhões de aves para conter a disseminação da doença. Como consequência, produtores enfrentam perdas significativas e países exportadores sofrem restrições comerciais impostas por mercados internacionais. Além dos prejuízos diretos ao setor avícola, surtos da doença podem afetar toda a cadeia produtiva, desde a produção de rações até o transporte, armazenamento e comercialização de alimentos.

O artigo Microfluidic electronic tongue made with nanostructured films of proteins from renewable sources to detect H5N1 antibodies from avian influenza virus pode ser lido em: pubs.acs.org/doi/10.1021/acsanm.6c00138.