Um novo manãtodo para diagnósticos, desenvolvido por pesquisadores da Unicamp, permite investigar de forma rápida e simples uma gama de doenças e manifestações que se apresentem emnívelmetaba³lico. A invenção chamada de “selecionador molecular” combina análises bioquímicas e inteligaªncia artificial osduas conceituadas e diferentes técnicas anala­ticas ospara criar uma plataforma exclusiva de exames como a detecção de alterações causadas por va­rus, bactanãrias ou fungos.

Depois de treinado, o algoritmo écapaz de identificar de forma automa¡tica, e em minutos, biomarcadores associados a doenças graves, negligenciadas ou que não tenham protocolos específicos, auxiliando médicos e especialistas na tomada de decisão. Segundo os cientistas, a invenção pode, ainda, ser aplicada em outras análises laboratoriais, ambientais e bromatola³gicas.

A tecnologia associa dados de metabola´mica com um algoritmo de classificação de aprendizado de ma¡quina  (machine learning, no inglês) para investigar, cruzar e identificar padraµes e conjuntos de caracteri­sticas que retratam uma determinada condição de interesse num organismo. A pesquisa envolveu cientistas do Laborata³rio de Inferaªncia em Dados Complexos (Recod), do Instituto de Computação (IC), e do Laborata³rio Innovare de Biomarcadores, da Faculdade de Ciências Farmacaªuticas (FCF), da Unicamp.

O invento foi protegido por meio de uma patente e um programa de computador com apoio da Inova Unicamp e tem potencial para beneficiar a indústria farmacaªutica, de cosmanãticos, entre outras. No setor agro, por exemplo, épossí­vel trabalhar na detecção de elementos causadores de putrefação ou que comprometem os alimentos, como a presença de Salmonella, garantindo a qualidade dos produtos consumidos.

“Qualquer problema que se manifeste emnívelmetaba³lico e cause interferaªncia ou diferenciação molecular épassa­vel de ter biomarcadores classificados pela nossa plataforma de seleção molecular, desde doenças como a Covid-19 atéadulteração ou apodrecimento de alimentos”, resume Rodrigo Catharino, diretor da Faculdade de Ciências Farmacaªuticas (FCF), da Unicamp.

Outra vantagem descrita pela equipe éa capacidade de refinamento dos resultados, aumentando a sensibilidade do algoritmo e a taxa de acerto. “A plataforma consegue se adaptar a condições que se alteram ao longo do tempo, como éo caso de infecções virais como a Covid-19. Ao fornecer novas amostras de pacientes, com e sem manifestações da doena§a, o manãtodo pode se aperfeia§oar a novos cenários”, explica Anderson Rocha, Diretor do Instituto de Computação (IC).

De acordo com o professor, épossí­vel ainda identificar riscos de complicação  a partir de biomarcadores de contaminação e outras infecções que podem piorar o estado geral do paciente. Além disso, depois que a ma¡quina aprende o que buscar, pode diagnosticar mais de uma doença ou condição a partir da mesma amostra colhida, reduzindo custos laboratoriais.