Ferramenta computacional se baseia em novo software de cálculos que confere agilidade e precisão a processos de detecção seletiva

Luana Macieira

Alice Versiani, pesquisadora colaboradora da UFMG e uma das autoras do artigo

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 no artigo Computational guided method applied to LSPR-based biosensor for specific detection of the four-serotypes of dengue virus in seropositive patients, publicado pela revista Partycle & Particle Systems Characterization. O método funciona por meio da identificação de anticorpos no soro de amostras de sangue, usando técnica desenvolvida por grupo de pesquisadores liderados pelo professor Flávio da Fonseca Guimarães, do Departamento de Microbiologia do Instituto de Ciências Biológicas (ICB) da UFMG.

Alice Versiani, pesquisadora colaboradora da UFMG e uma das autoras do artigo, explica 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, permitindo diagnósticos mais rápidos. Além disso, elimina os resultados falsos positivos e negativos", explica.

A pesquisadora acrescenta que a otimização do tempo para os resultados é importante no processo clínico de diagnóstico. "Imagine um laboratório com centenas de amostras para serem 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", diz.

Pesquisa multidisciplinar

                                            Jhonattan Córdoba, coordenador da pesquisa e professor do Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia da UFMG

Jhonattan Córdoba, coordenador da pesquisa e professor do Departamento de Engenharia Eletrônica da Escola de Engenharia da UFMG, explica que a parceria com os professores Flávio Fonseca, do ICB, e Luiz Orlando Ladeira, do Departamento de Física do Instituto de Ciências Exatas (Icex), surgiu com o objetivo de melhorar, computacionalmente, o sistema de detecção baseado em ressonância plasmônica de superfície localizada para os diferentes tipos de dengue.