Em busca de um novo método de diagnóstico para a COVID-19, um grupo de especialistas da área de computação da Universidade de São Paulo (USP) optou por testar uma ferramenta já experimentada, com êxito, na detecção de outras doenças.
A escolha foi pela plataforma de visualização computacional, denominada Projection Explorer Sensors (PEx-Sensors), feita com a finalidade de criar e explorar representações visuais de dados coletados por meio de sensores e biossensores.
Isso porque, segundo o professor e pesquisador do Instituto de Física de São Carlos (IFSC), da USP, Osvaldo Novais de Oliveira Junior, os atuais exames feitos para o diagnóstico da COVID-19 demonstram imprecisão nos resultados obtidos após a análise das amostras coletadas.
“O teste com a técnica PCR permite detectar o material genético do vírus, e com isso detectar se uma pessoa foi infectada, ainda que não apresente nenhum sintoma. Esse teste tem precisão em torno de 95%, mas é caro por requerer equipamento sofisticados, disponíveis somente em laboratórios de análises clínicas, hospitais e centros de pesquisa.”
O outro exame citado pelo professor é o teste rápido, que detecta os anticorpos presentes em uma pessoa, e a partir disso determina a contaminação ou não. No entanto, mesmo sendo mais rápido, de fácil acesso e mais barato que o chamado PCR, Novais pontua a imprecisão desse teste.
“Há relatos de que a precisão dos testes rápidos é de 70% ou até menos, dependendo do fabricante do exame. Pelo que tem sido informado, os erros nos testes têm se concentrado em falsos negativos”, diz.
O professor da USP explica que a imprecisão pode se justificar por diferentes aspectos, mas delineia que problemas relacionados a calibragem do teste ou mesmo uso inadequado podem estar associados à margem de erro presente no exame.
Porém, Novais ressalta que há um tempo de latência entre a infecção e o desenvolvimento de anticorpos no corpo humano, e, por isso, o exame pode apresentar inconsistência, a considerar que o organismo da pessoa testada pode, simplesmente, apenas não ter a quantidade mínima de anticorpos possível à detecção da doença.
É neste contexto que o pesquisador destaca que o projeto da Faculdade de São Paulo (USP) pode contribuir, a fim de otimizar os testes e propiciar um melhor diagnóstico da doença.
“A ferramenta PEx-Sensors pode auxiliar na discriminação de amostras cujas características sejam muito semelhantes. Por exemplo, se queremos detectar um marcador de câncer em uma amostra de sangue, é necessário que a medida no equipamento de detecção não seja afetada pelas outras substâncias presentes na amostra. Isso nem sempre é fácil, e como há variabilidade grande em amostras biológicas podemos ganhar precisão nos testes empregando ferramentas de visualização computacional.”
Quanto à precisão total desse método, Novais destaca que é possível, mas pondera que se os equipamentos não forem adequados, a plataforma por si só não poderá solucionar os problemas relacionados ao diagnóstico.
“Se um teste rápido de COVID-19 for pouco sensível, isto é, não conseguir detectar baixas concentrações de anticorpos no sangue, o uso do PEx-Sensors na análise dos dados poderia melhorar a precisão, mas não será suficiente para gerar precisão de 100%, pois se os métodos e equipamentos de detecção não forem adequados, o PEx-Sensors não conseguirá resolver o problema do diagnóstico.”
Como a plataforma funciona?
A fim de estabelecer a função e possível associação da PEx-Sensors à detecção de infecções causadas pelo novo coronavírus, torna-se essencial a compreensão em torno de seu funcionamento. E, sendo assim, o professor da USP explica que o software analisa dados de sensores, projetando-os em gráficos que permitem distinguir amostras muito semelhantes. Para ele, a distinção obtida com a ferramenta aumenta a precisão do teste clínico.
“Com o PEx-Sensors é possível melhorar a capacidade de diagnóstico, ao distinguir amostras semelhantes. Mas não é a ferramenta PEx-Sensors que faz a detecção de uma doença ou de uma contaminação, ela apenas auxilia na análise dos dados, o que pode fazer a diferença no diagnóstico”, destaca.
Para que esse método seja melhor compreendido, Novais explica, de forma análoga, como se dá esse processo. “Suponhamos que temos fotografias de dois gêmeos idênticos, e há dificuldade em distinguir um do outro, pois não se vê diferenças. Se analisarmos as fotografias com o PEx-Sensors, será possível facilmente distinguir os gêmeos. Ao longo dos anos, empregamos o PEx-Sensors para tarefas muito semelhantes a essas, pois com essa ferramenta é possível não só analisar dados de sensores, mas também de imagens e outros tipos de dados.”
Quanto às limitações do emprego deste método, o especialista ressalta que a maior dificuldade se encontra na precisão dos diagnósticos de casos nos quais a detecção se dá em amostras de saliva e suor, visto que a concentração de substâncias a serem detectadas tende a ser muito baixa, o que dificulta ainda mais o diagnóstico.
“Nesses casos mais complicados, a tendência é que os métodos empregados no PEx-Sensors sejam complementados com técnicas de Inteligência Artificial, algo que pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos e do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, ambos da USP, já estão fazendo.”
Segundo o pesquisador, o método é testado e validado, sendo comprovada a sua eficácia na detecção de diferentes tipos de câncer, como no pâncreas, na mama, na próstata, na cabeça e no pescoço, da contaminação de alimentos por bactérias, e poluentes de água. A taxa de acerto é, em geral, próxima de 100%.
O acesso à plataforma é gratuito. Para que o uso da ferramenta seja feito de forma correta, um manual de utilização também é disponibilizado gratuitamente.
* Estagiária sob a supervisão da editora Teresa Caram