Língua eletrônica da USP detecta anticorpos da gripe aviária em seis minutos e alcança 98,6% de acurácia

Pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC) da USP desenvolveram uma “língua eletrônica” capaz de detectar anticorpos contra o vírus H5N1, associado à gripe aviária, em cerca de seis minutos. Nos experimentos, a plataforma alcançou 98,6% de acurácia ao diferenciar amostras com os anticorpos daquelas consideradas saudáveis ou relacionadas a outras doenças aviárias.

O dispositivo combina quatro sensores, materiais de fontes renováveis e aprendizado de máquina. Entre as proteínas utilizadas estão zeína, encontrada no milho, jacalina, presente na jaca, e concanavalina A, obtida do feijão-de-porco. A sericina, proteína da seda, é empregada na modificação de nanopartículas de ouro.

Esses sensores reagem de maneiras diferentes às substâncias presentes no líquido analisado. As alterações nas propriedades elétricas formam uma espécie de impressão digital da amostra, posteriormente interpretada pelo modelo computacional para identificar o padrão associado aos anticorpos contra o H5N1.

Por que ela é chamada de língua eletrônica?

Apesar do nome, o equipamento não é colocado no corpo e tampouco funciona como um teste baseado literalmente no paladar. A comparação com a língua humana vem da capacidade de combinar diferentes estímulos para reconhecer padrões em amostras líquidas, com sensibilidade que pode superar a percepção humana em determinadas aplicações.

A tecnologia já foi estudada, por exemplo, na análise de cafés. Em trabalho anterior, pesquisadores combinaram avaliações de degustadores com medições feitas pela língua eletrônica e treinaram um algoritmo para reconhecer padrões relacionados à qualidade das amostras.

No caso da gripe aviária, o objetivo é utilizar o mesmo princípio para reconhecer uma assinatura elétrica relacionada aos anticorpos. A identificação pode contribuir para estudos sobre o contato de espécies e populações com o vírus e, futuramente, para estratégias de monitoramento.

Resultado ainda é de laboratório

Apesar dos 98,6% de acurácia obtidos no estudo, a língua eletrônica ainda 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 uma amostra real apresenta condições muito mais variadas. Pessoas ou animais podem estar em diferentes estágios de uma infecção, apresentar concentrações distintas de anticorpos e carregar diversas outras moléculas capazes de interferir na análise.

Por isso, ainda serão necessários testes com amostras clínicas e estudos de validação antes que a plataforma possa ser utilizada como ferramenta diagnóstica.

Produção em grande escala é outro desafio

Uma dificuldade adicional está em transformar os dispositivos produzidos em laboratório em milhares de unidades com comportamento semelhante. Como a identificação depende da resposta conjunta dos quatro sensores, o desgaste ou a substituição de um deles pode alterar o padrão elétrico e exigir uma nova calibração.

A inteligência artificial também está sendo estudada como possível caminho para facilitar esse processo. “O problema é sair da escala de laboratório, passando de dezenas de dispositivos ou sensores, para milhares. É necessário garantir que eles sejam reprodutíveis, que vão funcionar sempre e que terão uma durabilidade mínima. E tudo isso tem que ser feito a baixo custo”, explica o professor Osvaldo Novais de Oliveira Junior, orientador da pesquisa.

O estudo foi desenvolvido com financiamento da Capes, CNPq e Fapesp e publicado na revista científica Applied Nano Materials.