Teste desenvolvido em MS detecta dengue, chikungunya e febre amarela em 1 minuto

Uma pesquisa desenvolvida na UFMS (Universidade Federal de Mato Grosso do Sul) pode transformar o diagnóstico de dengue, chikungunya e febre amarela no Brasil, com impactos diretos no atendimento da rede pública de saúde. Coordenado pelo professor Cícero Cena, doutor em Ciência dos Materiais e docente do Instituto de Física, o estudo aposta em uma abordagem inovadora que combina espectroscopia no infravermelho com inteligência artificial, técnica que analisa a interação entre luz e matéria, para identificar doenças de forma mais rápida, acessível e precisa.

De acordo com o pesquisador, a tecnologia já alcança 95% de acurácia e tem potencial para reduzir custos em até 100 vezes, além de fornecer resultados em cerca de um minuto por amostra. O avanço é considerado estratégico para o SUS (Sistema Único de Saúde), especialmente em contextos de surtos, como o registrado recentemente na região de Dourados, no sul do Estado.

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O professor explica que diferentemente dos testes tradicionais, que buscam um vírus específico, antígeno ou marcador isolado, a nova metodologia analisa a chamada “assinatura molecular” da amostra biológica. Na prática, conforme o especialista, isso significa observar o conjunto de vibrações das moléculas presentes no material coletado, como o soro sanguíneo, e identificar padrões associados a determinadas doenças. Segundo o professor, em vez de procurar diretamente um agente específico, a análise se baseia no comportamento global das moléculas, o que permite identificar padrões característicos de cada infecção.

As amostras utilizadas nos estudos são fornecidas pelo Lacen-MS (Laboratório Central de Saúde Pública) e pelo Instituto Evandro Chagas, de Belém (PA), que também realizam análises por métodos convencionais para comparação dos resultados. A pesquisa, que conta com trabalho de três estudantes da pós-graduação, começou em 2025 e já analisou 200 amostras, bem acima do mínimo necessário de 40, e utiliza técnicas de aprendizado de máquina para classificar os dados.

O professor Cícero Cena afirma que o processo envolve dividir as amostras em dois grupos: um para treinar o sistema e outro, “cego”, para testar a capacidade de identificação. Os resultados são então comparados com exames convencionais, como o PCR (Reação em Cadeia da Polimerase). Até agora, a taxa de acerto chega a 95%, não apenas para diferenciar pacientes infectados de não infectados, mas também para distinguir doenças com sintomas semelhantes, como dengue, chikungunya e febre amarela.

O projeto integra um esforço maior voltado a sete doenças negligenciadas: além da dengue, chikungunya e febre amarela, estão na lista tuberculose, leishmaniose, malária e doença de Chagas. A meta é unir os dados e desenvolver um único modelo preditivo capaz de identificar todas elas a partir de uma única análise. “A ideia é que, no futuro, com uma única amostra, seja possível classificar essas sete doenças rapidamente, o que representa um ganho enorme em agilidade e eficiência”, destaca Cena ao falar do tempo de diagnóstico em torno de um minuto.

Mais barato - O professor esclarece que além da precisão, um dos principais diferenciais da tecnologia é a simplicidade. O método dispensa o uso de reagentes, exige preparo mínimo da amostra e reduz etapas laboratoriais. O equipamento utilizado, conforme Cena, com custo estimado em cerca de R$ 10 mil e vida útil de até 10 mil horas, torna a solução mais acessível quando comparada a exames tradicionais. Cada análise leva aproximadamente um minuto.

Cícero Cena conta que outra possibilidade de estudo é utilizar amostras não invasivas, como saliva, o que, segundo ele, eliminaria a necessidade de coleta de sangue, tornando o processo mais confortável para o paciente e mais viável para campanhas de testagem em larga escala. “A perspectiva é evoluir para dispositivos portáteis e de baixo custo, que possam ser utilizados em unidades básicas de saúde, clínicas e até em ações de campo”, afirma o pesquisador.

Desafios - Na prática, a tecnologia pode ajudar a resolver um dos principais desafios da saúde pública, com o diagnóstico diferencial de doenças com sintomas semelhantes. Em situações como surtos, a exemplo do registrado recentemente em Dourados, a ferramenta pode agilizar o atendimento e oferecer suporte mais preciso à decisão clínica. “Hoje, muitas vezes é necessário fazer vários testes até identificar a doença. Esse método pode indicar uma prioridade, acelerar o processo e reduzir custos”, explica Cena.

Equipe - O trabalho é desenvolvido por uma equipe multidisciplinar, que reúne especialistas de diferentes áreas. Além de Cena, participam as mestrandas Marissa Prado (Biotecnologia), Yessamin Costa e Paloma Oliveira (Ciência dos Materiais). Segundo Paloma, que é engenheira física, a física tem papel central na análise dos dados e na aplicação da espectroscopia. Já Yessamin, formada em Física, destaca a importância da integração entre áreas: “O que não sei da parte biológica, outros colegas ajudam, e vice-versa. Isso fortalece o resultado”.

Validação - A pesquisa é fruto de uma parceria entre UFMS, Instituto Evandro Chagas, de Belém (PA), e Fiocruz (Fundação Oswaldo Cruz), com financiamento do Ministério da Saúde, CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) e CNPq (Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico). Também conta com colaboração internacional da Universidade de Reims, na França.

Apesar dos resultados promissores, a tecnologia ainda precisa passar por validação em ambiente real antes de chegar à população. Isso inclui testes em laboratórios oficiais, como o Lacen (Laboratório Central de Mato Grosso do Sul), e avaliação para possível incorporação ao SUS. O projeto, iniciado em 2024 com a estruturação do laboratório, deve ser concluído em 2026. Em maio deste ano, os pesquisadores apresentarão o andamento do estudo em um seminário no Ministério da Saúde, responsável pelo acompanhamento da iniciativa.

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