Uma equipe de cientistas brasileiros está desenvolvendo no Paraná uma metodologia que une Inteligência Artificial (IA) e espectrometria de massas que poderá responder a diversos desafios da saúde pública, desde o diagnóstico de bactérias até a classificação de doenças do sistema nervoso central, incluindo tumores cerebrais.
Atualmente, o diagnóstico de algumas doenças do sistema nervoso central utiliza técnicas de imagem que, muitas vezes, não conseguem definir a doença com precisão, tornando necessária a realização de biópsias, um procedimento cirúrgico invasivo que envolve riscos de infecção e sangramento.
“Um dos propósitos do nosso projeto é identificar padrões proteicos das células brancas do sangue que possam oferecer no futuro a oportunidade de fazer o diagnóstico sem a necessidade de fazer biópsia”, afirmou Denildo Veríssimo, neurocirurgião do Hospital das Clínicas da Universidade Federal do Paraná (UFPR), que pesquisa a aplicação da metodologia em seu doutorado no Programa de Pós-graduação em Biociências e Biotecnologia da Fiocruz Paraná e que faz parte do grupo de pesquisadores do Laboratório de Proteômica (estudo de proteínas) Estrutural e Computacional da Fiocruz naquele estado.
Segundo Veríssimo, a IA aprende a reconhecer padrões de milhares de espectros de massas, interpretando a “conversa” entre o sistema imunológico e a doença em questão. Algumas enfermidades requerem remoção cirúrgica, mas outras (como abcessos e toxoplasmose) podem ser tratadas com medicamentos. No entanto, o diagnóstico muitas vezes pode exigir a obtenção de uma biópsia de forma cirúrgica – é exatamente esta etapa que os pesquisadores querem eliminar.
Janes Rocha – Jornal da Ciência