Foto: Reprodução/Arquivo pessoal
Pesquisadores da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) desenvolveram um inovador método de diagnóstico rápido da Covid-19, que combina Inteligência Artificial (IA) com a análise de saliva. De acordo com o professor Robinson Sabino-Silva, do Instituto de Ciências Biomédicas da UFU, a técnica possui 90% de precisão e, no futuro, pode ser adaptada para o diagnóstico de outras doenças. A proposta é que o dispositivo permita que os pacientes realizem o teste de qualquer lugar, utilizando smartphones ou tablets.
O método utiliza biosensores eletroquímicos, aparelhos que detectam doenças a partir da análise de fluidos corporais como saliva, sangue ou urina, transformando as reações químicas em sinais elétricos. A tecnologia empregada segue princípios similares aos testes de glicemia, nos quais a glicose reage com o sensor e gera uma corrente elétrica proporcional à concentração no sangue.
Para detectar a Covid-19, o processo envolve os seguintes passos:
A coleta da saliva do paciente, que é analisada por um minuto.
A análise é realizada em um eletrodo com peptídeos bioinspirados, junto com uma IA desenvolvida na UFU. O eletrodo é semelhante às fitas usadas em exames de glicemia, e os peptídeos são moléculas que imitam processos biológicos.
A saliva é levada ao biosensor eletroquímico portátil, que converte as reações químicas em sinais elétricos.
Outra IA integrada ao biossensor interpreta os sinais, permitindo a detecção da doença e enviando o resultado diretamente ao smartphone do paciente.
Um dos principais avanços do estudo é o uso de dois tipos novos de Inteligência Artificial. O primeiro, chamado SAGAPEP, foi criado na UFU e usa bioinformática para escolher peptídeos que se ligam de forma mais eficaz ao vírus SARS-CoV-2. Isso gerou moléculas sintéticas mais eficientes para a detecção do vírus. Além disso, o uso de algoritmos de IA para analisar os sinais elétricos aumentou a precisão dos testes de Covid-19.
O professor Robinson Sabino-Silva destaca que, além de tornar o diagnóstico mais rápido e acessível, a tecnologia pode ser aplicada a regiões com pouca infraestrutura de saúde. "No futuro, essa abordagem pode ser usada para detectar doenças infecciosas, doenças orais e até doenças sistêmicas", afirmou. A equipe da UFU segue dedicada a aprimorar a tecnologia, com o objetivo de tornar os diagnósticos cada vez mais eficientes e acessíveis para a população.
A pesquisa foi conduzida pelo Grupo de Inovação em Diagnóstico Salivar e Nanobiotecnologia da UFU (SalivaNano-UFU), coordenado por Robinson Sabino-Silva, e contou com a colaboração de pesquisadores de diversas áreas. Entre os colaboradores estão Ana Carolina Jardim, do Laboratório de Pesquisa em Antivirais (Lapav/UFU), Rodrigo Alejandro Abarza Muñoz, do Núcleo de Pesquisa em Eletroanalítica (Nupe-UFU), e Thulio Marquez Cunha, da Faculdade de Medicina da UFU.
O estudo recebeu apoio de instituições como a Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), o Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e a Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais (Fapemig). A pesquisa também faz parte de redes científicas como o INCT em Saúde Oral e Odontologia, o INCT em Teranóstica e Nanobiotecnologia (INCT-TeraNano), a Rede Mineira de Diagnóstico de Doenças Infecciosas (ReMinD) e a Rede Mineira de Saúde Oral e Odontologia.
Em 2025, o estado de Minas Gerais registrou 13.885 casos confirmados de Covid-19 e 105 mortes, com maior incidência entre pessoas de 30 a 39 anos. Já em Uberlândia, foram 239 casos confirmados e 7 mortes, sendo que a maior parte das vítimas está na faixa etária de 40 a 49 anos, representando 61,09% dos casos na cidade.
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