Teste do Hospital Albert Einstein pode ajudar em estudos populacionais

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Testes para detectar a contaminação pelo novo coronavírus são, hoje, tão necessários quanto escassos. Tê-los à mão ajuda a monitorar infectados e, consequentemente, a definir políticas de enfrentamento à pandemia.

Além de haver poucos testes disponíveis, a análise desses exames leva tempo. E esse tempo é crucial: quanto mais rápido se tem as informações, mais ágil a tomada de decisão. Por isso, a testagem em massa em todo o mundo tem sido feita com os testes rápidos.

Um teste desenvolvido em São Paulo pelo Hospital Israelita Albert Einstein pode mudar esse cenário. Os pesquisadores aproveitaram uma metodologia de diagnóstico de outras doenças, a Next Generation Sequencing, conhecida como NGS, para criar um exame mais preciso.

A NGS já é usada na medicina genômica e na medicina de precisão. Com a pandemia, os equipamentos para esse tipo de exame estavam relativamente ociosos. Os pesquisadores, então, decidiram usá-los para identificar a infecção pelo novo coronavírus.

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O exame analisa a presença do vírus no organismo, assim como os testes RT-PCR. Ou seja, deve ser usado em pacientes sintomáticos.  A vantagem é que a tecnologia permite examinar 1.536 amostras ao mesmo tempo enquanto o RT-PCR avalia apenas 96 amostras.

Em outras palavras, é um teste de alta capacidade que oferece grande precisão. Esse é o primeiro teste com essas características no mundo, especialmente por usar NGS e ser capaz de processar tantas amostras simultaneamente.

Segundo a equipe que desenvolveu a técnica, o exame pode ajudar a ampliar a investigação da presença do novo coronavírus na população a um custo menor do que o RT-PCR. Apesar de ainda não falar em percentuais de economia, a equipe avalia que o exame possa fazer parte de uma estratégia de saúde pública.

Os testes são analisados por um sistema de inteligência artificial e, por isso, o processo ainda é um pouco demorado. A equipe já trabalha para fazê-lo capaz de entregar os resultados em até 24 horas. Isso passa pelo aprimoramento dos algoritmos utilizados.



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