Uma tecnologia desenvolvida por pesquisadores brasileiros promete tornar mais rápido e preciso o monitoramento da gripe aviária no país. O sistema utiliza inteligência artificial aliada a sensores de baixo custo para identificar anticorpos contra o vírus H5N1, responsável pela doença, em aproximadamente seis minutos, com índice de acerto próximo de 99%.
A inovação foi apresentada em um estudo publicado na revista científica ACS Applied Nano Materials. O equipamento, apelidado pelos pesquisadores de “língua eletrônica”, funciona inspirado no mecanismo da língua humana: um conjunto de sensores analisa diferentes características da amostra e produz sinais elétricos que, posteriormente, são interpretados por algoritmos de aprendizado de máquina.
Os sensores foram fabricados com proteínas provenientes de fontes renováveis e materiais de baixo custo, reduzindo o custo da tecnologia e ampliando seu potencial de utilização em larga escala. Durante os testes, o dispositivo demonstrou elevada sensibilidade, sendo capaz de identificar concentrações muito baixas de anticorpos contra o H5N1.
Outro resultado considerado relevante foi a especificidade do sistema. Nos experimentos, a plataforma conseguiu diferenciar amostras positivas para gripe aviária de anticorpos relacionados a outras enfermidades que acometem aves, praticamente eliminando a ocorrência de falsos positivos e atingindo cerca de 99% de precisão.
De acordo com os pesquisadores, a tecnologia poderá ser utilizada futuramente em granjas, clínicas veterinárias, laboratórios e centros de vigilância sanitária. A plataforma também foi projetada para ser adaptável à identificação de outros vírus e doenças infecciosas, ampliando seu potencial de aplicação na saúde animal e humana.
O coordenador da pesquisa, Osvaldo Novais de Oliveira Junior, do Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo (IFSC-USP), destacou que o projeto reúne diferentes soluções desenvolvidas no Brasil. Segundo ele, as medições elétricas foram realizadas com um equipamento portátil criado pela startup brasileira Blatron, enquanto os dados obtidos pelos sensores foram interpretados por técnicas de inteligência artificial capazes de aumentar a confiabilidade dos resultados.
Além da USP, o trabalho contou com a participação de pesquisadores da Embrapa Instrumentação, da Universidade Federal do Amazonas (UFAM), do Instituto Federal de São Paulo (IFSP) e de instituições internacionais parceiras. A pesquisa recebeu financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP).
Importância para o setor avícola
Considerada uma das principais ameaças sanitárias da avicultura mundial, a gripe aviária provoca impactos econômicos expressivos sempre que surgem focos da doença. A confirmação de casos costuma resultar no abate sanitário de aves, interrupções na produção e restrições impostas por mercados importadores, afetando diretamente as exportações.
Embora a transmissão para seres humanos seja incomum, o vírus H5N1 apresenta elevada letalidade nos casos registrados, razão pela qual autoridades sanitárias mantêm vigilância permanente sobre sua circulação. Nesse cenário, ferramentas capazes de acelerar o diagnóstico e ampliar a capacidade de monitoramento podem contribuir para respostas mais rápidas diante de eventuais surtos, reduzindo riscos para a produção e para a saúde pública.
