Pesquisadores brasileiros desenvolvem metodologia com potencial de diagnóstico automatizado de COVID-19.

As dificuldades para o diagnóstico acurado de SARS-CoV-2 e para a classificação do paciente em categorias de risco são consequências da complexidade da COVID-19. Nesse estudo, foram avaliados 728 participantes, classificados de acordo com os sintomas, resultado do RT-PCR e risco.

Amostras de plasma dos participantes foram utilizadas para o desenvolvimento de uma plataforma que funcione simultaneamente como um teste automatizado de triagem e como fonte de informação metabólica relacionada à presença e risco de severidade da doença.

As amostras de plasma foram preparadas e analisadas por espectrometria de massas. O estudo envolveu duas fases: 1) análise computacional dos dados obtidos pelo espectrômetro de massas, determinando biomarcadores potenciais para diagnóstico e classificação de risco, e 2) elaboração de um modelo de predição para diagnóstico e classificação de risco.

Os pesquisadores selecionaram 21 moléculas relacionadas à doença. Considerando que a ferramenta desenvolvida nesse trabalho é baseada em pacientes reais, ela pode ser considerada uma nova abordagem para triagem de SARS-CoV-2.

FONTE: Covid-19 automated diagnosis and risk assessment through Metabolomics and Machine-Learning. Jeany Delafiori et al. medRixv doi: https://doi.org/10.1101/2020.07.24.20161828.