Feita no Brasil: tecnologia usa IA para identificar Covid pela saliva
Universidade Federal de Uberlândia desenvolveu tecnologia com sensores eletroquímicos para aumentar a precisão do resultado em diagnósticos

Cientistas da Universidade Federal de Uberlândia (UFU) desenvolveram um sistema capaz de diagnosticar a Covid-19 por meio da saliva com rapidez, precisão e baixo custo.
Batizado de Sagapep, o método combina biossensores eletroquímicos com algoritmos de inteligência artificial, e, segundo os pesquisadores, representa um avanço no uso de tecnologias portáteis para diagnóstico de doenças infecciosas.
Sintomas da Covid
- Os sinais originais da Covid-19, como perda de olfato, mudaram muito desde o início do perído pandêmico.
- Atualmente, os sintomas mais comuns são muito semelhantes com os de uma gripe: coriza, tosse e dores de cabeça e garganta lideram a lista de relatos dos pacientes.
- A principal diferença para a gripe é que a presença de febre, em casos leves de Covid-19, é rara.
- Pessoas infectadas com variantes derivadas da JN.1 também têm relatado entre os principais sintomas a insônia e uma sensação de preocupação e ansiedade.
A tecnologia se baseia em biossensores, que detectam sinais de doenças a partir da análise de fluidos do corpo, como sangue, urina ou saliva, o mesmo princípio usado em testes de glicemia.
O que torna a pesquisa da UFU diferente é o uso inédito de dois tipos de inteligência artificial, que ajudam a tornar o diagnóstico da Covid-19 mais rápido e preciso.
“É o primeiro algoritmo de inteligência artificial para esse tipo de equipamento, que neste caso foi feito na detecção de doenças. Essa foi a primeira vez que a aplicamos a tecnologia baseada em peptídeos salivares”, afirmou em comunicado o pesquisador Robinson Sabino-Silva, coordenador do Grupo de Inovação em Diagnóstico Salivar e Nanobiotecnologia da UFU (Salivanano/UFU).
Eficiência e inovação no diagnóstico
Na prática, o sistema identificou peptídeos naturais da saliva com maior capacidade de se ligar ao vírus da Covid-19. Com a ajuda da inteligência artificial, essas moléculas foram otimizadas para melhorar a precisão do biossensor na detecção do vírus.
Os dados eletroquímicos gerados são analisados por algoritmos que aumentam a exatidão do diagnóstico.
De acordo com Robinson, a tecnologia contribui para tornar o monitoramento de doenças mais acessível, principalmente em contextos de atenção básica à saúde. Por serem portáteis e baratos, os biossensores podem facilitar o diagnóstico precoce e ampliar o acesso da população a exames confiáveis.
A pesquisa dá continuidade ao trabalho iniciado pelo professor Luiz Ricardo Goulart, referência na criação de biossensores voltados ao diagnóstico de doenças infecciosas.
O projeto foi financiado por instituições como Capes, CNPq e Fapemig, e integra redes científicas como os Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia (INCT) em Saúde Oral e Teranóstica e Nanobiotecnologia (TeraNano), além da Rede Mineira de Diagnóstico de Doenças Infecciosas (ReMinD).
Siga a editoria de Saúde e Ciência no Instagram e no Canal do Whatsapp e fique por dentro de tudo sobre o assunto!
What's Your Reaction?






