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    A inovação pode melhorar a detecção de infecções por COVID-19
    p Crédito:Pixabay / CC0 Public Domain

    p Uma equipe de pesquisa multidisciplinar do Instituto Nacional de Padrões e Tecnologia (NIST) desenvolveu uma maneira de aumentar a sensibilidade do teste primário usado para detectar o vírus SARS-CoV-2, que causa COVID-19. Aplicar suas descobertas a equipamentos de teste computadorizados pode melhorar nossa capacidade de identificar pessoas que estão infectadas, mas não apresentam sintomas. p Os resultados da equipe, publicado na revista científica Química Analítica e Bioanalítica , descreve uma técnica matemática para perceber sinais comparativamente fracos em dados de teste de diagnóstico que indicam a presença do vírus. Esses sinais podem escapar da detecção quando o número de partículas virais encontradas na amostra de teste de esfregaço nasal de um paciente é baixo. O método da equipe ajuda um sinal modesto a se destacar com mais clareza.

    p "Aplicar nossa técnica pode tornar o teste de cotonete até 10 vezes mais sensível, "disse Paul Patrone, um físico do NIST e um co-autor do artigo da equipe. "Ele poderia detectar potencialmente mais pessoas que carregam o vírus, mas cuja contagem viral é muito baixa para que o teste atual dê um resultado positivo."

    p As descobertas dos pesquisadores provam que os dados de um teste positivo, quando expresso em forma gráfica, assume uma forma reconhecível que é sempre a mesma. Assim como uma impressão digital identifica uma pessoa, a forma é única para este tipo de teste. Apenas a posição da forma, e mais importante, seu tamanho, diferem quando representados graficamente, variando com a quantidade de partículas virais que existem na amostra.

    p Embora fosse conhecido anteriormente que a posição da forma poderia variar, a equipe aprendeu que seu tamanho também pode variar. Reprogramação de equipamentos de teste para reconhecer esta forma, independentemente do tamanho ou localização, é a chave para melhorar a sensibilidade do teste.

    p O teste de esfregaço emprega uma técnica de laboratório chamada reação em cadeia da polimerase quantitativa, ou qPCR, para detectar o material genético transportado pelo vírus SARS-CoV-2. A técnica qPCR pega todas as fitas de RNA viral que existem na amostra de esfregaço de um paciente e as multiplica em uma quantidade muito maior de material genético. Cada vez que um novo fragmento deste material é feito, a reação libera um marcador fluorescente que brilha quando exposto à luz. É essa fluorescência que indica a presença do vírus.

    p Embora o método de teste geralmente funcione bem na prática, pode não ter sensibilidade a baixas contagens de partículas virais. O teste começa com o material genético que está presente e o duplica, em seguida, dobra novamente, até 40 vezes, para que os marcadores fluorescentes gerem luz suficiente para acionar um detector. Duplicação, como qualquer pessoa familiarizada com juros compostos sabe, é um amplificador poderoso, crescendo lentamente no início e, em seguida, atingindo números elevados. As duplicações produzem um gráfico que é inicialmente plano, exceto pelas saliências do ruído de fundo sistêmico, e, eventualmente, um pico revelador surge a partir dele.

    p Contudo, quando a contagem viral inicial é baixa, pode haver falsos inícios nos primeiros ciclos. Nesses casos, mesmo 40 duplicações podem não construir um pico alto o suficiente - ou uma fluorescência brilhante o suficiente - para subir acima do limite de detecção. Esse problema pode causar problemas como testes inconclusivos ou "falsos negativos, "significa que uma pessoa é portadora do vírus, mas o teste não o revela.

    p Estudos preliminares indicam que a taxa de falsos negativos pode ser tão alta quanto 30% no teste qPCR para COVID-19, incluindo um estudo em que tomografias computadorizadas de tórax indicaram casos positivos, enquanto os testes de esfregaço não indicaram. Outro estudo mostra que os estados assintomáticos e iniciais da doença estão associados a até 60 vezes menos partículas de vírus nas amostras dos pacientes. UMA JAMA estudo publicado em agosto apóia a ideia de que portadores assintomáticos podem espalhar o vírus.

    p Os pesquisadores do NIST descobriram que a forma de um gráfico de teste positivo - um plano, início ruidoso seguido por um pico - é encontrado mesmo em dados que atualmente não geram um resultado de teste positivo. Seu artigo oferece uma prova formal de que as formas são matematicamente "semelhantes, "semelhantes a triângulos que têm os mesmos ângulos e proporções, apesar de serem maiores ou menores do que os outros. Eles aplicam essa evidência teórica em uma rotina que um computador pode usar para reconhecer a forma de referência nos dados.

    p "Não somos mais limitados por ter que passar um limite de detecção alto, "Patrone disse." Os espinhos não precisam ser grandes. Eles precisam ter a forma certa. "

    p Incorporar suas descobertas em testes ajudaria imediatamente na resposta à pandemia, Patrone disse, pois ajudaria a determinar o número de casos assintomáticos e pré-sintomáticos com mais precisão.

    p "Em essência, reduzir os falsos negativos deve ajudar os médicos e cientistas a controlar melhor a propagação real do vírus, "disse ele." Há uma boa chance de estarmos perdendo casos assintomáticos com os testes. A redução que projetamos no número de RNA viral detectado pode pegar um número significativo de casos assintomáticos. "

    p O novo teste também dificilmente geraria falsos positivos porque iria verificar se a curva era consistente com uma forma de referência, não apenas que cruzou um limite de detecção.

    p "Em protocolos de teste padrão, é possível obter falsos positivos - por exemplo, se os efeitos de fundo atingirem o limite de detecção e ninguém verificar manualmente o resultado, "A probabilidade de isso acontecer em nossa análise é muito pequena porque a matemática automaticamente descarta esses sinais", disse Patrone.

    p Os trabalhadores da resposta à pandemia não precisariam fazer nada diferente ao coletar as amostras. Como a abordagem da equipe usa um algoritmo matemático aplicado após a coleta de dados, os programadores poderiam aplicá-lo atualizando o software do equipamento de laboratório com algumas linhas de código de computador.

    p "Nosso trabalho é uma solução potencialmente fácil porque é um avanço na análise de dados, "Patrone disse." Pode ser facilmente incorporado ao protocolo de qualquer laboratório ou instrumento de teste, para que pudesse ter um impacto imediato na trajetória da crise de saúde. "


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