Os investigadores do Brigham and Women's Hospital estão desenvolvendo um sistema automatizado, ferramenta de baixo custo para prever a ovulação de uma mulher e auxiliar no planejamento familiar. Capitalizando avanços em diversas áreas, incluindo microfluídica, inteligência artificial (IA) e a onipresença dos smartphones, a equipe construiu uma ferramenta de teste de ovulação que pode detectar automaticamente padrões de samambaia - um marcador de ovulação - em uma amostra de saliva. A equipe avaliou o desempenho do dispositivo usando saliva artificial em laboratório e validou os resultados em amostras de saliva humana de seis indivíduos, observando mais de 99 por cento de precisão na previsão eficaz da ovulação. Os resultados da equipe são publicados em Lab on a Chip .

"Antes de começarmos este projeto, não sabíamos que tal necessidade existia. Quando publicamos no ano passado sobre uma tecnologia de análise de esperma para detectar infertilidade masculina, fomos abordados por aqueles que leram sobre nosso trabalho e estavam se perguntando se poderíamos desenvolver um sistema baseado em smartphones para fornecer testes de ovulação em casa, "disse o autor correspondente Hadi Shafiee, Ph.D., investigador principal da Divisão de Engenharia em Medicina da BWH e da Divisão de Medicina Renal. "Nosso estudo indica que um preciso, testes automatizados e de baixo custo são realmente possíveis. "

Os métodos atuais de monitoramento da fertilidade da mulher costumam ser caros ou subjetivos. Esses métodos incluem a detecção da ovulação por meio da determinação do nível do hormônio luteinizante (LH) (um exame de sangue clínico ou teste caseiro de urina), análise de temperatura corporal retal ou basal, caracterização do muco cervical e análise de ferning salivar. A samambaia salivar se refere à aparência única de saliva seca de uma mulher que está ovulando - quando coletada em uma lâmina de vidro, a saliva assume uma estrutura cristalizada que lembra folhas de samambaia. Embora seja relativamente barato e simples, a análise da samambaia salivar é altamente subjetiva; quando realizado pelo consumidor leigo, esta abordagem está sujeita a interpretações erradas.

Para superar este desafio, Shafiee e colegas desenvolveram um processo automatizado para detectar ferning em uma amostra de saliva. O algoritmo de IA desenvolvido foi pré-treinado com 1,4 milhão de imagens ImageNet e retreinado com mais de 1.500 imagens de samambaias salivares para poder classificar as imagens de saliva em duas categorias:amostras ovulatórias e não ovulatórias.

A equipe então avaliou a capacidade do sistema de diferenciar amostras ovulatórias e não ovulatórias de saliva humana de seis indivíduos. As mulheres coletaram e testaram suas amostras de saliva usando o sistema de celular durante as fases de ovulação e não ovulação de seu ciclo menstrual (os resultados foram confirmados por meio de um teste de urina). Para realizar o teste, a saliva foi coletada em um dispositivo microfluídico, manchado, e deixada para secar ao ar. O dispositivo microfluídico com a amostra seca ao ar foi então inserido em um anexo óptico impresso 3-D afixado a um smartphone. O software então analisou os padrões de samambaia, identificar corretamente a ovulação em 99 por cento das amostras e a não ovulação em 100 por cento das amostras.

"Uma das maiores vantagens desse método é o custo - enquanto o custo dos testes de urina não reutilizáveis ​​pode chegar a US $ 210 a US $ 240 ao longo de seis meses, nosso dispositivo representa a possibilidade de uma compra única, "disse o co-autor Manoj Kumar Kanakasabapathy, um assistente de pesquisa sênior no laboratório Shafiee. "Além da ovulação humana, existem aplicações aqui também para a criação de animais e até mesmo para a doença do olho seco, que também pode produzir padrões semelhantes a samambaias em amostras da mucosa do olho. "

"Um dos maiores problemas com os testes baseados na saliva, nós percebemos, foi que os usuários acham difícil interpretar os padrões de samambaia, "disse Prudhvi Thirumalaraju, outro co-autor deste estudo e assistente de pesquisa sênior no laboratório de Shafiee. "Descobrimos que os avanços em IA podem ser bem aproveitados aqui, para ajudar as pessoas a obter resultados objetivos em seus smartphones. "

O novo sistema é limitado por algumas das mesmas limitações dos testes de ovulação tradicionais, e não consegue detectar a ovulação em mulheres com desequilíbrio de estrogênio, cistos nos ovários, e aqueles que tomam medicamentos para fertilidade. Fumar ou consumo de álcool também pode interferir na detecção precisa. O dispositivo exigirá testes adicionais em uma população maior e aprovação da Federal Drug Administration antes de ser lançado no mercado.