Os pesquisadores da Beckman combinaram microscopia com inteligência artificial para desenvolver um teste COVID-19 rápido, preciso, e com boa relação custo-benefício. Tudo o que precisamos fazer é dizer "ahh".

Muitos de nós encontraram ou experimentaram um teste COVID-19. Como a própria pandemia, exames frequentes tornaram-se parte da vida diária. Como o SARS-CoV-2 continua a ser um inimigo formidável, nossas estratégias para detectar e classificar o vírus devem permanecer ágeis e sofisticadas.

Entra o pesquisador da Beckman Gabriel Popescu, um professor de engenharia elétrica e da computação da UIUC, e sua equipe interdisciplinar. Seu estudo, "Detecção e classificação SARS-CoV-2 sem etiqueta usando imagens de fase com especificidade computacional, "foi publicado em Luz:Ciência e Aplicações-Natureza.

A partir de maio de 2020 e se concretizando em meio a uma crise global, a linha do tempo do projeto é paralela à pandemia que o gerou. Característica de uma equipe Beckman, o primeiro passo dos pesquisadores foi identificar uma oportunidade de inovar; eles observaram que embora muitas técnicas existam atualmente para testar o SARS-CoV-2, nenhum usa uma abordagem óptica sem etiqueta.

O tamanho minúsculo de uma única partícula torna quase impossível confiar apenas na visão, mesmo com um microscópio. A microscopia eletrônica é útil para obter imagens da estrutura de uma partícula, mas uma preparação extensiva é necessária para garantir a visibilidade de uma amostra. Embora necessário, este processo pode obscurecer a imagem desejada.

A equipe de Popescu recorreu a uma técnica desenvolvida na Beckman normalmente reservada para a visualização de células:microscopia de imagem espacial de luz, o que facilita a imagem sem produtos químicos (ou sem rótulo).

"Um microscópio eletrônico fornece uma imagem nítida, mas requer extensa preparação de amostra, "disse Neha Goswami, um estudante de graduação em bioengenharia e um ganhador da bolsa de estudos Nadine Barrie Smith Memorial Fellowship do Beckman Institute em 2021. "Aplicar SLIM para imagens de vírus é como olhar para algo sem os óculos. A imagem está borrada porque os vírus são menores do que o limite de difração. No entanto, devido à alta sensibilidade do SLIM, podemos não apenas detectar os vírus, mas também diferenciar entre os diferentes tipos. "

Felizmente, os pesquisadores identificaram uma forma criativa de identificar os vírus com base nos dados SLIM:inteligência artificial. Com o treinamento certo, uma rede neural profunda avançada pode ser programada para reconhecer até as imagens mais desfocadas.

Eles introduziram o programa AI a um par de imagens:uma partícula manchada de SARS-CoV-2 produzindo fluorescência, e uma imagem de fase capturada com um microscópio multimodal de fluorescência-SLIM. A IA é treinada para reconhecer essas imagens como uma e a mesma. Facilmente reconhecível, a imagem manchada por fluorescência funciona como rodinhas de treinamento; com bastante repetição, a máquina aprende a detectar os vírus diretamente do SLIM, imagens sem rótulo sem o suporte adicionado.

Após a detecção, vem a diferenciação:discernir o SARS-CoV-2 de outros tipos de vírus e partículas.

"Tornamos a vida difícil na máquina, "Goswami disse." Nós demos poeira, miçangas, e outros vírus para treinar e aprender a identificar o vírus em uma multidão, em vez de identificar quando ele está sozinho. "

O AI aprendeu a discernir entre o SARS-CoV-2 e outros patógenos virais, como o H1N1, ou influenza A; HAdV, ou adenovírus; e ZIKV, ou vírus Zika. O ensaio pré-clínico foi muito bem sucedido, resultando em uma taxa de sucesso de 96% para a detecção e classificação do SARS-CoV-2.

"Esse sucesso notável se deve à nossa equipe de especialistas de várias disciplinas diferentes que se uniram com um objetivo único:criar o mais rápido, teste mais acessível e escalonável possível. Nossos esforços atuais estão focados em demonstrar esta abordagem na clínica e implantá-la em todo o mundo para COVID e outras doenças potencialmente infecciosas, "Popescu disse.

O objetivo do projeto é um sistema de detecção de teste respiratório viral sensível e específico que auxilie no diagnóstico viral e nas estratégias de prevenção da transmissão; hoje, isso pode assumir a forma de um rápido, alto rendimento, teste COVID-19 de baixo custo com potencial para portabilidade e ação pontual.

Com validação clínica pendente, pesquisadores especulam que um teste COVID-19 realizado com este método seria parecido com isto:o sujeito usaria uma proteção facial, no qual uma lâmina de vidro transparente seria fixada; eles então completariam uma atividade em que sua respiração se fixasse no slide (como ler um parágrafo em voz alta). O deslize, e quaisquer partículas ligadas a ele, seriam fotografadas e analisadas para detectar qualquer vírus presente.

"Existem duas vantagens principais neste tipo de teste COVID, "Goswami disse." O primeiro é a velocidade:a duração pode ser da ordem de um minuto. A segunda é que não estamos adicionando produtos químicos ou modificações às amostras fornecidas. Tudo o que estaríamos pagando é o custo do protetor facial e o próprio slide. "

De uma perspectiva clínica, o impacto de tais capacidades inovadoras de diagnóstico é pronunciado.

"Intervenção precoce por meio de diagnóstico rápido de COVID-19, combinado com rastreamento de contato, irá reduzir significativamente a transmissão COVID-19, morbidade, e mortalidade, "disse Nahed Ismail, professor de patologia e diretor médico do Laboratório de Microbiologia Clínica da Universidade de Illinois em Chicago.

Esta programação de IA altamente adaptável pode ajudar a lidar com futuras pandemias, não apenas COVID-19.

“Precisamos de detecção rápida de doenças, "Goswami disse." Não apenas COVID, mas outros. Podemos e devemos colocar nossos esforços juntos, tanto em termos de óptica e IA, para tentar descobrir até onde podemos ir. "

Esta pesquisa de ponta é resultado da colaboração entre cientistas do Instituto Beckman, a Universidade de Illinois Urbana-Champaign, e a Universidade de Illinois em Chicago.

"O mais incrível deste projeto é que podemos trazer o trabalho de laboratório para os ensaios clínicos em um tempo muito curto, "disse Helen Nguyen, o Professor Ivan Racheff em Engenharia Civil e Ambiental da UIUC e colaborador do projeto.