Cientistas do Reino Unido Desenvolvem Sistema de Sequenciamento de DNA para Combater Superbactérias
Cientistas do Reino Unido desenvolveram uma nova abordagem para combater a crescente ameaça das superbactérias – bactérias resistentes a múltiplos antibióticos – utilizando sequenciamento de DNA rápido e preciso. A equipe, sediada na Universidade de East Anglia (UEA), criou um sistema que combina nanoporos para sequenciamento de DNA com inteligência artificial (IA) para identificar rapidamente bactérias e prever sua resistência a antibióticos. Este avanço tem o potencial de revolucionar o diagnóstico e tratamento de infecções bacterianas, permitindo que os médicos escolham os antibióticos mais eficazes em questão de horas, em vez de dias.
A resistência antimicrobiana (RAM) é uma crise global de saúde. As bactérias evoluem naturalmente para resistir aos medicamentos projetados para matá-las, e o uso excessivo e inadequado de antibióticos acelerou drasticamente esse processo. Infecções causadas por superbactérias são difíceis de tratar, levando a internações hospitalares mais longas, custos médicos mais elevados e aumento da mortalidade. A identificação rápida e precisa do tipo de bactéria e de seus padrões de resistência é crucial para orientar o tratamento adequado e evitar o uso desnecessário de antibióticos de amplo espectro, que contribuem para o problema da RAM.
O método tradicional de identificação bacteriana e teste de suscetibilidade a antibióticos envolve o cultivo de amostras em laboratório, um processo que pode levar vários dias. Durante esse tempo, os pacientes geralmente recebem antibióticos de amplo espectro como medida preventiva, o que pode ser ineficaz e contribuir para o desenvolvimento de resistência. O novo sistema desenvolvido pela equipe da UEA, por outro lado, oferece resultados em cerca de quatro horas.
A tecnologia central do sistema é o sequenciamento de nanoporos. Nanoporos são minúsculos orifícios através dos quais moléculas individuais de DNA podem passar. À medida que o DNA passa pelo nanoporo, ele interrompe uma corrente elétrica, e as variações nessa corrente são usadas para identificar as bases de DNA (adenina, timina, citosina e guanina) que compõem a sequência genética da bactéria. Essa tecnologia permite o sequenciamento rápido de grandes fragmentos de DNA, tornando possível identificar a espécie bacteriana e detectar genes de resistência a antibióticos em um curto período de tempo.
O que torna o sistema da UEA particularmente inovador é a integração da inteligência artificial. Os dados brutos gerados pelo sequenciamento de nanoporos são complexos e requerem análise sofisticada. A equipe treinou um algoritmo de aprendizado de máquina (machine learning) para analisar esses dados e identificar rapidamente as espécies bacterianas presentes na amostra, bem como prever sua suscetibilidade a diferentes antibióticos. O algoritmo foi treinado em um vasto conjunto de dados de sequências de DNA bacteriano e perfis de resistência a antibióticos, permitindo-lhe fazer previsões precisas com base nos dados de sequenciamento de uma nova amostra.
O Professor Justin O'Grady, pesquisador principal do projeto, explicou: "A identificação rápida de bactérias e sua resistência a antibióticos é a chave para o tratamento correto. Atualmente, dependemos de métodos que levam dois ou mais dias. Durante esse tempo, a condição do paciente pode se deteriorar e, frequentemente, eles são tratados com antibióticos de amplo espectro. Isso não apenas pode ser ineficaz, como também contribui para o problema global da resistência antimicrobiana."
Ele continuou: "Nosso novo método combina o sequenciamento rápido de nanoporos com a análise de aprendizado de máquina, permitindo-nos identificar o patógeno e prever sua resistência aos medicamentos em apenas quatro horas. Isso significa que os médicos podem tomar decisões de tratamento informadas muito mais cedo, usando o antibiótico certo para combater a infecção de forma eficaz."
A equipe da UEA demonstrou a eficácia do seu sistema em amostras clínicas de pacientes com pneumonia associada à ventilação mecânica (PAV), uma infecção grave que afeta pacientes em unidades de terapia intensiva (UTI). A PAV é frequentemente causada por superbactérias, e o diagnóstico rápido e preciso é crucial para melhorar os resultados dos pacientes. Os resultados do estudo mostraram que o sistema da UEA foi capaz de identificar corretamente as bactérias causadoras da PAV e prever sua resistência a antibióticos com alta precisão, em um tempo significativamente menor do que os métodos tradicionais.
Embora a tecnologia esteja atualmente focada na PAV, os pesquisadores acreditam que ela tem o potencial de ser aplicada a uma ampla gama de infecções bacterianas. Eles estão trabalhando para expandir a capacidade do sistema para identificar outras espécies bacterianas e fungos, bem como para detectar um espectro mais amplo de genes de resistência a antibióticos. O objetivo final é desenvolver um dispositivo portátil e fácil de usar que possa ser utilizado em hospitais e clínicas em todo o mundo, permitindo que os profissionais de saúde façam diagnósticos rápidos e precisos no local de atendimento.
Um dos principais desafios na implementação dessa tecnologia é o custo do sequenciamento de nanoporos. Embora os custos tenham diminuído significativamente nos últimos anos, ainda são relativamente altos em comparação com os métodos tradicionais de cultura bacteriana. No entanto, os pesquisadores argumentam que os benefícios do diagnóstico rápido e preciso, incluindo a redução do uso de antibióticos de amplo espectro e a melhoria dos resultados dos pacientes, superam os custos a longo prazo.
Outro desafio é a necessidade de treinamento especializado para interpretar os dados gerados pelo sequenciamento de nanoporos e pela análise de IA. A equipe da UEA está trabalhando no desenvolvimento de interfaces de usuário intuitivas e ferramentas de software que simplifiquem a interpretação dos dados, tornando a tecnologia acessível a um público mais amplo de profissionais de saúde.
A integração da IA, em particular do *deep learning*, desempenha um papel crucial no aprimoramento da precisão e velocidade do sistema. Os algoritmos de *deep learning* são capazes de aprender padrões complexos nos dados de sequenciamento de DNA, permitindo-lhes identificar com precisão as espécies bacterianas e prever sua resistência a antibióticos, mesmo na presença de mutações genéticas sutis. Essa capacidade de aprendizado contínuo significa que o sistema se tornará mais preciso e robusto à medida que mais dados forem adicionados, melhorando ainda mais seu desempenho ao longo do tempo.
Em resumo, o sistema de sequenciamento de DNA desenvolvido pela equipe da UEA representa um avanço significativo na luta contra as superbactérias. Ao combinar a velocidade do sequenciamento de nanoporos com a precisão da inteligência artificial, essa tecnologia tem o potencial de transformar a maneira como as infecções bacterianas são diagnosticadas e tratadas, ajudando a preservar a eficácia dos antibióticos e a proteger a saúde pública. A rápida transição do diagnóstico demorado para um diagnóstico em poucas horas oferece uma vantagem crítica no tratamento de infecções graves e na contenção da disseminação da resistência antimicrobiana, um problema de saúde global cada vez mais premente.
O futuro desta tecnologia parece promissor, com potencial para aplicações que vão além do diagnóstico de PAV. A capacidade de adaptar o sistema para identificar uma variedade de patógenos e genes de resistência sugere um futuro em que testes rápidos e precisos se tornem a norma, permitindo intervenções médicas mais direcionadas e eficazes. A colaboração contínua entre cientistas, clínicos e engenheiros será fundamental para refinar e ampliar o alcance desta tecnologia inovadora, garantindo que ela possa ser implementada de forma eficaz em diversos ambientes de saúde em todo o mundo.