Problema
Em um esforço da Unicamp/USP, buscamos desenvolver um teste rápido e de baixo custo para diagnosticar os casos de COVID-19 e, além disso, identificar os pacientes com risco de evoluir para quadros de insuficiência respiratória.
Proposta
O projeto combina ferramentas de metabolômica (estudo do conjunto de metabólitos em amostras biológicas) e inteligência artificial (aprendizado de máquina) para buscar biomarcadores que ajudem no diagnóstico e na avaliação do prognóstico de diversas doenças, entre elas síndrome metabólica , infecções virais e fibrose cística .
As amostras dos pacientes serão inicialmente analisadas em um espectrômetro de massas (uma espécie de balança molecular), equipamento capaz de revelar todos os metabólitos presentes no fluido corporal. Esse conjunto de moléculas, por sua vez, indica aos cientistas os diversos processos metabólicos ativos no organismo. A parte de espectrometria será coordenada por Rodrigo Ramos Catharino , coordenador do Laboratório Innovare de Biomarcadores da Unicamp. A parte da coleta será feita sob coordenação de Rinaldo Focaccia Siciliano , médico assistente da Divisão de Moléstias Infecciosas e Parasitárias do Hospital das Clínicas (HC-FM-USP) e da Unidade de Controle de Infecção Hospitalar do Instituto do Coração (InCor) .
O passo seguinte será feito no Instituto de Computação da Unicamp, sob a coordenação do professor Anderson Rocha e consiste no desenvolvimento de ferramentas de aprendizado de máquinas para analisar tanto os resultados das amostras de indivíduos com COVID-19 quanto das amostras de pessoas saudáveis, que servirão de controle.
Soluções
Buscamos coletar dados de pacientes, analisar as amostras em um espectometro de massas e analisas as assinaturas espectrais com técnicas de IA + ML.
Necessidades
No momento, a maior necessidade é amostras dos pacientes. Estamos aguardando as amostras serem coletadas no Hospital das Clínicas de aproximadamente 450 pacientes.
