01/07/2021 às 16h50min - Atualizada em 01/07/2021 às 16h50min

Sensor desenvolvido na UNIFAL-MG possibilita diagnóstico diferencial do vírus da Dengue e Zika

FONTE E FOTOS: Diretoria de Comunicação Social da Universidade Federal de Alfenas - UNIFAL-MG

Modelo é portátil, de baixo custo, fácil operação e não necessita de aparelhagem laboratorial complexa; estudo ganhou repercussão em revista internacional
 
Um sensor eletroquímico portátil, de baixo custo e fácil operação para detectar o vírus da Dengue e de Zika, utilizando a técnica de impressão molecular na produção de anticorpos sintéticos que apresenta ganho de performance em relação à obtenção de anticorpos biológicos. Essa é a proposta de uma pesquisa desenvolvida no Laboratório de Análise de Toxicantes e Fármacos (LATF) da UNIFAL-MG, que aposta no ganho de performance do modelo de química verde para o diagnóstico. O estudo ganhou repercussão em uma revista científica internacional de alto impacto: a ScienceDirect, gerenciada pela editora anglo-holandesa Elsevier.
 
Intitulada "Diagnóstico diferencial da proteína NS1 de Zika vírus e Dengue vírus através do reconhecimento com polímeros impressos molecularmente", a pesquisa é resultado da tese de doutorado de Matheus Siqueira Silva, desenvolvida sob a orientação dos professores Eduardo Costa de Figueiredo (Faculdade de Ciências Farmacêuticas) e Luiz Felipe Leomil Coelho (Instituto de Ciências Biomédicas) no Programa de Pós-Graduação em Ciências Farmacêuticas (PPGCF) da UNIFAL-MG; e Ana Patricia Moreira Tavares e Maria Goreti Ferreira Sales, do Instituto Politécnico do Porto, de Portugal.

Os experimentos, desenvolvidos entre novembro de 2016 e setembro de 2020, contaram com a colaboração dos grupos de pesquisa coordenados pelos pesquisadores Lígia Ely Morganti Ferreira Dias e Rosa Maria Chura-Chambi, do Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares (IPEA) de São Paulo; e Flávio Guimarães da Fonseca, do Instituto de Ciências Biológicas da UFMG. Uma parte dos experimentos foi desenvolvida por Matheus no Laboratório Biomark Sensor Research, na unidade do Instituto Politécnico do Porto (ISEP), entre abril de 2017 a março de 2018, durante uma edição do programa doutorado-sanduíche da CAPES.

Conforme contextualiza Matheus, no diagnóstico de vírus transmitidos por mosquitos e carrapatos, os flavivírus, causadores de doenças como Dengue e Zika, a forma de detecção mais comum de antígenos (ou proteínas) virais solúveis se dá por amostras biológicas como soro e sangue. Tal técnica de diagnóstico utiliza anticorpos obtidos de animais como cabras, coelhos e cavalos expostos previamente ao antígeno causador da doença. "Como opção ao emprego de animais para a obtenção de anticorpos, a academia vem buscando explorar modelos de química verde para a obtenção de anticorpos sintéticos, ou plásticos, que sejam equiparáveis aos produzidos por seres vivos", explica.
O pesquisador esclarece que anticorpos produzidos por seres vivos podem efetuar o reconhecimento cruzado entre antígenos de espécies com alto grau de identidade genética, como ocorre nos flavivírus. "O reconhecimento cruzado proporciona resultados falsos-positivos, comprometendo a exatidão do diagnóstico", diz.  A ideia da pesquisa surgiu a partir deste risco considerável que os sensores de antígenos de flavivírus apresentam de sofrer reações cruzadas a depender do estágio de desenvolvimento da infecção.
 
O modelo desenvolvido, de acordo com o pesquisador, pode contribuir significativamente para o diagnóstico de Zika e Dengue, uma vez que é portátil, de baixo custo, fácil operação e não necessita de aparelhagem laboratorial complexa. No entanto, para se tornar compatível no mercado, ainda precisa ter sua performance analítica aprimorada. "Este será um dos próximos passos do grupo", revela Matheus. "A metodologia de seleção de moléculas modelo também se faz compatível com outros modelos de aplicação, como preparo de amostras em análises clínicas, sensores óticos e gravimétricos. As possibilidades de expansão para esta linha de pesquisa são vastas e promissoras", garante.


 
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