Um novo método para diagnósticos, desenvolvido por pesquisadores da Unicamp, permite investigar de forma rápida e simples uma gama de doenças e manifestações que se apresentem em nível metabólico. A invenção chamada de “selecionador molecular” combina análises bioquímicas e inteligência artificial – duas conceituadas e diferentes técnicas analíticas – para criar uma plataforma exclusiva de exames como a detecção de alterações causadas por vírus, bactérias ou fungos.
Depois de treinado, o algoritmo é capaz de identificar de forma automática, e em minutos, biomarcadores associados a doenças graves, negligenciadas ou que não tenham protocolos específicos, auxiliando médicos e especialistas na tomada de decisão. Segundo os cientistas, a invenção pode, ainda, ser aplicada em outras análises laboratoriais, ambientais e bromatológicas.
A tecnologia associa dados de metabolômica com um algoritmo de classificação de aprendizado de máquina (machine learning, no inglês) para investigar, cruzar e identificar padrões e conjuntos de características que retratam uma determinada condição de interesse num organismo. A pesquisa envolveu cientistas do Laboratório de Inferência em Dados Complexos (Recod), do Instituto de Computação (IC), e do Laboratório Innovare de Biomarcadores, da Faculdade de Ciências Farmacêuticas (FCF), da Unicamp.
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