Biochip com IA detecta marcadores genéticos em 20 minutos

Uma equipe de cientistas da NTU Singapore desenvolveu um novo biochip que, quando combinado com Inteligência Artificial (AI), pode detectar de forma rápida e precisa quantidades extremamente pequenas de microRNAs, pequenos marcadores genéticos associados a doenças como cardiopatias. Publicada na Advanced Materials, a nova plataforma de biossensoriamento combina um chip nanofotônico especialmente projetado com análise de imagem automatizada por IA. Em comparação com o atual padrão-ouro para detectar microRNA — PCR (reação em cadeia da polimerase) — o novo dispositivo pode reduzir o tempo de detecção de horas para 20 minutos.

Com uma pequena gota de sangue colocada no chip, ele pode detectar rapidamente múltiplos biomarcadores de microRNA. Com sua função integrada de imageamento por IA, milhares de sinais de microRNA podem ser capturados em imagem e analisados em um único registro. A equipe construiu um protótipo compacto que inclui uma câmera colorida capaz de capturar imagens do chip nanofotônico e um aplicativo para telefone celular projetado para analisar imagens de microRNA usando algoritmos de IA e fornecer resultados rápidos.

Os microRNAs são moléculas curtas de RNA que ajudam a regular genes que atuam no organismo. Como alterações nos níveis de microRNA estão associadas a muitas doenças, cientistas vêm estudando esses elementos como possíveis biomarcadores para condições como doenças cardiovasculares, câncer, distúrbios neurodegenerativos e doenças metabólicas. A importância dos microRNAs foi ressaltada em 2024, quando o Prêmio Nobel de Fisiologia ou Medicina reconheceu a descoberta do microRNA e seu papel na regulação gênica.

Para superar os desafios da detecção de microRNA, a equipe projetou uma nanocavidade, uma minúscula estrutura de aprisionamento de luz centenas de vezes menor que a largura de um fio de cabelo humano. Com formato semelhante ao de uma caverna revestida por espelhos, a nanocavidade reflete e amplifica sinais fluorescentes que brilham quando um microRNA-alvo se liga à sua sonda correspondente. Isso facilita a detecção até mesmo de moléculas únicas de microRNA.

O sistema mediu três microRNAs associados ao câncer de pulmão de não pequenas células — miR-191, miR-25, and miR-130a — a partir de extratos de células humanas de câncer de pulmão sem amplificação ou preparação complexa. Diferentemente da PCR e de kits de hibridização que exigem sondas marcadas, a plataforma detecta de forma direta e quantitativa múltiplos microRNAs em amostras líquidas. A plataforma também utiliza um modelo de aprendizado profundo conhecido como Mask R-CNN para analisar automaticamente imagens microscópicas.

Um sistema automatizado de imageamento por IA captura os sinais de microRNA em uma única tomada, após o que o sistema de IA identifica e classifica sinais fluorescentes e distingue entre diferentes tipos de microRNA, eliminando a necessidade de contagem manual e reduzindo o erro humano. A plataforma também apresentou bom desempenho quando microRNAs sintéticos foram adicionados a extratos biológicos, sugerindo que ela pode funcionar de maneira confiável em condições de amostras mais realistas. Os pesquisadores afirmaram que a plataforma foi capaz de detectar microRNAs em concentrações extremamente baixas, chegando a apenas algumas moléculas em uma amostra, e alcançou mais de 99 por cento de precisão na identificação de seus alvos em diferentes canais de teste.

A equipe pretende desenvolver um sistema capaz de medir de forma rápida e precisa múltiplos microRNAs, com potencial para detectar biomarcadores ligados a uma ampla gama de doenças. Seus testes bem-sucedidos com células de câncer de pulmão mostram que, com as sondas adequadas direcionadas a diferentes biomarcadores, a tecnologia pode potencialmente ser adaptada para muitos outros tipos de câncer e doenças, incluindo doenças cardiovasculares e virais. Uma divulgação de tecnologia foi registrada por meio da NTUitive, a empresa de inovação e empreendedorismo da universidade.