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Para testes rápidos de coronavírus, Israel usa um algoritmo inteligente


BEERSHEBA, Israel – Uma equipe de três cientistas israelenses foi pioneira no procedimento de teste de coronavírus, que eles dizem ser mais rápido e eficiente do que o que é usado agora, testando amostras em grupos de até 48 pessoas por vez.

O governo israelense planeja desenvolver o novo método em 12 laboratórios em todo o país até outubro, prevendo que outra onda de infecções por coronavírus pode coincidir com a temporada de gripe com resultados potencialmente desastrosos.

“Estamos fazendo tudo que podemos para nos preparar”, disse Ronen Walfisch, engenheiro do ministério da defesa que supervisionou um projeto piloto para testar a eficácia do método. O método foi aprovado com louvor, disse ele.

Moran Szwarcwort Cohen, que chefia o laboratório de virologia no Campus de Saúde Rambam de Haifa, disse que o novo método de teste combinado, que foi formalmente aprovado para uso clínico pelo ministério da saúde de Israel na terça-feira, pode permitir escolas, campi universitários, empresas e companhias aéreas. limpar grupos inteiros de pessoas muito mais rápido do que foi possível até agora.

“É uma grande virada de jogo”, disse o Dr. Cohen, que não estava envolvido na nova pesquisa.

Testes combinados para coronavírus tem recebido muita atenção nos Estados Unidos à medida que laboratórios inundados lutam para lidar com contratempos e carências de produtos químicos, pontas de pipetas e outros materiais.

A maioria dos esforços de reunião em outros países depende de um abordagem simplista desenvolvido para testar os recrutas da Segunda Guerra Mundial para sífilis. Esse método denominado Dorfman, batizado em homenagem ao economista que o sonhou, requer testes em grupo de amostras de várias pessoas ao mesmo tempo. Se o pool for negativo, todos os indivíduos serão considerados negativos. Se o teste do pool for positivo, você precisará testar amostras adicionais de cada indivíduo para ver quais são positivas.

O método israelense, por outro lado, é projetado para exigir apenas uma rodada de testes: uma economia crucial de tempo, fluxo de trabalho de laboratório e suprimentos.

Ele consegue isso com base em um algoritmo combinatório que um dos três cientistas, Noam Shental, da Universidade Aberta de Israel em Raanana, desenvolveu há uma década para acelerar a detecção de mutações genéticas raras. Funciona como códigos de detecção de erros que filtram ruídos em telecomunicações e computação.

Agora estudo publicado na sexta-feira na revista Science Advances, o Dr. Shental e seus colegas, Tomer Hertz e Angel Porgador, da Ben-Gurion University of the Negev, relatam que seu método – denominado P-Best, para testes baseados em pooling eficientes SARS-CoV-2 – com sucesso. positivos foram detectados em pools de até 48 amostras. O método examinou com precisão 1.115 trabalhadores de saúde com apenas 144 testes, descobriu o estudo.

Em uma iteração típica, a equipe israelense pegou amostras de 384 pessoas e as dividiu em 48 pools, de modo que a amostra de cada pessoa foi embrulhada em um único grupo de seis pools.

Em seguida, cada um dos 48 pools foi testado. Se uma pessoa foi positiva para o vírus, então cada um dos seis grupos contendo aquela amostra deve ser testado positivo, resultando em uma combinação única de agrupamentos positivos que revelam a identidade da pessoa (ou pessoas) portadora do vírus.

O algoritmo otimiza o desenho de seus clusters de acordo com a prevalência prevista do vírus, o que permite identificar todos os indivíduos positivos em um lote, desde que o número total de positivos não ultrapasse drasticamente o esperado.

Como todos os tipos de testes combinados, a utilidade desse método reside na “taxa de positividade” de uma comunidade – a proporção de testes que se tornam positivos.

Mas quando as taxas de positividade são mais baixas, o método israelense é dramaticamente mais eficiente do que outros, Dr. Hertz. De acordo com uma taxa de infecção de 1 por cento, o novo método é oito vezes mais eficiente do que testes individuais e quase duas vezes mais eficiente do que um pool de Dorfman de oito amostras.

Funcionários e pesquisadores israelenses estão trabalhando com uma empresa de inteligência artificial para ajudar a remover amostras que são possivelmente positivas, com base em pontos quentes conhecidos, para que as taxas de positividade sejam menores, Dr.

Um frequente preocupação levantada pelos testes agrupados é que as amostras se diluirão, causando uma perda de sensibilidade que pode resultar em falsos negativos. Mas o Dr. Shental disse que o novo método foi eficaz mesmo com cargas virais baixas porque cada amostra é testada em vários pools.

Israel está passando por uma grande onda de pandemia e muitos esperam que ela só seja controlada com a substituição de um bloqueio em todo o país. Por causa dos atrasos na compra dos sofisticados robôs de tubulação necessários para executar o novo método rapidamente, as autoridades disseram que esperam que ele comece apenas quando o próximo bloco for bloqueado.

Os três cientistas que desenvolveram o método formaram uma empresa, Diagnóstico pobree pretendem levar seu algoritmo para laboratórios dos EUA. Michael S. Lebowitz, chefe de ciências da Universidade 20/20 GeneSystems, em Rockville, Maryland, que mergulhou no mercado de teste Covid-19, disse que estava em negociações com Poold para registrar um pedido conjunto com a Food and Drug Administration para liberação de emergência para testar seu método.

Ele disse que o método pode ser muito útil para fazer com que empresas ou programas de atletismo universitários façam backup e garantam que suas populações permaneçam saudáveis. “O ideal é obter resultados em 24 a 48 horas”, afirmou. “Se você pode obter compressão cerca de oito vezes, agora está executando muito menos amostras.”

A inspiração para o método israelense veio da mãe do Dr. Shental. Há alguns anos, ele disse, ele participou de uma conferência que deu a um público não-cientista, na qual descreveu sua pesquisa anterior sobre o uso de testes combinados para defeitos congênitos raros e pediu que fossem mais disponibilizados. Como a pandemia de coronavírus se espalhou nesta primavera, ele foi questionado se aquele velho algoritmo para testar Covid-19 poderia ser desenvolvido.

Mas o chefe do Dr. Shental estava do outro lado: ele não trabalhava com testes de grupo há anos e estava focado na pesquisa que o levou a capa da revista Science no final de maio, em que estabeleceu associações entre certos tipos de bactérias e certos tipos de tumores.

“Fui expulsá-la primeiro”, disse Shental, sorrindo timidamente. “Mas quando estava voltando para casa, percebi que poderia funcionar.”

Shental ligou para seu melhor amigo, o Dr. Hertz (os dois fizeram o doutorado) e, em dois dias, para o Dr. Porgador, que desde então foi nomeado reitor de ciências da saúde na Universidade Ben-Gurion. realizou um experimento usando amostras do Hospital Soroka do outro lado da rua. Pouco depois, o presidente da Ben-Gurion, Daniel Chamovitz, que havia pedido sugestões sobre como combater a pandemia com a promessa de financiar o melhor, encontrou US $ 150.000 para comprar um robô de tubulação avançado para testar sua ideia.



Este artigo foi escrito em Português do Brasil, baseado em uma matéria de outro idioma. Clique aqui para ver a matéria original. Se desejar a remoção desta publicação, entre em contato no email cc@reducaodepeso.com.br.

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