“Sensibilidade [também conhecido como sensitividade] é o parâmetro que indica o quão sensível o método é para detectar a presença ou ausência da COVID-19. Já especificidade tem a ver com a capacidade de diferenciar a COVID-19 de outras condições de saúde. Esses dois parâmetros, quando analisados em conjunto, determinam a taxa de acerto”, enfatiza Delafiori.
De acordo com Rocha, o algoritmo desenvolvido é capaz de incorporar conhecimento na medida em que analisa novas amostras, o que tende a se refletir em uma melhora na performance com o passar do tempo. “Se hoje ele tem uma taxa de acerto em torno de 90%, é provável que acerte ainda mais quando chegar a milhares de pacientes analisados”, afirma o pesquisador à Agência Fapesp.
A equipe do IC-Unicamp também criou um software para automatizar todo o processo de análise e gerar, no final, um relatório que informa para o médico se o paciente tem a COVID-19 e se apresenta risco de complicações.
“Esses biomarcadores preditores de evolução da doença podem, por exemplo, ajudar o médico da assistência básica a decidir se o paciente que testar positivo pode ser mantido em isolamento domiciliar ou se deve ser transferido para um centro de maior complexidade”, comenta à Agência Fapesp 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), um dos coautores do artigo.
Outro avanço apontado pelo pesquisador é a possibilidade de diagnosticar precocemente a doença por meio de uma amostra de sangue, mais fácil de ser coletada do que a secreção nasal usada no teste de RT-PCR. “A coleta com swab [cotonete comprido inserido no fundo do nariz] requer equipe bem treinada e sala apropriada, pois há risco de dispersão de aerossóis contaminados com o vírus. E o teste sanguíneo atualmente disponível só é capaz de detectar anticorpos alguns dias depois do surgimento dos sintomas”, completa.