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Exame de sangue com IA acelera diagnóstico precoce da hanseníase

Exame de sangue com anticorpo Mce1A e inteligência artificial identifica hanseníase em estágios precoces, aumentando sensibilidade e viabilidade de triagem no SUS

Amostra de lesão de pele com Mycobacterium leprae (os fiapos vermelhos), vista ao microscópio em aumento de 1.000 vezes
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  • Pesquisadores da USP desenvolveram um teste de sangue combinado com um questionário e inteligência artificial para diagnóstico precoce da hanseníase, usando amostras coletadas em um inquérito de covid-19.
  • O método utiliza anticorpos contra o antígeno Mce1A do Mycobacterium leprae e mostrou maior sensibilidade que o teste tradicional, que usa anti-PGL-I.
  • O estudo avaliou 195 amostras de sangue e 37 avaliações clínicas; detectou 12 novos casos de hanseníase entre os participantes.
  • Quando o exame de sangue foi aliado à ferramenta de IA, a sensibilidade atingiu cento por cento, sinalizando todos os casos suspeitos na consulta presencial.
  • O projeto visa validar as ferramentas para uso no SUS e na atenção básica, com foco em diagnóstico mais rápido e menos invasivo, e foi publicado na revista BMC Infectious Diseases.

Um exame de sangue aliado a um questionário e a inteligência artificial pode transformar o diagnóstico da hanseníase no Brasil. A estratégia foi testada por pesquisadores da USP, usando amostras coletadas durante um inquérito de covid-19 em Ribeirão Preto. O estudo sugere identificação de casos precoces, quando os sinais ainda são sutis.

A investigação envolveu pesquisadores da FMRP-USP, com apoio da FAPESP e coordenação de Marco Andrey Cipriani Frade. O objetivo foi ampliar a detecção de hanseníase antes das lesões graves, complementando a avaliação clínica com marcadores sorológicos mais sensíveis.

O método combinou um questionário de suspeição (QSH) com IA chamada MaLeSQs e um exame de sangue que busca anticorpos contra Mce1A, proteína-chave do Mycobacterium leprae. O antígeno convencional utilizado hoje é o PGL-I, menos sensível.

O estudo avaliou 700 participantes do inquérito de covid-19. Ao todo, 224 aceitaram participar, 195 tiveram amostras analisadas e 37 passaram pela avaliação clínica presencial. Foram identificados 12 novos casos, equivalentes a cerca de um terço do grupo avaliado.

Entre os resultados, o IgM contra Mce1A apresentou o melhor desempenho, identificando cerca de 2/3 dos casos confirmados. Com o uso do AI, a sensibilidade do conjunto exame + IA atingiu 100% para os casos suspeitos que foram à consulta.

Segundo Filipe Lima, um dos autores, o exame de sangue não confirma hanseníase isoladamente, mas sinaliza quem deve ser avaliado por um especialista. O conjunto tende a ter baixo custo e pode fortalecer a triagem no SUS.

A pesquisa incluiu ainda um mapa georreferenciado da distribuição dos casos, que mostrou padrão difuso de exposição ao bacilo na cidade, sem concentração regional clara. A equipe aponta que a varredura com biomarcadores pode melhorar a detecção precoce em diferentes perfis socioeconômicos.

Triagem, diagnóstico e próximos passos

O estudo aponta que o teste com Mce1A oferece maior sensibilidade do que o anti-PGL-I tradicional. A combinação com IA aumenta a capacidade de sinalizar pessoas com hanseníase que ainda não apresentam lesões típicas.

Os pesquisadores planejam validar as ferramentas em larga escala no SUS e na atenção básica. Também trabalham na melhoria da especificidade do marcador Mce1A, estudando partes menores da proteína para potencialmente elevar a acurácia do teste.

A hanseníase continua a exigir diagnóstico precoce para evitar danos graves. O Brasil ocupa a segunda posição global em casos, atrás apenas da Índia, com mais de 200 mil novos casos anuais em nível mundial e concentração relevante na região americana.

Este texto foi adaptado a partir da divulgação da Agência Fapesp, de 8 de abril de 2026. Credita fontes oficiais e resultados do estudo à publicação na revista BMC Infectious Diseases.

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