- Pesquisadores identificaram 10 biomarcadores de fadiga na saliva, a partir de estudo com 20 homens jovens na Universidade de Zurique.
- O trabalho, registrado em 6 de maio no Journal of Proteome Research, utilizou espectrometria de massa de alta resolução e aprendizado de máquina para detectar privação de sono.
- A privação de sono afeta cerca de 10% das biomoléculas na saliva, com os participantes passando por três condições de sono diferentes.
- O objetivo é desenvolver um teste rápido capaz de detectar fadiga em situações de risco, contribuindo para a segurança no trânsito e no ambiente de trabalho.
- A pesquisa segue para uma fase internacional de validação em campo, avaliando impactos de álcool, medicamentos e outros fatores.
A saliva pode indicar fadiga com potencial de uso em testes rápidos para segurança no trânsito e no trabalho. Pesquisadores identificaram biomarcadores que sinalizam privação de sono em amostras salivares, publicada a partir de 6 de maio.
O estudo foi conduzido por especialistas da Universidade de Zurique, na Suíça, e envolve 20 homens jovens e saudáveis. Os voluntários passaram por três cenários de sono: oito horas, noite sem dormir e quatro noites com seis horas.
A análise utilizou espectrometria de massa de alta resolução e técnicas de aprendizado de máquina para buscar padrões moleculares na saliva associados à fadiga. Entre dezenas de milhares de moléculas, foram encontrados 10 biomarcadores específicos.
A pesquisa mostrou que a privação de sono recorrente afeta cerca de 10% das biomoléculas salivais, o que permitiu mapear sinais diretos de cansaço em condições realísticas. O grupo destaca a relevância para aplicações forenses e de vigilância da atenção.
Validação em campo
Agora, a equipe avança para uma fase internacional de validação em situações reais, incluindo o impacto de álcool, trabalho e medicamentos. Os biomarcadores patenteados serão testados em ambientes do dia a dia para confirmar a robustez do método.
O objetivo é desenvolver um teste rápido capaz de detectar fadiga com precisão em contextos de risco, contribuindo para reduzir acidentes em vias públicas e em ambientes laborais. O estudo é liderado por Michael Scholz, com participação de Thomas Kraemer.
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