• Fábio Henrique Araújo

Saúde 4.0 News - edição #46

Resumo semanal de notícias sobre Tecnologia, Inovação e Gestão na Saúde 4.0






1) China cria nanomateriais que podem acabar com o coronavírus


A China alega ter produzido nanomateriais capazes de desativar de 96,5% a 99,9% dos coronavírus no corpo de uma pessoa infectada. O anúncio foi feito pelo jornal Global Times, no domingo, e pode ser a esperança dos quase 600 mil doentes em todo o mundo – 165 mil já foram curados com outros tratamentos, enquanto 37 mil não resistiram à infecção. Os testes do novo material foram conduzidos pelo engenheiro químico Thomas Webster e realizados em um laboratório, na província de Anhui, que é uma filial do Centro de Controle e Prevenção de Doenças, dos Estados Unidos. Os resultados apontam que praticamente todos os coronavírus causadores da covid-19 foram absorvidos e desativados pelos nanomateriais.


Esse exército tecnológico possui tamanho até 100 mil vezes menor do que a espessura de um fio de cabelo e possui característica de enzimas. Uma vez dentro do corpo, os nanomateriais se ligam ao vírus SARS-CoV-2 e interrompem sua estrutura através de emissões de luz infravermelha. Ainda não se sabe, porém, quando testes em humanos poderiam ser iniciados. Ao mesmo tempo em que formas tecnológicas são estudadas para combater a pandemia, outros cientistas correm contra o tempo em busca de uma vacina. As estimativas mais otimistas acreditam que teremos um tratamento eficaz apenas no começo de 2021. Até lá, os pacientes com covid-19 são tratados para aliviar os sintomas, principalmente os que causam dificuldades de respiração. (Fonte: Tecmundo)




2) Inteligência Artificial está rastreando medicamentos existentes que podem funcionar contra o Covid-19


Graças ao Covid-19, a cloroquina está de volta aos holofotes da mídia como um tratamento potencial para reduzir os sintomas graves de coronavírus. Para ser claro: não sabemos se funciona. Os médicos chineses jogaram a droga (junto com um balde inteiro) em uma última tentativa contra pacientes graves de Covid-19 que estavam morrendo. Alguns melhoraram. Muitos não. Sem os ensaios clínicos - que estão em andamento - os efeitos positivos poderiam ter sido apenas uma ilusão.


Cloroquina não é uma história isolada. Vários medicamentos em potencial existentes estão sendo investigados para o Covid-19, embora no momento "não haja medicamentos definitivamente eficazes", o Dr. Li Haichao disse ao Singularity Hub. Li é médico respiratório e de cuidados intensivos no Primeiro Hospital da Universidade de Pequim e membro da equipe nacional de resgate médico de emergência em Wuhan.


Nesta semana, um artigo preliminar descreveu como as redes neurais profundas poderiam ajudar os médicos a procurar antivirais contra um novo alvo. Especialmente intrigante é o fato de o algoritmo não olhar apenas para medicamentos experimentais - ele também examina uma biblioteca de compostos, já aprovados para outras doenças, que também podem potencialmente funcionar para os sintomas do coronavírus. Escolher um medicamento já existente e aprovado é como pedir ajuda a um amigo, e não a um estranho: você já entende os perfis de segurança e metabolismo do medicamento, e isso aumenta a confiança.


Mas nem tudo são pôneis e arco-íris. O reaproveitamento de medicamentos baseado em IA é talvez ainda mais perigoso do que a descoberta de medicamentos novos . A familiaridade é uma faca de dois gumes; é exatamente porque você confia em um medicamento aprovado que está menos inclinado a questionar sua segurança. A margem de doses terapêuticas e tóxicas de cloroquina, por exemplo , é estreita e o envenenamento pode ser fatal . A IA pode ajudar - mas, fundamentalmente, é necessário validar os ensaios clínicos. (...) (Fonte: Singularity Hub)




3) Novo exame de sangue usa machine learning para detectar mais de 50 tipos de câncer


Pesquisadores desenvolveram o primeiro exame de sangue que pode detectar com precisão mais de 50 tipos de câncer e identificar em qual tecido o câncer se originou, muitas vezes antes de haver sinais ou sintomas clínicos da doença.


Em um artigo publicado na principal revista de câncer  Annals of Oncology  [1] hoje (terça-feira), os pesquisadores mostram que o teste, que pode ser usado em programas nacionais de rastreamento de câncer, tem uma taxa de 0,7% de falso positivo para detecção de câncer, o que significa que menos de 1% das pessoas seriam erroneamente identificadas como tendo câncer. Como comparação, cerca de 10% das mulheres são erroneamente identificadas como portadoras de câncer nos programas nacionais de rastreamento de câncer de mama, embora essa taxa possa ser maior ou menor, dependendo do número e da frequência dos exames e do tipo de mamografia realizada. O teste foi capaz de prever o tecido em que o câncer se originou em 96% das amostras e foi preciso em 93%.


Os tumores liberam o DNA no sangue, e isso contribui para o que é conhecido como DNA sem células (cfDNA). No entanto, como o cfDNA também pode vir de outros tipos de células, pode ser difícil identificar o cfDNA proveniente de tumores. O exame de sangue relatado neste estudo analisa alterações químicas no DNA chamado "metilação" que geralmente controlam a expressão gênica. Padrões de metilação anormais e as alterações resultantes na expressão gênica podem contribuir para o crescimento do tumor, portanto esses sinais no cfDNA têm o potencial de detectar e localizar o câncer. (...) (Fonte: ESMO)




4) Inteligência Artificial mostra alta precisão para detectar COVID-19 na Tomografia Computadorizada


Um sistema baseado em inteligência artificial (IA) recentemente desenvolvido é altamente preciso para detectar a nova doença de coronavírus (COVID-19) em estudos de TC torácica, de acordo com uma pesquisa publicada on-line em 13 de março.


Uma equipe de pesquisadores liderada por Ophir Gozes, da desenvolvedora de software RadLogics, e pelo Dr. Eliot Siegel, da Escola de Medicina da Universidade de Maryland, desenvolveu um sistema de IA baseado em modelos de aprendizado profundo 2D e 3D. Testando em 157 pacientes da China e dos EUA, o sistema produziu uma área sob a curva (AUC) de 0,996 para diferenciar entre coronavírus e não coronavírus.


"Usando técnicas padrão de aprendizado de máquina e aplicações inovadoras de IA, em combinação com uma plataforma de detecção de TC pulmonar estabelecida, uma ferramenta eficaz pode ser utilizada para a triagem e detecção precoce de pacientes que podem ter contraído o patógeno COVID-19", escreveram os autores . "Em pacientes individuais que contraíram o vírus e têm as anormalidades pulmonares associadas a ele, as mesmas metodologias podem ser usadas para avaliar com precisão e rapidez a progressão da doença e orientar a terapia e o gerenciamento do paciente". (...) (Fonte: Aunt Minnie)



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