Um grupo de investigadores do Centro de Fotónica Aplicada (CAP), do Centro de Engenharia Biomédica (C-BER) e do Centro para a Inovação, Tecnologia e Empreendedorismo (CITE) do INESC TEC, e da spin-off iLoF está a estudar a implementação de uma ferramenta baseada em medicina personalizada, rápida e de baixo custo, para prever a evolução da infeção viral por COVID-19 nos pacientes.
O objetivo do projeto, que tem como parceiros o Centro Hospitalar Universitário de São João (CHUSJ) e a Faculdade de Medicina da Universidade do Porto – FMUP (líder do projeto), é estratificar melhor os doentes, antecipando a sua evolução clínica. A solução permitirá distinguir os pacientes que poderão apresentar melhor e pior prognóstico.
“A ferramenta será construída na plataforma iLoF (intelligent Lab on Fiber) – uma solução validada, totalmente operacional, baseada em fotónica e algoritmos de inteligência artificial, que permite a deteção e identificação de bio-nanoestruturas em dispersões líquidas (por exemplo, no plasma sanguíneo) para medicina personalizada e de precisão”, afirma Joana Paiva, CTO da spin-off iLoF.
A plataforma iLoF, uma tecnologia patenteada explorada pela spin-off do INESC TEC com o mesmo nome e atualmente incubada na FMUP, permite registar e analisar a “impressão digital ótica” resultante da interação do feixe de luz com determinadas bio-nanoestruturas, como as que se encontram especificamente desreguladas no plasma devido à resposta inflamatória ao SARS-CoV-2.
É com base nesta informação que os investigadores pretendem estratificar melhor os doentes. “Isto tem impacto para a Saúde Pública na medida em que, ao classificar melhor os doentes, podemos definir estratégias terapêuticas mais adequadas. Cada pessoa poderá beneficiar de uma abordagem mais personalizada e ajustada às suas necessidades clínicas”, explica João Tiago Guimarães, investigador da Faculdade de Medicina da U.Porto, médico no CHUSJ e líder deste projeto.
O projeto, intitulado CAIRUS – COVID-19 Artificial Intelligence-based Risk Unified Stratification tool for clinical management, recebeu um financiamento de cerca de 30 mil euros, no âmbito da RESEARCH4COVID19 – um programa de apoio especial para implementação rápida de soluções inovadoras de resposta à pandemia de COVID-19, financiado pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).
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