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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34181
ORCID: | http://orcid.org/0000-0001-5748-8244 |
Document type: | Tese |
Access type: | Acesso Embargado |
Embargo Date: | 2025-12-31 2024-02-08 |
Title: | Desenvolvimento de plataforma biofotônica de larga escala para aplicação na triagem diagnóstica da COVID-19 por meio da saliva |
Alternate title (s): | Development of a large-scale biophotonic platform for application in Diagnostic screening of COVID-19 through saliva |
Author: | Cardoso de Sousa, Léia |
First Advisor: | Silva, Robinson Sabino da |
First coorientator: | Goulart Filho, Luiz Ricardo |
First member of the Committee: | Castellano, Lúcio Roberto Cançado |
Second member of the Committee: | Oliveira, Tales Lyra de |
Third member of the Committee: | Caixeta, Douglas Carvalho |
Fourth member of the Committee: | Azevedo, Fernanda Van Petten de Vasconcelos |
Summary: | O SARS-CoV-2, identificado em 2020, foi responsável por promover um cenário de pandemia. O vírus pertence à família Coronaviridae e é responsável por causar, em casos graves, a Síndrome Respiratória Aguda Grave. O diagnóstico da doença Covid-19 é realizado por amostras de swabs nasofaríngeos ou sangue usando testes de RT-PCR ou testes imunológicos, que são invasivos, de alto custo e demandam mão de obra qualificada para execução. Considerando o contexto, a combinação de espectroscopia ATR-FTIR e classificação de aprendizado de máquina em amostras de saliva conjugada à plataforma de amostra de larga escala pode fornecer uma ferramenta de triagem alternativa para Covid-19. O presente trabalho objetivou selecionar o melhor material a ser utilizado para a confecção da plataforma de amostra bem como avaliou a saliva de indivíduos Covid-19 (n: 100) e não Covid-19 (n:100) usando a técnica de ATRFTIR acoplado a um dispositivo de alto rendimento e ferramenta de aprendizado de máquina. A análise PCA-LDA dos espectros salivares apresentou uma sensibilidade de 78%, especificidade de 76% e acurácia de 77% entre pacientes não Covid-19 e Covid-19. Resumidamente, os dados obtidos permitiram a seleção de um material adequado para a confecção de plataforma de amostra e as análises espectrais destacam o potencial das plataformas ATR-FTIR acopladas a um dispositivo de alto rendimento como uma ferramenta sustentável, livre de reagentes e não invasiva para rastrear pacientes com Covid- 19. |
Abstract: | SARS-CoV-2, identified in 2020, was responsible to promote a pandemic scenario. The virus belongs to the Coronaviridae family and is responsible for causing, in severe cases, Severe Acute Respiratory Syndrome. The diagnosis of Covid-19 disease is performed by sampling nasopharyngeal swabs or invasive blood from RT-PCR or immunological tests, which are of personalized use and require technical work for execution. Considering the context, ATR-FTIR spectroscopy and machine learning classification on saliva platform coupled with large-scale sample may provide an alternative screening tool for Covid-19. The work aimed to select the best material to be used to make the sample platform well presented as a Covid-19 (n: 100) and not Covid-19 (n: 100) using an ATRFTIR technique coupled to a device performance and machine learning tool. PCA-LDA analysis of salivary spectra showed a sensitivity of 78%, specificity of 76% and accuracy of 77% between non-Covid-19 and Covid-19 patients. Briefly, the data obtained allowed a selection of a suitable material for the making of a sample platform and how of the possible ATR-FTIR platforms coupled to a highperformance device as a sustainable, reagent-free and non-invasive tool for Covid-19 patients. |
Keywords: | Covid-19 SARS-CoV-2 ATR-FTIR diagnóstico salivar |
Area (s) of CNPq: | CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE |
Subject: | Ciências médicas Vírus - Isolamento Fisiopatologia |
Language: | por |
Country: | Brasil |
Publisher: | Universidade Federal de Uberlândia |
Program: | Programa de Pós-graduação em Ciências da Saúde |
Quote: | SOUSA, Léia Cardoso de. Desenvolvimento de plataforma biofotônica de larga escala para aplicação na triagem diagnóstica da COVID-19 por meio da saliva. 2022. 91 f. Tese (Doutorado em Ciências da Saúde) - Universidade Federal de Uberlândia, 2022. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.114. |
Document identifier: | http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.114 |
URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34181 |
Date of defense: | 8-Feb-2022 |
Appears in Collections: | TESE - Ciências da Saúde |
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