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ORCID:  http://orcid.org/0000-0001-5748-8244
Tipo do documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso Embargado
Término do embargo: 2025-12-31
2024-02-08
Título: Desenvolvimento de plataforma biofotônica de larga escala para aplicação na triagem diagnóstica da COVID-19 por meio da saliva
Título(s) alternativo(s): Development of a large-scale biophotonic platform for application in Diagnostic screening of COVID-19 through saliva
Autor(es): Cardoso de Sousa, Léia
Primeiro orientador: Silva, Robinson Sabino da
Primeiro coorientador: Goulart Filho, Luiz Ricardo
Primeiro membro da banca: Castellano, Lúcio Roberto Cançado
Segundo membro da banca: Oliveira, Tales Lyra de
Terceiro membro da banca: Caixeta, Douglas Carvalho
Quarto membro da banca: Azevedo, Fernanda Van Petten de Vasconcelos
Resumo: 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.
Palavras-chave: Covid-19
SARS-CoV-2
ATR-FTIR
diagnóstico salivar
Área(s) do CNPq: CNPQ::CIENCIAS DA SAUDE
Assunto: Ciências médicas
Vírus - Isolamento
Fisiopatologia
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Ciências da Saúde
Referência: 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.
Identificador do documento: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2022.114
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/34181
Data de defesa: 8-Fev-2022
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