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dc.creatorAlves, Deborah Cristina Teixeira-
dc.date.accessioned2024-03-14T22:29:19Z-
dc.date.available2024-03-14T22:29:19Z-
dc.date.issued2024-01-31-
dc.identifier.citationALVES, Deborah Cristina Teixeira. Diagnóstico salivar do Enterovírus 71 por meio de espectroscopia ATR-FTIR acoplada a algoritmos de inteligência artificial. 2024. 66 f. Dissertação (Mestrado acadêmico em Clínica Odontológica Integrada) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2024. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5016.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/41411-
dc.description.abstractEnterovirus 71 (EV71) infection is associated with various diseases, with hand, foot, and mouth disease (HFMD) and herpangina being among the most common. These diseases are typically self-limiting and cause mild symptoms. However, due to the virus's neurotropism, severe complications can occur, such as aseptic meningitis, acute flaccid paralysis, and meningoencephalitis. EV71-related illnesses affect adults, adolescents, and children. HFMD outbreaks caused by EV71 often occur worldwide, especially in the Asia-Pacific region. Current diagnostic methods for EV71 viral detection include viral isolation, reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR), and neutralization testing. However, these techniques are time-consuming, involve toxic reagents, are costly, and require specific primers and specialized training. Despite the virus being present in the oropharynx, studies on using saliva as a diagnostic fluid for EV71 are limited. In this context, this study aimed to investigate the accuracy of a sustainable, rapid, and cost-effective technique based on Attenuated Total Reflectance Fourier Transform Infrared Spectroscopy (ATR-FTIR) to detect EV71 in different dilutions of human saliva. Saliva was collected from 10 healthy individuals, and each sample underwent tenfold serial dilution with EV71 starting from a concentration of 1x107 plaque-forming units per milliliter (PFU/mL). The dataset comprised 90 samples of infected or non-infected saliva. For infected saliva, 10 analyses were performed for each dilution: 1x107, 1x106, 1x105, 1x104, 1x103, 1x102, 10 e 1 PFU/mL, totaling 80 samples of infected saliva. A separate aliquot from each sample was set aside and used as a control, totaling 10 control saliva samples. ATR-FTIR coupled with four different artificial intelligence algorithms (Adaptive Boosting, Artificial Neural Networks, Random Forest, and Support Vector Machine) was used to detect EV71 diluted at eight different concentrations. The Adaptive Boosting (AdaBoost) algorithm achieved the best results with an accuracy of 70%, sensitivity of 70%, and specificity of up to 80% at a concentration of 1x107 PFU/mL. This proof-of-concept study demonstrated the potential of ATR-FTIR as a reagent-free, sustainable platform requiring an ultra-low saliva volume for detecting EV71 at concentrations greater than 1x107 PFU/mL.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Embargadopt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectEnterovirus 71 humanopt_BR
dc.subjectEspectroscopia Infravermelho por Transformada de Fourierpt_BR
dc.subjectSalivapt_BR
dc.subjectEnterovirus 71, humanpt_BR
dc.subjectFourier Transform Infrared Spectroscopypt_BR
dc.titleDiagnóstico salivar do Enterovírus 71 por meio de espectroscopia ATR-FTIR acoplada a algoritmos de inteligência artificialpt_BR
dc.title.alternativeSalivary diagnosis of Enterovirus 71 using ATR-FTIR spectroscopy coupled with artificial intelligence algorithmspt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor-co1Jardim, Ana Carolina Gomes-
dc.contributor.advisor-co1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7960921685798643pt_BR
dc.contributor.advisor1Silva, Robinson Sabino da-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1886483839073466pt_BR
dc.contributor.referee1Oliveira, Guilherme José Pimentel Lopes de-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1441751060653223pt_BR
dc.contributor.referee2Tanomaru, Juliane Maria Guerreiro-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/7906557324178938pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3064035478251196pt_BR
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoA infecção pelo Enterovírus 71 (EV71) está associada à diversas doenças, entre as mais comuns se encontram a doença mão-pé-boca (DMPB) e a herpangina. Essas doenças são, normalmente, autolimitantes e causam sintomas leves. Entretanto, devido ao neurotropismo do vírus, podem ocorrer algumas complicações graves como meningite asséptica, paralisia flácida aguda e meningoencefalite. As doenças relacionadas ao EV71 acometem adultos, adolescentes e crianças. Surtos da DMPB causados pelo EV71 frequentemente ocorrem em todo o mundo, especialmente na região do Pacífico-Ásia. Os atuais métodos diagnósticos para a detecção viral do EV71 incluem o isolamento viral, reação em cadeia da polimerase com transcriptase reversa (RT-PCR) e teste de neutralização. Porém, são técnicas demoradas, com reagentes tóxicos, de alto custo e que requerem primers específicos e treinamento especializado. Apesar de presente na orofaringe, estudos sobre a utilização da saliva como fluido diagnóstico para o EV71 são escassos. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo investigar a acurácia de uma técnica sustentável, rápida e custo-efetiva baseada na Espectroscopia Infravermelha por Transformada de Fourier com Reflectância Total Atenuada (ATR-FTIR) para detectar o EV71 em diferentes diluições de saliva humana. A saliva foi coletada de 10 indivíduos saudáveis e cada amostra foi submetida a uma diluição seriada em dez vezes com EV71 partindo da concentração de 1x107 unidades formadoras de partícula por mililitro (UFP/mL). O conjunto de dados consistiu em 90 amostras de saliva infectada ou não infectada. Para saliva infectada foram realizadas 10 análises de cada diluição: 1x107, 1x106, 1x105, 1x104, 1x103, 1x102, 10 e 1 UFP/mL totalizando 80 amostras de saliva infectada. Uma alíquota não-infectada de cada paciente foi separada e utilizada como controle, totalizando 10 salivas não-infectadas controle. O ATR-FTIR acoplado a quatro diferentes algoritmos de inteligência artificial (Adaptative Boosting, Artificial Neural Networks, Random Forest, e Support Vector Machine) foi utilizado para detectar o EV71 diluído nas 8 diferentes concentrações. O algoritmo que obteve melhores resultados foi o Adaptative Boosting (AdaBoost) com acurácia de 70%, sensibilidade de 70% e especificidade de até 80% na concentração de 1x107 UFP/mL. Esse estudo de prova de conceito demonstrou o potencial do ATR-FTIR como uma plataforma livre de reagentes, sustentável e que necessita de um volume ultra-baixo de saliva para detecção do EV71 em concentrações maiores que 1x107 UFP/mL.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Odontologiapt_BR
dc.sizeorduration66pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS DA SAUDE::ODONTOLOGIApt_BR
dc.identifier.doihttp://doi.org/10.14393/ufu.di.2024.5016pt_BR
dc.crossref.doibatchidb1520b59-4764-4806-a9bf-3734fa75ac83-
dc.subject.autorizadoOdontologiapt_BR
dc.description.embargo2026-01-31-
dc.subject.odsODS::ODS 9. Indústria, Inovação e infraestrutura - Construir infraestrutura resiliente, promover a industrialização inclusiva e sustentável, e fomentar a inovação.pt_BR
dc.subject.odsODS::ODS 3. Saúde e bem-estar - Assegurar uma vida saudável e promover o bem-estar para todos, em todas as idades.pt_BR
dc.subject.odsODS::ODS 12. Consumo e produção responsáveis - Assegurar padrões de produção e de consumo sustentáveis.pt_BR
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