UFMG desenvolve equipamento portátil para diagnóstico de doenças

Dispositivo, baseado em nanossensores, está sendo testado na Escola de Veterinária para identificar o vírus da leucemia felina

Pesquisadores do Instituto de Ciências Biológicas e do Departamento de Física do Instituto de Ciências Exatas da UFMG desenvolveram equipamento portátil capaz de realizar diagnóstico rápido de doenças. A tecnologia, que identifica patógenos em amostras por meio de nanossensores, está sendo utilizada pela Escola de Veterinária da UFMG para identificação de leucemia em gatos.

Os biossensores foram criados com o uso da nanotecnologia. Nanobastões de
ouro são colocados em uma solução, e neles é aplicada uma molécula – o antígeno de uma doença, por exemplo. Quando entra em contato com moléculas de diagnóstico (como as presentes nas amostras de sangue, urina ou saliva), o dispositivo é capaz de detectar se houve um aumento do tamanho do nanobastão. Esse aumento significaria, nesse caso, que o anticorpo da doença se conectou ao antígeno, revelando um resultado positivo.

Tecnologia nacional

Na Escola de Veterinária da UFMG, o professor Jenner Reis e a equipe do Laboratório de Retroviroses estão utilizando o dispositivo para identificar o vírus da leucemia felina. O diagnóstico é feito por meio de um material importado – o que eleva o custo do exame. Com a plataforma desenvolvida na UFMG, baseada em tecnologia nacional, o custo é menor e resultado, mais rápido e eficiente, segundo Jenner.

Para o professor do Instituto de Ciências Biológicas (ICB) da UFMG e um dos coordenadores de estudo, Ary Corrêa, a plataforma facilita o processo de diagnóstico porque pode ser facilmente transportada e dispensa a presença de um laboratório. Os resultados podem, ainda, ser compartilhados por rede, uma vez que a tecnologia é controlada manualmente por um aplicativo instalado em smartphones.

Veja mais em vídeo produzido pela TV UFMG:

https://www.youtube.com/watch?v=H20PWT8HYhs

Ficha Técnica: Renato Temponi (produção e reportagem), Antônio Soares e Ravik Gomes (imagens), Kennedy Sena (edição de imagens) e Pablo Nogueira (edição de conteúdo).