Por KIM BELLARD
A maioria de nós consegue distinguir cães de gatos apenas pelos sons que emitem. Provavelmente poderíamos até distinguir o latido de um cachorro do uivo de um lobo. Se você é um amante da natureza, poderá identificar diferentes tipos de pássaros por meio de seus cantos. Se você for um cetologista, poderá separar as vocalizações que as baleias fazem daquelas que os golfinhos fazem. No mundo animal, aprendemos os diferentes sons que as diferentes espécies emitem, o que é útil para a nossa sobrevivência.
Mas você já se perguntou se conseguiria identificar, digamos, E. coli de outras bactérias?
Acontece que você pode, graças à pesquisa de Universidade de Tecnologia de Delft (TU Delft) na Holanda. Há quatro anos eles mostrou que as bactérias fazem barulho, o que por si só foi uma descoberta surpreendente (admita: bi você você já adivinhou isso?). Eles usaram uma fina camada de grafeno para criar um “tambor” de grafeno pequeno o suficiente para conter uma única bactéria. O membro da equipe Cees Dekker observou: “O que vimos foi surpreendente! Quando uma bactéria adere à superfície de um tambor de grafeno, ela gera oscilações aleatórias com amplitudes de até alguns nanômetros que podemos detectar. Podemos ouvir o som de uma bactéria!”
A equipe utilizou essa descoberta para atingir um objetivo importante: descobrir se as bactérias são resistentes a antibióticos específicos. Se um antibiótico foi administrado e o som persiste; não funcionou. Se os sons pararem, as bactérias foram mortas.
A equipe não perde tempo criando uma empresa start-up – SoundCell – para comercializar o achado. Ele prometeu identificar o antibiótico “certo” em uma hora, em vez de submeter os pacientes a rodadas de antibióticos diferentes em busca de um ao qual a bactéria não seja resistente.
A equipe não está descansando sobre os louros. Alguns deles começaram a se perguntar, eh, eu me pergunto se bactérias diferentes diferente sons. e, suas pesquisas mais recentes mostra, não só isso, mas através do aprendizado de máquina esses diferentes tipos podem ser distinguidos. Líder da equipe Farbod Alijani diz. “Com este novo estudo, damos um salto significativo: mostramos que cada espécie bacteriana tem a sua própria assinatura de nanomovimento”.
Mente. Deslumbrado.
Os pesquisadores se concentraram em três bactérias comuns em ambientes hospitalares: E. coli, S. aureus (que causa infecções por estafilococos) e K. pneumoniae (que causa pneumonia). Eles testaram dois modelos diferentes de aprendizado de máquina; uma classificou corretamente as bactérias em 87% das vezes e a outra em 88% das vezes.
“Ao combinar o protótipo de teste antimicrobiano existente da SoundCell com este modelo de aprendizado de máquina, podemos identificar a infecção bacteriana e determinar qual medicamento é eficaz ao mesmo tempo, com base apenas no som de uma única bactéria”, disse Alexander Japaridze, CTO da SoundCell. Leo Smeets, médico microbiologista do RHMDC, acrescentou: “Essa abordagem elimina a necessidade de cultura, o que normalmente levaria dias. E como as etapas de diagnóstico não são mais realizadas sequencialmente, podemos economizar ainda mais tempo”.
“É uma forma completamente diferente de interpretar as diferentes espécies”, diz o Dr. Japaridze. “Não quimicamente ou biologicamente, com marcadores e genes, mas simplesmente de… comportamento mecânico.”
O artigo deles conclui:
Para resumir, nossos resultados mostram que a combinação da alta sensibilidade dos sensores de nanomovimento de grafeno com ML permite AST rápida e sem rótulos e identificação de bactérias. Como os modelos treinados analisam sinais de nanomovimento de células individuais, os resultados podem ser obtidos dentro de 1 a 2 horas, eliminando a necessidade de etapas demoradas de cultivo. Com um maior desenvolvimento, esta abordagem poderá estabelecer a espectroscopia de nanomovimentos como uma plataforma poderosa para diagnósticos em tempo real e para estudar a biofísica celular e a resistência antimicrobiana.
Eles estão testando sensores em laboratório, então um dos próximos passos é mostrar que eles podem ser usados em um ambiente hospitalar real. Estão a testar um protótipo em dois hospitais holandeses (RHMDC e Erasmus Medical Center). O professor Alijani acredita: “Esta estreita parceria entre os cientistas da TU Delft, uma empresa start-up e um hospital é bastante singular. Temos toda a cadeia de conhecimento trabalhando em conjunto.”
O impacto potencial é enorme, com mais de 1 milhão de mortes causadas por bactérias resistentes a medicamentos anualmente. “Já demonstramos que podemos reduzir os testes de suscetibilidade antimicrobiana para uma hora”, diz Dr. “Se conseguirmos combinar esta velocidade com a classificação de espécies utilizando o novo modelo de aprendizagem automática, poderemos criar um dispositivo único a nível mundial que acelera drasticamente o diagnóstico e o tratamento. E isso seria muito valioso na luta global contra a resistência antimicrobiana.”
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Adoro a curiosidade que nos faz pensar: hum, as bactérias fazem barulho? Esta não é uma pergunta que a maioria das pessoas se faria. Adoro a experiência científica que descobriu uma maneira de realmente detectar esse ruído no nível de uma única bactéria. Gosto de perceber que talvez bactérias diferentes emitam sons diferentes e de tentar usar o aprendizado de máquina para diferenciá-las. E, claro, estou entusiasmado com o facto de tudo isto poder levar a aplicações práticas que poderão salvar vidas e evitar rondas desnecessárias de antibióticos.
A próxima coisa que você sabe é que podemos descobrir que as bactérias não apenas fazem barulho, mas também o usam para se comunicar. Não faz muito tempo que éramos arrogantes o suficiente para pensar que apenas os humanos se comunicavam vocalmente, apenas para descobrir que muitas espécies animais usam o som para se comunicar. Caramba, até descobrimos que as plantas “gritar”, enviando mensagens que ignoramos.
Isso faz você se perguntar: o que mais estamos perdendo?
Tenho a ideia maluca de que nossos corpos são uma cacofonia que envolve todas as nossas células e todas as células da nossa microbiota. Quando estamos saudáveis, talvez eles se combinem para criar uma sinfonia bem afinada, mas quando algo está errado, é como se um instrumento da sinfonia estivesse desafinado, desafinado ou faltando. Talvez se ouvíssemos da maneira certa, poderíamos usar esses sons para diagnosticar e tratar o problema com mais rapidez e precisão.
Isso seria ter 22 anossd um século de medicina.
Então, parabéns aos cientistas da TU Delft, boa sorte aos empreendedores da SoundCell e a todos vocês, pesquisadores ao redor do mundo: continuem fazendo essas perguntas estranhas!
Kim é um ex-executivo de marketing eletrônico em um grande plano do Blues, editor recentemente e lamentou Tintura.ioe agora um contribuidor regular do THCB
