Infecções por vírus respiratórios
Por ano, cerca de 10% da população mundial é infectada pelo vírus influenza. De 3 a 5 milhões evoluem com sintomas graves e até 500.000 mortes são registradas por ano em decorrência da infecção.
Os vírus respiratórios são altamente infecciosos e possuem períodos diversos de incubação. Logo, há uma alta taxa de disseminação na população. Os influenzavírus A são os patógenos mais virulentos e originam as formas mais graves da doença. Dentre eles, está o H1N1, responsável pela gripe espanhola em 1918 e pela gripe suína em 2009. Já o resfriado comum (na maioria das vezes causado por rinovírus) acomete adultos de 4-6 vezes ao ano, enquanto crianças são infectadas 6-8 vezes.
Atualmente, não há nenhum método eficaz para triagem de indivíduos em fase pré-sintomática – a fim de facilitar seu isolamento e reduzir a disseminação do vírus. E é com essa problemática em mente que um grupo de pesquisadores propôs um novo método não invasivo para identificar infecções por vírus respiratórios antes mesmo dos primeiros sintomas.
Tecnologia wearable
Parece uma tecnologia super inovadora, mas no fundo já conhecemos, não é mesmo? Relógios que coletam a frequência cardíaca e a pressão arterial, padrão de sono, oxigenação. Esses sinais são coletados por biosensores e convertidos em indicadores de saúde/doença, e por vestirmos essa tecnologia, ela é chamada de wearable.
Da mesma forma, alguns pesquisadores se utilizaram dessa tecnologia wearable para desenvolver um produto que auxiliasse na detecção precoce de infecções.
Um estudo proposto por Emilia Grzesiak e colaboradores incluiu 63 participantes, subdivididos em dois grupos: estudos quanto a infecção por rinovírus (24) ou H1N1 (39). Os vírus foram inoculados nas vias respiratórias dos pacientes e os dados foram coletados pelo dispositivo wearable proposto pela equipe – a pulseira E4. Foram avaliados os parâmetros de frequência cardíaca, temperatura, atividade eletrodérmica e movimento, em intervalos de 12 horas.
Identificação precoce da infecção
Para os participantes infectados por H1N1, os sintomas apareceram cerca de 48 horas após a inoculação do vírus. Porém, após 12 horas, a tecnologia proposta já foi capaz de prever a infecção com uma acuraria de 79%. Em 24 horas, a acurácia subiu para 92%, de forma altamente específica e sensível.
Para os participantes infectados por RNV, os sintomas apareceram cerca de 36 horas após a inoculação do vírus. Da mesma forma que para H1N1, após 12 horas, a pulseira utilizada já foi capaz de prever a infecção com uma acuraria de 78% – bem próximo ao encontrado para H1N1. No momento dos sintomas (36h), a acurácia foi de 88%.
Baseado nos sintomas, participantes foram separados em grupos: assintomáticos/não infectados (AON), sintomas leves e sintomas moderados. Os sintomas identificados eram descritos pelos participantes ou observados pelos pesquisadores – febre, coriza ou congestão nasal, lacrimejamento, tosse, diarreia, dor no peito, fadiga, dor de cabeça.
Com essa classificação, também foi proposto um modelo de predição de gravidade da doença. E funcionou! Após 12 horas da inoculação, a pulseira já “sabia dizer” quais participantes seriam AON daqueles com sintomas moderados, e foi possível discriminar com precisão os grupos – 83% de acurácia para H1N1 e 92% para RNV.
Perspectivas futuras
Ao que parece, as alterações fisiológicas que ocorrem nas primeiras 12 a 24 horas após a infecção podem ser essenciais na determinação da resposta do paciente. Se tratando de infecções virais altamente contagiosas, prever o desenvolvimento e o status da infecção pode auxiliar para reduzir as taxas de disseminação da doença.
Para o SARS-Cov-2 uma abordagem de triagem seria fundamental para identificar e isolar rapidamente portadores do vírus e reduzir a nível populacional a disseminação viral. Ainda, essa tecnologia poderia auxiliar (e muito) na prática de telemedicina, visto que o médico pode monitorar dados importantes do paciente sem a necessidade do deslocamento.
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Referências:
Pulseira detecta infecção por Influenza e rinovírus antes do início dos sintomas. 2021.
E4 wristband. Real-time physiological data streaming and visualization.
