IA e Exames de Sangue: A Nova Arma Contra a Hanseníase no Brasil
Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) em Ribeirão Preto desenvolveram ferramentas inovadoras que combinam Inteligência Artificial (IA) e novos exames de sangue para auxiliar no diagnóstico e, consequentemente, frear a transmissão da hanseníase, doença milenar que ainda representa um grave problema de saúde pública no Brasil. A estratégia visa combater o diagnóstico tardio, um dos principais fatores que contribuem para a disseminação da enfermidade.
Contexto da Hanseníase e a Necessidade de Inovação
A hanseníase, conhecida popularmente como lepra, é causada pela bactéria Mycobacterium leprae e, apesar dos avanços no tratamento com a poliquimioterapia introduzida nos anos 1980, o Brasil se mantém como o segundo país mais atingido no mundo, atrás apenas da Índia. O diagnóstico tardio é um desafio persistente, levando a casos de sequelas graves, como deformidades e perda de movimentos, e permitindo que a bactéria continue a ser transmitida na comunidade.
A pandemia de Covid-19 agravou o cenário, causando uma queda significativa nos diagnósticos de hanseníase em 2020 e 2021, tanto globalmente quanto no Brasil, gerando preocupação entre os especialistas sobre o aumento de casos não detectados.
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As Novas Ferramentas Desenvolvidas pela USP
O estudo, conduzido pela equipe do Centro de Referência Nacional em Dermatologia Sanitária e Hanseníase do Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto (HCFMRP) da USP, focou em duas frentes tecnológicas principais: uma plataforma digital baseada em IA e um método sorológico inovador.
Rastreamento com Inteligência Artificial (MaLeSQs®)
A parte da IA envolveu a aplicação de um sistema chamado MaLeSQs®, desenvolvido pela mesma equipe da USP. Este sistema analisou automaticamente as respostas de um questionário específico, o Questionário de Suspeição de Hanseníase (QSH), aplicado a indivíduos em Ribeirão Preto (SP), uma cidade com alta incidência da doença.
- Aplicação Prática: O estudo utilizou dados coletados durante um inquérito sorológico para covid-19 realizado em 2020, no qual 224 participantes responderam ao QSH, investigando sinais e sintomas da hanseníase (como manchas, dormências e dor nervosa), histórico familiar e contato.
- Função da IA: A inteligência artificial identificou padrões de risco para hanseníase com base nos sintomas relatados no questionário, auxiliando na busca ativa por novos casos e na confirmação diagnóstica precoce.
- Resultados Clínicos: As respostas ao QSH indicaram a predominância de sinais e sintomas neurológicos nos examinados, com a doença sendo diagnosticada em 32,4% dos indivíduos que relataram suspeita.
Exames Sorológicos Inovadores
Paralelamente ao rastreamento digital, a pesquisa aproveitou o biobanco de amostras de sangue dos participantes do inquérito de 2020 para testar um novo método laboratorial. Este método, desenvolvido durante o doutorado de um dos pesquisadores responsáveis, foca na detecção de anticorpos específicos contra a bactéria causadora da doença.
Identificação de Biomarcadores
O novo método sorológico detecta os anticorpos humanos IgA, IgM e IgG que reconhecem a proteína Mce1A, presente no Mycobacterium leprae. Os testes sorológicos com esses anticorpos anti-Mce1A se destacaram como os biomarcadores mais importantes para a detecção precoce, com a presença do IgM sendo notada na maioria dos casos novos, o que sugere uma infecção recente ou ativa.
Convergência e Potencial de Impacto
A eficácia combinada dessas ferramentas digitais e sorológicas demonstrou potencial para aumentar a busca ativa de casos e confirmar diagnósticos de forma mais rápida. A agilidade no diagnóstico é crucial, pois permite o início imediato do tratamento, que é o fator chave para interromper a cadeia de transmissão da hanseníase e prevenir as incapacidades permanentes associadas à doença.
Embora o estudo tenha sido focado na população de Ribeirão Preto, que registrou 153 novos casos somente em 2024, a metodologia desenvolvida pela equipe da FMRP da USP promete ser replicável e fundamental para o controle da doença em outras regiões do Brasil. A expectativa é que a integração da IA com exames laboratoriais mais sensíveis e específicos possa ser implementada em unidades básicas de saúde, transformando o cenário atual do combate à hanseníase.
Outras iniciativas globais também exploram o uso da IA no diagnóstico da hanseníase, como o sistema AI4Leprosy, desenvolvido pela Fiocruz em parceria com a Microsoft e a Fundação Novartis, que utiliza fotos de lesões e dados clínicos, alcançando mais de 90% de acerto em testes. Isso reforça a tendência de que a tecnologia é uma aliada essencial na busca pela eliminação da doença, superando desafios como a grande diversidade de manifestações clínicas da hanseníase.