Ciência UFRN quer patentear equipamento que promete facilitar diagnóstico precoce da ELA

Um grupo multidisciplinar de 16 cientistas da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e do Instituto Santos Dumont (ISD) desenvolveu um invento que promete facilitar a identificação precoce da Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), reduzindo o tempo entre o surgimento dos sintomas e o diagnóstico. O equipamento propicia o monitoramento contínuo da progressão da ELA, possibilitando intervenções mais precisas e adaptadas às necessidades dos pacientes, estejam eles em ambientes clínicos, domiciliares ou ambulatoriais.

Dada sua originalidade, os pesquisadores realizaram a proteção intelectual e industrial através de um depósito de pedido de patente no mês de novembro, junto ao Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI), sob o nome ‘Dispositivo de Coleta de Dados de EMGs e ACC, método de processamento dos dados e sistema para análise cinemática e de desempenho físico funcional de pessoas com Esclerose Lateral Amiotrófica’.

Uma das inventoras envolvidas, Ana Paula Mendonça Fernandes, mestranda do Programa de Pós-graduação em Fisioterapia, identifica que o equipamento será utilizado como ferramenta para otimizar o diagnóstico de pessoas com ELA, poderá dar um melhor suporte para que profissionais de saúde prescrevam exercícios individualizados e específicos para a condição de cada paciente. O projeto é fruto da dissertação feita por Fernandes, sob a orientação de Ana Raquel Rodrigues Lindquist, em uma parceria institucional entre a UFRN, no âmbito do Laboratório de Inovação Tecnológica em Saúde (LAIS), unidade da Universidade localizada no Hospital Universitário Onofre Lopes e o ISD.

Doutora em Ciências Fisiológicas e Pós-doutorado em Reabilitação de Pessoas com Deficiência Neurológica, Lindquist salienta que o sistema permite a aquisição de dados neuromusculares, por meio de um dispositivo portátil e de baixo custo. A tecnologia é capaz também de classificar e analisar sinais biológicos de forma não invasiva em pessoas com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA), por meio de uma rotina de comunicação com o computador. O sistema extrai e categoriza as características do sinal eletromiográfico utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina para identificar biomarcadores como os níveis de fadiga muscular. “Dada a raridade da ELA, é fundamental aprofundar os estudos para ampliar o entendimento da doença. Acreditamos que a integração deste sistema ao Sistema Único de Saúde poderá facilitar o diagnóstico e ajudar na tomada de decisão terapêutica é promissora”, pontua Lindquist.

Ana Paula Fernandes coloca que, futuramente, os algoritmos de IA desenvolvidos a partir deste dispositivo poderão ser acoplados a uma órtese pneumática para auxiliar o movimento de abertura e fechamento da mão, dando suporte ao usuário de acordo com a fadiga identificada. Por sua vez, Lindquist pontua que, dessa forma, novos recursos diagnósticos e terapêuticos acessíveis poderão contribuir para o avanço no diagnóstico e tratamento da ELA, além de abrir portas para pesquisas em outras doenças neuromusculares.

“Pensamos nele como um sistema capaz de identificar diferenças estatísticas nos níveis de fadiga entre pessoas com ELA e pessoas saudáveis e como uma ferramenta valiosa para o eletrodiagnóstico da doença. A tecnologia pode acelerar o diagnóstico e o início de programas de reabilitação e tratamento, impactando positivamente a qualidade de vida dos pacientes. Além disso, o projeto tem o potencial de reduzir a lacuna de conhecimento sobre a análise biomecânica de indivíduos com ELA”, acentua Danilo Alves Pinto Nagem, professor do Departamento de Engenharia Biomédica e pesquisador vinculado ao LAIS.

O docente complementa que o sistema de aquisição de dados está em fase de ajustes finais, enquanto a rotina de comunicação e armazenamento de dados está sendo aprimorada. “Paralelamente, estamos pesquisando algoritmos na literatura para identificar a fadiga, visando sua futura integração ao sistema”, situa o pesquisador. Nagem estabelece que alguns protótipos já foram testados em ambiente laboratorial e que o dispositivo se encontra no Nível de Maturidade Tecnológica 4 (TRL 4), fase em que os componentes do sensor estão sendo validados, em conformidade com a norma ISO 16290:2013.

Patente como incentivo

A nova tecnologia envolveu a articulação de conhecimento de equipe multiprofissional de pesquisadores do LAIS, como a participação de Danilo Nagem e Ricardo Valentim; e do ISD, com a colaboração de Denis Delisle, Gabriel Vasiljevic e Luiz Henrique Bertucci. Os três últimos foram responsáveis pelo desenvolvimento da parte técnica e do sistema de aquisição de dados, com foco especial no hardware, processamento dos dados e aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina.

Além disso, o desenvolvimento do equipamento contou com o suporte de três bolsistas de iniciação científica da UFRN: Mikael Marcos e Magno do Nascimento, acadêmicos dos cursos de Engenharia Biomédica e Fisioterapia, respectivamente, que se dedicaram à busca de algoritmos de aprendizado de máquina para categorização da fadiga, e Wesley Wagner, acadêmico do curso de Engenharia Mecatrônica, que atua no desenvolvimento do sistema de comunicação e armazenamento de dados.

O grupo encara que as patentes são indicadores de inovação e impacto, evidenciando a originalidade e aplicabilidade dos estudos acadêmicos. “Esse processo, além de assegurar a propriedade intelectual sobre uma invenção, incentiva a criação de soluções práticas no meio acadêmico, impulsionando o desenvolvimento de tecnologias que atendam a necessidades reais, enriquecendo a formação de pesquisadores e alunos”, finaliza Ana Raquel Rodrigues Lindquist. A UFRN busca patentear invento que promete facilitar a identificação precoce da Esclerose Lateral Amiotrófica.

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