Biossensor identifica câncer de pâncreas em estágios iniciais

Pesquisadores brasileiros desenvolveram um sensor eletroquímico capaz de detectar o câncer no pâncreas ainda nos estágios iniciais. O dispositivo identifica uma molécula biomarcadora (CA19-9) da doença em baixas quantidades no sangue do paciente, oferecendo uma alternativa mais simples e barata a exames convencionais e menos acessíveis.

“Nos estágios iniciais, o câncer de pâncreas é assintomático, o que faz com que a doença seja identificada, na maioria das vezes, tardiamente. É por isso também que é um dos mais letais. Tanto que, nesses casos avançados, a taxa de sobrevida em cinco anos é de apenas 3%. A ideia de desenvolver esse biossensor simples e barato surge do princípio de dar acesso à rastreabilidade dessa doença”, conta Débora Gonçalves, professora do Instituto de Física de São Carlos da Universidade de São Paulo (IFSC-USP) e coordenadora do projeto.

No estudo, publicado na revista ACS Omega, os pesquisadores descrevem o funcionamento de um sensor que detecta a presença da proteína CA19-9, o principal marcador biológico do câncer de pâncreas. A proteína é frequentemente utilizada como marcador tumoral no acompanhamento da doença, sendo identificada apenas em exames laboratoriais mais complexos.

Continua após a publicidade

“Nos testes que realizamos com 24 amostras de sangue de pacientes em diferentes estágios da doença e do grupo-controle, obtivemos respostas estatisticamente semelhantes às dos exames tradicionais. O próximo passo do nosso trabalho é ampliar o número de análises e o tipo de amostras, incluindo sangue, saliva e urina disponibilizados pelo Hospital das Clínicas da Faculdade de Medicina de Ribeirão Preto”, conta Gabriella Soares, aluna de doutorado em engenharia de materiais da USP, bolsista da FAPESP e primeira autora do estudo.

O câncer de pâncreas costuma ser identificado por meio de ensaio imunoenzimático (Elisa), que exige laboratórios equipados, mão de obra qualificada e tempo de processamento longo, quando comparado aos biossensores. “Por isso, o objetivo da pesquisa foi criar uma ferramenta de rastreio de baixo custo que facilite o acesso da população ao diagnóstico precoce, aumentando significativamente as chances de sucesso terapêutico”, afirma Soares.

Continua após a publicidade

O novo sensor atua medindo a capacidade de armazenar cargas elétricas (capacitância) em presença da glicoproteína CA19-9 no sangue dos pacientes, funcionando como um sistema de “chave e fechadura”. Isso porque a superfície do dispositivo contém anticorpos específicos contra a proteína CA19-9 e, quando o sangue do paciente entra em contato com o sensor, os anticorpos reconhecem as moléculas do biomarcador e capturam a proteína.

A ligação altera a distribuição de cargas elétricas na superfície do eletrodo e o sensor traduz essa variação em um sinal mensurável de capacitância. “Quanto maior a concentração de CA19-9, maior a variação detectada no sensor. Em cerca de dez minutos, o sistema compara o resultado com uma curva de calibração preestabelecida, estimando a quantidade da proteína no sangue. Isso nos permite identificar concentrações muito baixas de CA19-9, o que possibilita o diagnóstico precoce da doença de forma rápida e acessível”, explica Soares.

O trabalho dos pesquisadores para desenvolver uma solução rápida e barata para a detecção precoce do câncer de pâncreas não para por aí. A equipe está desenvolvendo outros dois sensores, com arquitetura e mecanismo de detecção diferentes. “Nosso objetivo é combinar a resposta desses biossensores e analisar a CA19-9 no sangue, urina e saliva de pacientes. Com isso, conseguiremos avançar na precisão e na qualidade das análises para obter um resultado extremamente alinhado com a técnica Elisa”, conta a pesquisadora.

O grupo de pesquisadores também está trabalhando com técnicas de aprendizado de máquina para compor uma ferramenta chamada “língua bioeletrônica”, que é capaz de analisar os resultados obtidos de amostras de sangue, urina e saliva. “Como o volume de dados gerado é grande, algoritmos são utilizados para identificar padrões, fazer previsões e corrigir rotas ou erros de leitura”, afirma Soares.