Artigo de Periódico
Rapid diagnosis of COVID-19 using FT-IR ATR spectroscopy and machine learning
Fecha
2021-10-11Registro en:
2045-2322
Autor
Marcelo Saito Nogueira
Leonardo Barbosa Leal
Wena Dantas Marcarini
Raquel Lemos Pimentel
Matheus Muller
Paula Frizera Vassallo
Luciene Cristina Gastalho Campos
Leonardo dos Santos
Wilson Barros Luiz
José Geraldo Mill
Valerio Garrone Barauna
Luis Felipe das Chagas e Silva de Carvalho
Institución
Resumen
O diagnóstico precoce de COVID-19 em pacientes suspeitos é essencial para estratégias de controle de contágio e redução de danos. Investigamos a aplicabilidade da espectroscopia de infravermelho por transformada de Fourier atenuada (ATR) associada ao aprendizado de máquina em fluido de suspensão de swab orofaríngeo para prever amostras positivas de COVID-19. O estudo incluiu amostras de 243 pacientes de dois estados brasileiros. As amostras foram transportadas usando diferentes meios de transporte viral (líquido 1 ou 2). O diagnóstico clínico de COVID-19 foi realizado por RT-PCR. Construímos um modelo de classificação baseado em mínimos quadrados parciais (PLS) associados ao cosseno k-vizinhos mais próximos (KNN). Nossa análise levou a 84% e 87% de sensibilidade, 66% e 64% de especificidade e 76,9% e 78,4% de precisão para as amostras dos líquidos 1 e 2, respectivamente. Com base neste estudo de prova de conceito, acreditamos que este método pode oferecer uma solução simples, sem rótulo e econômica para triagem de alto rendimento de pacientes suspeitos para COVID-19 em centros de saúde e departamentos de emergência.