Projeto da UFRN usa saliva para triagem precoce do autismo

Pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) desenvolveram uma nova abordagem para uma triagem precoce do Transtorno do Espectro Autista (TEA). O método utiliza a análise da saliva por meio de bioespectroscopia no infravermelho, associada a técnicas avançadas de análise multivariada, oferecendo uma alternativa promissora e menos invasiva para identificar o TEA em seus estágios iniciais.

Coordenado pelo professor Rodrigo Pegado, do Departamento de Fisioterapia (DFST/UFRN) e conduzido pelo fisioterapeuta João Danyell, o projeto visa desenvolver um algoritmo baseado em dados espectroscópicos que possa auxiliar no diagnóstico de crianças com suspeita de TEA. A coleta e análise estão sendo conduzidas no Núcleo de Educação da Infância (NEI/UFRN), no ambulatório de neuropediatria do Hospital Universitário Onofre Lopes (HUOL), na Divisão de Atenção à Saúde do Servidor (DAS/UFRN), na Maternidade Escola Januário Cicco (MEJC/UFRN) e no DFST.

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A técnica utilizada, a bioespectroscopia no infravermelho, é uma abordagem que permite identificar a composição química de amostras biológicas com base na absorção de luz infravermelha por moléculas presentes no material analisado. A partir do espectro gerado, que reflete características moleculares específicas, é possível detectar alterações bioquímicas sutis que possam estar associadas ao TEA. “A bioespectroscopia com saliva é uma técnica não invasiva e adequada para crianças. Com o uso de inteligência artificial, esperamos tornar possível uma triagem precoce e mais precisa”, afirma João Danyell.

A pesquisa envolve um grupo de controle com 200 crianças entre três e 10 anos, sendo 100 com diagnóstico médico de TEA e 100 neurotípicas (sem diagnóstico de TEA). Além da coleta de saliva, os participantes passam por avaliações clínicas, sociodemográficas e fisioterapêuticas, compondo um banco de dados para análise estatística.

Com a combinação da bioespectroscopia e da análise multivariada de dados, o projeto busca desenvolver um algoritmo de triagem capaz de identificar padrões bioquímicos associados ao TEA ainda nos primeiros anos de vida. A proposta tem potencial para transformar o processo de diagnóstico do transtorno, hoje baseado majoritariamente em observações comportamentais, tornando-o mais precoce, objetivo e acessível.

Fonte: https://agorarn.com.br/ultimas/projeto-da-ufrn-usa-saliva-triagem-autismo/