15 janeiro de 2025 UFRN busca patentear invento que promete facilitar identificação precoce da Esclerose Lateral Amiotrófica

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.

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