MÉTODOS ESPECTROSCÓPICOS E CLASSIFICAÇÃO MULTIVARIADA APLICADA NA DIFERENCIAÇÃO DE MICRORGANISMOS PATÓGENOS
FT-IR, Fluorescência, Análise Multivariada, Cryptococcus, Klebsiella sp. e Escherichia coli.
Este trabalho demonstra o desenvolvimento de métodos de classificação multivariados, aliados a técnicas espectroscópicas, como a espectroscopia na região do infravermelho médio e de fluorescência molecular, na detecção de microrganismos patógenos: fungos e bactérias. Os primeiros estudos, buscavam a diferenciação de Cryptococcus neoformans e Cryptococcus gatti. Estes fungos são os agentes etiológicos da criptococose, cujo tratamento adequado depende da detecção e diferenciação rápida e correta da espécie. Esta determinação é atualmente feita por técnicas clássicas e moleculares e que em sua maioria são trabalhosas e dispendiosas. Como método alternativo para discriminar C. gattii e C. neoformans, foi investigada inicialmente a espectroscopia do infravermelho médio por reflectância total atenuada, aliada a técnicas de classificação multivariada (PCA-LDA/QDA, GA-LDA/QDA, SPA-LDA/QDA), no qual o modelo GA-QDA obteve sensibilidade nas classes C. neoformans e C. gatti de 84,4% e 89,3%, respectivamente, utilizando apenas 17 números de onda. Em seguida, utilizando a espectroscopia de fluorescência da matriz de emissão e excitação (EEM), combinada com métodos de classificação multivariada (UPCA-LDA/QDA, UGA-LDA/QDA, USPA-LDA/QDA, PARAFAC/PLS-DA, nPLS-DA). O modelo mais satisfatório foi o UGA-LDA, que utilizou apenas 5 comprimentos de onda, e apresentou sensibilidade de 88,9% em calibração e 100,0% de previsão para ambas as espécies, resultados que são comparáveis aos testes biológicos de rotina. O último estudo, visava a diferenciação de bactérias sensíveis e multirresistentes do gênero Klebsiella sp. e Escherichia coli. Através da espectroscopia de fluorescência molecular e os métodos de classificação multivariada: 2D-LDA, 2D-PCA-LDA, 2D-PCA-QDA e 2D-PCA-SVM. Dentre estes, os modelos que tiveram melhores desempenho para ambos os gêneros de bactéria, foram os 2D-PCA-LDA e 2D-PCA-SVM com taxas de acerto de classificação acima de 93%. Em comparação com os métodos clássicos, as metodologias propostas nestes estudos, demonstram ser uma alternativa inovadora, mais rápida e barata para a identificação de microrganismos patógenos, como fungos e bactérias, abrindo a possibilidade de aplicação em laboratórios de diagnósticos de rotina.