Dispositivo com IA promove cura rápida de feridas crônicas

Tecnologia inovadora feita com matriz dérmica acelular detecta alterações no microambiente da ferida e promove a regeneração da pele.

Dispositivo com IA promove cura rápida de feridas crônicas — • Dispositivo para monitoramento multimodal com consumo ultrabaixo de energia • Processamento de sinais orientado por IA para monitoramento sem interferências • O dispositivo apresenta biocompatibilidade completa e promove a cicatrização de feridas • O dispositivo permite integração perfeita da eletrônica com tecidos biológicos.

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Pesquisadores da Universidade de Pequim, em parceria com instituições na Alemanha, Taiwan e China, desenvolveram um dispositivo bioeletrônico de última geração capaz de monitorar em tempo real quatro biomarcadores essenciais em feridas: glicose, temperatura, pH e umidade. O diferencial da tecnologia está em sua base: uma matriz dérmica acelular extraída de tecido dérmico suíno, totalmente biocompatível e com propriedades terapêuticas.

“A inovação está em combinar sensoriamento multimodal com tratamento, tudo em um único dispositivo de baixíssimo consumo energético”, explicam os autores.

A matriz de colágeno foi tratada com alicina — composto antimicrobiano natural derivado do alho — e recoberta com eletrodos de ouro e uma camada isolante de fosfato de cálcio. O resultado é um sensor flexível que responde a estímulos elétricos de forma precisa, sem interferir no tecido vivo.

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Segundo os pesquisadores, o dispositivo consome apenas 5 pW (picoWatts), tornando-se o mais eficiente entre os bioeletrônicos já testados nesse tipo de aplicação.

O dispositivo utiliza uma abordagem de “fusão de características” para interpretar sinais elétricos complexos, com auxílio de redes neurais convolucionais. Isso permite a identificação precisa dos níveis de cada biomarcador, mesmo quando ocorrem simultaneamente.

Os dados analisados em nuvem são convertidos em gráficos de alta precisão. Em testes com diferentes níveis de glicose, por exemplo, a acurácia de classificação atingiu 92,6%.

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A capacidade de sensoriamento multimodal e os mecanismos de funcionamento no dispositivo

Capacidade de detecção multimodal e mecanismos de funcionamento do dispositivo — (A–D) A capacidade aumentada deste dispositivo em detectar GC (A), temperatura (B), pH (C) e MC (D) por meio de aprendizado de máquina, contendo resultados t-SNE das saídas de detecção (i) e figura ROC com a precisão do aprendizado de máquina (ii). (E) Ilustração deste dispositivo apresentando capacidade multimodal de sensoriamento por meio de aprendizado de máquina baseado em nuvem com fusão de características. (F e G) Figura t-SNE (F), figura ROC (G) e precisão do aprendizado de máquina no sensoriamento multimodal de GC, temperatura, pH e MC no dispositivo. A ilustração em (G) é uma matriz de confusão simplificada com precisão média de 92,6% na discriminação dos 4 sinais. (H–J) Mecanismos elétricos no dispositivo sem nenhum tratamento (H), na detecção de GC (I) e na detecção de pH (J) sob estímulos elétricos.

Além da função diagnóstica, o dispositivo também atua diretamente no tratamento. Ensaios com ratos mostraram que feridas tratadas com o sensor cicatrizaram mais rapidamente, com maior formação de vasos sanguíneos, deposição de colágeno e proliferação celular.

“Obtivemos uma taxa de inibição bacteriana superior a 95% contra Staphylococcus aureus”, destacam os autores. O efeito antimicrobiano foi atribuído à combinação da matriz de colágeno com a alicina.

Testes de citotoxicidade in vitro mostraram aumento da proliferação celular nas culturas tratadas com o dispositivo. Já em experimentos com ratos, não foram observados efeitos colaterais em órgãos vitais, como fígado, pulmões ou rins.

As análises histológicas e de RNA também confirmaram a ativação de genes associados à regeneração tecidual e à modulação do sistema imune, reforçando a atuação terapêutica da tecnologia.

Com a crescente demanda por dispositivos médicos capazes de realizar diagnósticos personalizados e intervenções contínuas, essa plataforma bioeletrônica representa um avanço importante na interface entre tecnologia, biologia e inteligência artificial.

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“Nosso objetivo é desenvolver um sistema inteligente que não apenas monitore o ambiente da ferida, mas atue em tempo real para promover a cura”, concluem os pesquisadores.

Referência: Liu, Y., Liu, Z., Duan, X., et al. Wound monitoring based on machine learning using a pro-healing acellular dermal matrix. Device, Volume 3, Article 100808, Elsevier. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.device.2025.100808