Pesquisadores do Instituto de Física de São Carlos (IFSC), da Universidade de São Paulo (USP), participam de um estudo internacional que investiga o uso da luz e da inteligência artificial (IA) para identificar bactérias resistentes aos antibióticos. A pesquisa abre novas perspectivas para o diagnóstico de infecções e poderá contribuir para que médicos escolham tratamentos mais adequados aos pacientes.
O trabalho científico foi publicado em 20 de outubro de 2026 na revista internacional Frontiers in Cellular and Infection Microbiology e reúne pesquisadores da USP São Carlos e da Texas A&M University, dos Estados Unidos.
A iniciativa busca enfrentar um dos maiores desafios da medicina moderna: a resistência antimicrobiana, fenômeno que ocorre quando bactérias desenvolvem mecanismos capazes de reduzir ou impedir a ação de medicamentos utilizados no combate às infecções.
Como a luz pode ajudar a identificar bactérias resistentes?
A pesquisa analisa a utilização de técnicas de espectroscopia vibracional, associadas a ferramentas de aprendizado de máquina e inteligência artificial, para reconhecer características específicas dos microrganismos.
Por meio da interação da luz com componentes das bactérias, os pesquisadores conseguem obter informações sobre sua composição e identificar alterações provocadas pela exposição aos antibióticos.
Esses dados funcionam como uma espécie de impressão digital molecular, permitindo observar diferenças entre microrganismos e acompanhar suas respostas aos medicamentos.
A inteligência artificial entra nesse processo para interpretar grandes conjuntos de informações, identificar padrões e reconhecer alterações que poderiam passar despercebidas em análises convencionais.
A combinação dessas tecnologias poderá ajudar a determinar, em menos tempo, se determinada bactéria apresenta resistência a um antibiótico.
Diagnósticos mais rápidos podem salvar vidas
Atualmente, exames laboratoriais utilizados para avaliar a sensibilidade bacteriana aos antibióticos podem exigir um período relativamente prolongado até a obtenção dos resultados.
Em casos de infecções graves, especialmente em pacientes hospitalizados, essa espera pode dificultar a definição rápida do tratamento mais adequado.
As tecnologias analisadas no estudo apresentam potencial para acelerar a identificação de bactérias resistentes e fornecer informações adicionais aos profissionais de saúde.
Com diagnósticos mais rápidos e precisos, os médicos poderão ter melhores condições de selecionar medicamentos eficazes, evitando o uso de antibióticos inadequados.
Inteligência artificial também poderá acompanhar a adaptação das bactérias
Outro aspecto importante da pesquisa é a possibilidade de monitorar o comportamento dos microrganismos durante a exposição aos medicamentos.
Além de identificar sinais de resistência, as ferramentas poderão ajudar os cientistas a compreender como determinadas bactérias modificam seu funcionamento para sobreviver à ação dos antibióticos.
Esse conhecimento é especialmente relevante no enfrentamento das chamadas superbactérias, microrganismos resistentes a diferentes medicamentos e que representam uma preocupação crescente para hospitais e sistemas de saúde.
O estudo destaca que a integração entre espectroscopia, inteligência artificial e aprendizado de máquina poderá ampliar a capacidade de classificação bacteriana, previsão de resistência e acompanhamento das alterações fisiológicas dos microrganismos.
Tecnologia ainda precisa passar por novos testes
Apesar das perspectivas promissoras, os pesquisadores ressaltam que as tecnologias analisadas ainda necessitam de estudos complementares, validação rigorosa e padronização dos procedimentos antes de uma eventual utilização em larga escala nos hospitais.
A inteligência artificial deverá atuar como ferramenta de apoio aos profissionais de saúde, complementando os métodos laboratoriais existentes, e não substituindo automaticamente os exames já estabelecidos.
Portanto, os resultados representam avanços científicos e possibilidades para o futuro do diagnóstico, mas não significam que os novos métodos já estejam disponíveis na rotina hospitalar.
Pesquisa reforça protagonismo da USP São Carlos na ciência internacional
O artigo científico tem como primeira autora a pesquisadora Claudia Patricia Barrera Patiño e conta com a participação de Jennifer Soares, da professora Kate Blanco e do professor Vanderlei Salvador Bagnato, pesquisador correspondente do trabalho.
A colaboração entre o Instituto de Física de São Carlos e a Texas A&M University demonstra a importância da integração internacional na busca por soluções para problemas de saúde pública.
Reconhecido por suas pesquisas em física aplicada e tecnologias ópticas, o IFSC/USP contribui para o desenvolvimento de ferramentas que aproximam conhecimentos de física, microbiologia, computação e medicina.
A pesquisa também evidencia o papel de São Carlos como um importante polo científico brasileiro, capaz de participar do desenvolvimento de tecnologias com potencial de aplicação mundial.
Em um cenário de crescente preocupação com a resistência aos antibióticos, os avanços investigados pelos pesquisadores poderão contribuir para diagnósticos mais rápidos, tratamentos mais direcionados e melhores resultados no atendimento aos pacientes.
Confira o estudo científico original publicado na revista internacional Frontiers in Cellular and Infection Microbiology:
Com informações de Rui Sintra – IFSC/USP.
Tendo como primeira autora a pesquisadora Claudia Patricia Barrera Patiño, e como co-autores Jennifer Soares, Profª Drª Kate Blanco e Prof. Dr. Vanderlei Salvador Bagnato (Pesquisador Correspondente), o artigo analisa como tecnologias que utilizam a luz, espectroscopia vibracional, associadas a aprendizado de máquina e inteligência artificial, para a rápida classificação bacteriana, a previsão de resistência e o monitoramento da adaptação fisiológica dinâmica durante a exposição a antibióticos.
