Um novo projeto desenvolvido por pesquisadores da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) pode revolucionar a forma como o Transtorno do Espectro Autista (TEA) é identificado na infância. Utilizando saliva e tecnologia de ponta, o estudo aposta na bioespectroscopia no infravermelho aliada à análise multivariada de dados para detectar sinais precoces do autismo de maneira não invasiva e mais objetiva.

Coordenado pelo professor Rodrigo Pegado, do Departamento de Fisioterapia (DFST/UFRN), e conduzido pelo fisioterapeuta e pesquisador João Danyell, o projeto está sendo aplicado em diferentes unidades da UFRN, como o Núcleo de Educação da Infância (NEI), o Hospital Universitário Onofre Lopes (HUOL), a Maternidade Escola Januário Cicco (MEJC) e a Divisão de Atenção à Saúde do Servidor (DAS).

“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”, explica João Danyell. A análise permite detectar alterações bioquímicas presentes na saliva por meio da absorção de luz infravermelha, revelando padrões moleculares que podem estar associados ao autismo.

O estudo conta com um grupo de controle composto por 200 crianças com idades entre três e dez anos — sendo metade com diagnóstico confirmado de TEA e a outra metade formada por crianças neurotípicas. Além da coleta de saliva, os participantes também são submetidos a avaliações clínicas, fisioterapêuticas e entrevistas sociodemográficas, com o objetivo de criar um banco de dados robusto para alimentar o algoritmo em desenvolvimento.

A proposta representa um avanço significativo frente aos métodos convencionais de diagnóstico, que ainda se baseiam, em sua maioria, na observação de comportamentos e sintomas por longos períodos. Se bem-sucedido, o algoritmo poderá oferecer uma ferramenta complementar ao diagnóstico clínico, contribuindo para a identificação precoce do TEA e possibilitando intervenções mais eficazes ainda na primeira infância.

A expectativa dos pesquisadores é que a iniciativa, ao aliar tecnologia acessível e ciência de ponta, possa futuramente ser incorporada ao sistema de saúde como parte das estratégias de triagem precoce do autismo.