Contagem Automatizada de Placas Virais

Introdução: O ensaio de placa viral é a técnica de referência para quantificar a infectividade viral, mas sua execução manual é morosa e sujeita à subjetividade, enquanto métodos automatizados proprietários apresentam alto custo. Alternativas gratuitas frequentemente carecem de robustez frente a artefatos experimentais. Objetivo: Este trabalho descreve o desenvolvimento e a validação de um método acessível de contagem automatizada de placas virais utilizando imagens capturadas por dispositivos móveis. Metodologia: O algoritmo, desenvolvido em Matlab®, utiliza técnicas de processamento digital de imagens, incluindo segmentação por morfologia matemática e a Transformada de Watershed para a separação de objetos aglutinados. A validação foi realizada com 23 imagens de ensaios de SARS-CoV-2, Mpox, OROV e Zika, comparando os resultados do algoritmo com a contagem de dois pesquisadores independentes. Resultados: A análise humana apresentou excelente reprodutibilidade (ICC = 0,999; p = 0,059). O desempenho do algoritmo demonstrou comportamento bimodal: apresentou viabilidade em ensaios de baixa titulação (contagem < 100 unidades), mas exibiu superestimação crítica em altas densidades, com Erro Médio Absoluto (MAE) de 211,09 e desvio padrão de 319,26. Discussão: As limitações identificadas incluem a variação no gradiente da monocamada celular, distorções ópticas tipo barril e a sensibilidade do modelo a ruídos e sobreposições de contornos. Conclusão: Embora promissor para amostras de baixa complexidade, o método atual carece de robustez para aplicações de alta densidade. Conclui-se ser necessária a implementação de filtros de pré-processamento mais robustos e calibração por faixas de densidade para atingir níveis de precisão adequados à substituição do método manual.