Visa desenvolver uma plataforma de telemedicina, utilizando métodos computacionais de inteligência artificial -deep learning- para apoio ao diagnóstico médico fazendo uso de imagem de raio-X para rastreamento rápido, barato e seguro da COVID-19 a partir de um protótipo em funcionamento experimental, disponível em: Projeto Predict COVID-19.

Desenvolvimento de técnicas de processamento de imagens e reconhecimento de padrões para interpretação de exames médicos, sobretudo radiológicos, aplicados a sistemas de atendimento à distância.

Um dos principais gargalos na detecção da COVID-19 é a falta de testagem, assim como a possibilidade de falsos negativos. Alguns casos somente apresentam sintomas quando já estão evoluindo para uma síndrome respiratória aguda, o que torna o tratamento mais complexo. Nesses casos, uma avaliação rápida e segura poderia diminuir sensivelmente o agravamento dos casos de pacientes e preservar vidas. Este projeto busca agregar ferramentas digitais com metodologias inovadoras, como a inteligência artificial, ao uso de diagnósticos acessíveis, como o raio-X para apresentar um rastreamento rápido e confiável aos profissionais da saúde via telemedicina. O projeto está relacionado com a formação de recursos humanos no PPG em Nanociências, relacionado com a Modelagem e Simulação de Biossistemas e Nanomateriais. A formação de pesquisadores neste tema é relevante para o enfrentamento à pandemia da COVID-19 e abre perspectivas para aplicação do modelo em diagnósticos e tratamentos de outras doenças. Para o desenvolvimento propõe-se o uso tecnologias atuais na área de inteligência computacional, como métodos avançados de machine learning e deep learning. As redes neurais convolucionais, em especial, tem obtido resultados que tem superado métodos tradicionais para diversos problemas. Além disso, a proposta possui potencial inovador para gerar registro de software com seção de uso para os órgãos públicos de saúde. Dentre os principais aspectos a serem destacados, citam-se: (i) o baixo custo do exame de raio-X; (ii) agilidade de resposta do exame e disponibilidade de acesso, uma vez que o exame de raio-X é rápido e acessível nos menores municípios no interior do Brasil; (iii) alta escalabilidade, através de um sistema online no modelo serviço sob demanda (SaaS do inglês), provendo o acesso universal a um sistema de análise de imagens raio-X; e (iv) análise post-mortem segura, isto é, o modelo proposto permite a execução de análise post-mortem, sem contato físico com o corpo do paciente, aumentando a segurança da equipe envolvida e diminuindo o número de subnotificações, que deve ser mitigado para evitar má gestão do controle de identificação geográfica e numérica, do contágio populacional. Paralelamente, a Instituição, organizou, em cooperação com a UFSM, plataforma digital de telemedicina específica denominada LAUDUZ (lauduz.org) para o combate do COVID-19. O objetivo da LAUDUZ é prestar atendimento online, rápido e gratuito a pacientes suspeitos de portarem o COVID-19. O sistema permite triagem, diagnóstico e acompanhamento dos pacientes por médicos voluntários ou acadêmicos via telemedicina; armazenamento de prontuários em banco de dados criptografados; e atendimento online e gratuito à população.

Uma das principais dificuldades enfrentadas no combate à COVID-19 é que, como a doença avança rapidamente, não se consegue realizar a testagem de todos os casos. Isto dificulta a proposição de políticas mais adequadas ao enfrentamento da doença. Consequentemente, gestores estão sempre trabalhando com dados subestimados e desatualizados, não conseguindo encaminhar as melhores decisões, seja para a conduta médica apropriada, seja para melhorar a gestão (com o endurecimento ou afrouxamento de políticas de distanciamento social, por exemplo). A insegurança quanto ao real número dos casos da COVID-19 é um dos elementos mais preocupantes para a tomada de decisão, uma vez que estudos apontam que muitos casos são subnotificados devido ao baixo número de exames realizados. O problema que se pretende abordar neste projeto de pesquisa é o desenvolvimento de uma plataforma computacional, com serviço de apoio ao diagnóstico médico de rastreamento da COVID-19 por meio de imagem de raio-X, além de ferramenta estatística para apresentação de índices regionais do COVID-19 e interação com equipe médica via telemedicina. Destaca-se que o desenvolvimento e aplicação deste projeto está diretamente relacionado com a formação de recursos humanos qualificados, voltados exclusivamente ao desenvolvimento de estudos, procedimentos e inovações tecnológicas em telemedicina e análise de dados radiológicos para o enfrentamento à pandemia da COVID-19. A amplitude deste projeto criará uma equipe multiprofissional e interdisciplinar para o desenvolvimento de estudos e produtos para diagnósticos e dados de outras doenças que utilizam imagens, como por exemplo o câncer.

A relevância deste projeto: desenvolvimento de um sistema digital integrado, via ferramentas de inteligência artificial com exames diagnósticos acessíveis, como o raio-X para um marcador de COVID-19 e outras doenças, fazendo uso de telemedicina; uso desse sistema em pequenos estabelecimentos de saúde, os quais dispõe de imagens de raio-X, ampliando e interiorizando o acesso à diagnósticos do COVID-19; criação de um mapeamento do panorama epidemiológico de infecção; formação de recursos humanos no PPG em Nanociências, com foco em modelagem, simulações, procedimentos e inovações tecnológicas em telemedicina e análise de dados. O diagnóstico rápido, barato e preciso e que pode atender uma demanda populacional ampliada em termos de abrangência geográfica é fundamental para reduzir e atenuar os efeitos da pandemia do COVID-19 e também abre perspectivas de investigação de outras doenças.

A pandemia causada pelo agente viral SARS-CoV-2 sem dúvidas é o maior desafio que estamos enfrentando na atualidade afetando diretamente todos os setores da sociedade e, em especial a saúde pública. A doença induzida pelo Coronavírus (COVID-19) é classificada como um grave problema de saúde pública internacional, sendo já declarada como surto em 31 de janeiro de 2020. A conduta adotada em quase totalidade das unidades federativas do Brasil é o isolamento social acompanhado de testagens de pacientes sintomáticos, preferencialmente, para agilizar os procedimentos de isolamento e tratamento dos sintomas, em razão do número limitado de testes disponíveis nas unidades de saúde. Contudo, uma parcela da população infectada, mas não diagnosticada, agrava ainda mais o potencial pandêmico desse vírus respiratório emergente em virtude de apresentarem sintomas leves, limitados ou até mesmo inexistentes. Assim, observa-se a importância de um processo de triagem eficiente e rápido para diminuir o número de vítimas acometidas com o novo coronavírus. Por isso, este projeto visa o desenvolvimento de uma plataforma integrada entre o setor de imagem e os serviços de telemedicina, capaz de auxiliar na triagem de casos suspeitos, encaminhando aqueles com maior probabilidade de serem positivos para a etapa de exames clínicos e os negativos para continuarem em observação. Segundo o Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem, as radiografias de tórax de pacientes portadores do vírus tipicamente mostram opacidades de espaço aéreo multifocais de modo similar a outros infecções por coronavírus e ainda salienta que os achados da radiografia de tórax são tardios em comparação com a Tomografia Computadorizada de Alta Resolução. Ainda assim, a radiografia convencional é considerada de baixo custo e de rápida aquisição em relação aos outros exames de diagnóstico de imagem e, portanto, sua utilização torna-se bastante pertinente quando submetido a análise computacional baseada em inteligência artificial, particularmente deep learning e visão computacional, potencializando a acurácia dos diagnósticos. Nesse contexto e sob exigências da Organização Mundial da Saúde (OMS) com relação aos testes utilizados em rastreamento de doenças serem seguros, relativamente baratos e de fácil aceitação pela população, terem sensibilidade e especificidades comprovadas, além de relação custo-efetividade, o sistema digital pode ser adotado como um teste padrão de triagem da população brasileira para ajudar a combater a pandemia e gerar um mapeamento das infecções. Paralelamente, a telemedicina emergiu rapidamente quanto à uma forma de avaliação segura e à distância de pacientes suspeitos de COVID-19. A telemedicina quanto a telessaúde envolvem a transferência eletrônica de informações médicas e de saúde entre locais distantes e participantes. Nos dois casos, o recurso distintivo é a dependência da tecnologia de informação como substituto do contato pessoal entre os participantes do processo. No Brasil, a telemedicina estava em processo de implementação há anos, porém esse processo foi acelerado com a chegada do SARS-CoV-2, a qual foi considerada emergência internacional em saúde pública pela OMS. Partindo deste objetivo e do princípio de que o distanciamento social é a principal linha de frente contra a pandemia do novo coronavírus, foi desenvolvido um serviço digital específico para o combate de pandemias e atendimento médico de emergência em Santa Maria, a partir da iniciativa privada e das Universidade Franciscana (UFN) e Federal (UFSM). O Lauduz (lauduz.org) foi o primeiro serviço online de teleconsulta ativa contra a COVID-19 no Brasil, com o objetivo de prestar atendimento online, rápido e gratuito a pacientes suspeitos de portarem o novo coronavírus. O sistema permite triagem, diagnóstico e acompanhamento dos pacientes por médicos voluntários e acadêmicos do curso de medicina através de telemedicina; armazenamento de prontuários em banco de dados criptografados; e atendimento online e gratuito à população. Entretanto, esse serviço ainda é limitada no que concerne a integração de exames laboratoriais ou por imagens. Desta forma, a integração de serviços de teleconsulta/telemedicina com dados clínicos e diagnósticos por imagens tratados com inteligência artificial geraria um score de risco fundamental para triagem de pacientes, criando uma plataforma inovadora de rastreamento do COVID-19 e outras doenças. Desta forma, a plataforma proposta neste projeto visa integrar serviços de teleconsulta/telemedicina com sistema computacional de reconhecimento computacional de padrões de imagens via métodos de inteligência artificial. Ao analisar a imagem de um raio-x, o sistema confronta com o conhecimento adquirido através da leitura de imagens pré-carregadas no próprio sistema, denominada base de treinamento, e classifica a entrada atual conforme parâmetros determinados em um modelo matemático representativo do teste a ser feito (no caso, classificar em relação a COVID-19). Nesse sentido, um protótipo como a concepção de um modelo experimental inicial de classificação, utilizando imagens de raio-X provenientes de dois hospitais no RS, Hospital Casa de Saúde de Santa Maria e Hospital São Francisco de Paula de Passo Fundo, identificando seis casos positivos de COVID-19, que foram verificados clinicamente com o teste convencional. Além desses testes, foram coletadas imagens Raio-X COVID-19 positivo em bancos de imagens, corretamente classificadas pelo modelo.O índice de acerto aumenta à medida que novas imagens são inseridas no sistema, como forma de “re-treinamento”, quando em posse de imagens e seus respectivos diagnósticos, sendo informações atualizadas. A versão experimental do classificador de Raio-X foi registrada no Instituto Nacional de Propriedade Industrial (INPI) sob nr. BR512020000578-0 e encontra-se acessível on-line no endereço http://predictcovid.com.br na sua versão “alpha” (certificado anexo). Para a implementação dessa plataforma integrada inúmeros esforços de recursos humanos são necessários desde a prospecção, treinamento do sistema de rastreamento, integração com teleconsultas/telemedicina, treinamentos de equipe, etc. A metodologia de desenvolvimento escolhida para a execução do projeto será a metodologia Scrum, com reuniões através de chamadas virtuais, para gerenciamento e acompanhamento do cronograma, utilizando da sinergia de reuniões curtas e objetivas para resolução em curtos prazos de pacotes pequenos de soluções pontuais. As atividades a seguir serão executadas. - Prospecção: será realizada uma revisão do estado da- arte das temáticas, assim como das soluções tecnológicas que as implementam. A proposta é ter um benchmark das principais abordagens e como isto pode afetar positivamente o desenvolvimento do projeto. - Prototipação e Desenvolvimento: Para a prototipação, pretende-se construir um sistema que permita ao usuário enviar uma ou mais imagens de raio-X do paciente e receber um relatório gerado pelo modelo computacional proposto. - Treinar o modelo com imagens: o modelo retorna uma imagem que é positiva (para o COVID-19), negativa ou inconclusiva. O treinamento do modelo é realizado com imagens reais de casos de COVID-19 confirmados por meio de testes convencionais, levando a retroalimentação para aumentar a acurácia na detecção. - Construção do mapa de dados do sistema: a construção do mapa de dados será executada de acordo com a análise das características e seus efeitos no modelo computacional de predição. - Privacidade e a segurança dos dados: oferecer um sistema de armazenamento consistente com a Lei Geral de Proteção de Dados, utilizando anonimização de informações, garantindo a segurança dos dados dos pacientes, médicos e instituições. - Validação do modelo: um conjunto de estudos de caso, todos baseados em ambientes reais, serão utilizados para validar o modelo. Os resultados obtidos servirão de retroalimentação para a etapa de treinamento do algoritmo, para o contínuo aprimoramento da ferramenta. - Implantação de serviço experimental: é uma atividade contínua, com versionamento baseado na qualidade de resposta do serviço de saúde. - Avaliação do serviço experimental: serão coletados os feedbacks com os profissionais da saúde, apresentados como indicadores do funcionamento da plataforma. - Produção de material de apoio e publicação científica: será realizado o desenvolvimento do material de suporte técnico para os usuários do sistema, como manuais, folders e tutoriais de uso do sistema, para capacitação dos usuários, bem como relatórios parciais de acompanhamento e a publicação de artigos científicos em periódicos de bom nível. Esse projeto destaca a formação de um grupo de pesquisa multiprofissional e interdisciplinar permanente de pesquisadores/estudantes das áreas de computação, física médica, medicina e nanociências com foco no desenvolvimento de novas tecnologias em saúde.

- Descrição da pesquisa dentro do projeto: Esta pesquisa tem por objetivo a realização de genotipagens para um gene relacionado a ativação inflamatória em humanos. Além disso, também serão avaliados critérios e características clínicas relacionadas à COVID-19. Dessa forma, pretende-se descrever uma possível correlação entre aspectos genotípicos e a fisiopatologia da COVID-19 de forma a ter-se um panorama preditor sintomatológico. Também neste projeto serão desenvolvidos estudos in vitro e in vivo que permitam a avaliação de diferentes agentes nanoestruturados com potencial anti-inflamatório.
- Área temática: Biologia molecular, Nanociências, Nanofarmacologia.
- Contexto da pesquisa: A pandemia causada pelo agente viral SARS-CoV-2, ou como é mais conhecido “Novo Coronavírus”, sem dúvidas é o maior desafio que estamos enfrentando na atualidade em termos de saúde pública e de economia. Logo, a doença induzida pelo Novo Coronavírus (COVID-19) é classificada como um grave problema de saúde pública de parâmetros pandêmicos. Dessa forma, acredita-se ser de grande importância a busca pelo melhor entendimento da fisiopatologia da COVID-19, baseando-se nas características de individualização dos acometidos.
- Relevância: Considerando que ainda não possuímos nenhum método terapêutico curativo e que estamos a espera da vacinação, se faz de relevância o desenvolvimento de estudos científicos que permitam o entendimento da fisiopatologia da COVID-19 considerando aspectos genotípicos de individualização. Ademais, estudos que permitam a avaliação de potenciais agentes com atividade anti-inflamatória são de grande importância para que possa evoluir na área farmacológica junto a temática da pandemia.

Diagnóstico através de Biossensores:
-Nanopartículas de ouro (AuNPs)
Udugama, B., Kadhiresan, P., Kozlowski, H. N., Malekjahani, A., Osborne, M., Li, V. Y. C., et al. (2020). Diagnosing COVID-19: the disease and tools for detection. ACS Nano 14, 3822–3835. doi: 10.1021/acsnano.0c02624.

Morales-Narváez, E., and Dincer, C. (2020). The impact of biosensing in a pandemic outbreak: COVID-19. Biosens. Bioelectron. 163:112274. doi: 10.1016/j.bios.2020.112274.

Sheridan, C. (2020). Fast, portable tests come online to curb coronavirus pandemic. Nat. Biotechnol. 38, 515–518. doi: 10.1038/d41587-020-00010-2.

Moitra, P., Alafeef, M., Dighe, K., Frieman, M., and Pan, D. (2020). Selective naked-eye detection of SARS-CoV-2 mediated by N gene targeted antisense oligonucleotide capped plasmonic nanoparticles. ACS Nano 14, 7617–7627. doi: 10.1021/acsnano.0c03822.

-Óxido de grafeno (GO)
Seo, G., Lee, G., Kim, M. J., Baek, S. H., Choi, M., Ku, K. B., et al. (2020). Rapid detection of COVID-19 causative virus (SARS-CoV-2) in human nasopharyngeal swab specimens using field-effect transistor-based biosensor. ACS Nano 14, 5135–5142. doi: 10.1021/acsnano.0c02823.

Joshi, S. R., Sharma, A., Kim, G.-H., and Jang, J. (2020). Low cost synthesis of reduced graphene oxide using biopolymer for influenza virus sensor. Materials Science and Engineering: C 108, 110465. doi:10.1016/j.msec.2019.110465.

Palmieri, V., and Papi, M. (2020). Can graphene take part in the fight against COVID-19? Nano Today 33, 100883. doi:10.1016/j.nantod.2020.100883.

Seo, G., Lee, G., Kim, M. J., Baek, S.-H., Choi, M., Ku, K. B., et al. (2020). Rapid Detection of COVID-19 Causative Virus (SARS-CoV-2) in Human Nasopharyngeal Swab Specimens Using Field-Effect Transistor-Based Biosensor. ACS Nano 14, 5135–5142. doi:10.1021/acsnano.0c02823.

Mainardes, R. M., and Diedrich, C. (2020). The potential role of nanomedicine on COVID-19 therapeutics. Ther. Deliv. 11, 411–414. doi: 10.4155/tde-2020-0069.
-Nanoparticulas inorgãnicas (INPs)
-Nanopartículas de ouro (AuNPs)
Yang, X., Yang, M., Pang, B., Vara, M., and Xia, Y. (2015). Gold nanomaterials at work in biomedicine. Chem. Rev. 115, 10410–10488. doi: 10.1021/acs.chemrev.5b00193.

Huang, C., Wang, Y., Li, X., Ren, L., Zhao, J., Hu, Y., et al. (2020). Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China. Lancet 395, 497–506. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30183-5. (possibilidade de tratamento com COVID-19)

-Nanoparticula de prata (AgNPs)
-Nanopartícula de óxido de ferro (IONPs)
Anselmo, A. C., and Mitragotri, S. (2019). Nanoparticles in the clinic: an update. Bioeng. Transl. Med. 4:e10143. doi: 10.1002/btm2.10143.

Liu e Li, 2020 Disponivel para download online em: https://chemrxiv.org/ndownloader/files/22283226.

Zhou, F., Yu, T., Du, R., Fan, G., Liu, Y., Liu, Z., et al. (2020). Clinical course and risk factors for mortality of adult inpatients with COVID-19 in Wuhan, China: a retrospective cohort study. Lancet 395, 1054–1062. doi: 10.1016/S0140-6736(20)30566-3.

Bisso, S., and Leroux, J. C. (2020). Nanopharmaceuticals: a focus on their clinical translatability. Int. J. Pharm. 578:119098. doi: 10.1016/j.ijpharm.2020.119098.

-Nanopartículas de sílica mesoporosa (MSNPs)
Lee, E. C., Nguyen, C. T. H., Strounina, E., Davis-Poynter, N., and Ross, B. P. (2018). Structure-activity relationships of GAG mimetic-functionalized mesoporous silica nanoparticles and evaluation of acyclovir-loaded antiviral nanoparticles with dual mechanisms of action. ACS Omega 3, 1689–1699. doi: 10.1021/acsomega.7b01662.

-Nanopartículas orgânicas : Nanotubos de carbono e nanopartículas de grafeno
Palmieri, V., and Papi, M. (2020). Can graphene take part in the fight against COVID-19? Nano Today 33, 100883. doi:10.1016/j.nantod.2020.100883.

-Nanoparticulas polimericas
Singh, L., Kruger, H. G., Maguire, G. E. M., Govender, T., and Parboosing, R. (2017). The role of nanotechnology in the treatment of viral infections. Ther. Adv. Infect. Dis. 4, 105–131. doi: 10.1177/2049936117713593.

Lembo, D., Donalisio, M., Civra, A., Argenziano, M., and Cavalli, R. (2018). Nanomedicine formulations for the delivery of antiviral drugs: a promising solution for the treatment of viral infections. Expert Opin. Drug Deliv. 15, 93–114. doi: 10.1080/17425247.2017.1360863.

U.S. National Library of Medicine (2020). ClinicalTrials.gov. Available online at: https://clinicaltrials.gov/. (accessed July 22, 2020).

-Dendrímeros
Kandeel, M., and Al-Nazawi, M. (2020). Virtual screening and repurposing of FDA approved drugs against COVID-19 main protease. Life Sci. 251:117627. doi: 10.1016/j.lfs.2020.117627.

-Nanoparticulas lipidicas
NPs baseados em lipídios têm grande potencial para se traduzir em contextos clínicos de COVID-19 porque se biodegradam e têm biocompatibilidade promissora.

a) Anti-sépticos para limpeza de ambientes e superfícies e cuidados com a saúde
Murphy, F., Tchetchik, A., and Furxhi, I. (2020). Reduction of health care-associated infections (HAIs) with antimicrobial inorganic nanoparticles incorporated in medical textiles: an economic assessment. Nanomaterials 10:999. doi: 10.3390/nano10050999.

Weiss, C., Carriere, M., Fusco, L., Capua, I., Regla-Nava, J. A., Pasquali, M., et al. (2020). Toward nanotechnology-enabled approaches against the COVID-19 pandemic. ACS Nano 14, 6383–6406. doi: 10.1021/acsnano.0c03697.

-Nanoparticulas de TiO2
Murphy, F., Tchetchik, A., and Furxhi, I. (2020). Reduction of health care-associated infections (HAIs) with antimicrobial inorganic nanoparticles incorporated in medical textiles: an economic assessment. Nanomaterials 10:999. doi: 10.3390/nano10050999.

-Grafeno
Palmieri, V., and Papi, M. (2020). Can graphene take part in the fight against COVID-19? Nano Today 33:100883. doi: 10.1016/j.nantod.2020.100883.

b) Equipamentos de proteção individual (EPIs)
-Nanofibras
Ramakrishna, S., Fujihara, K., Teo, W. E., Yong, T., Ma, Z., and Ramaseshan, R. (2006). Electrospun nanofibers: solving global issues. Mater. Today 9, 40–50. doi: 10.1016/S1369-7021(06)71389-X.

Akduman, C., and Akcakoca Kumbasar, E. P. (2018). Nanofibers in face masks and respirators to provide better protection. IOP Conf. Ser. Mater. Sci. Eng. 460:012013. doi: 10.1088/1757-899X/460/1/012013.

-Nanofibras +NPTIO2
Weiss, C., Carriere, M., Fusco, L., Capua, I., Regla-Nava, J. A., Pasquali, M., et al. (2020). Toward nanotechnology-enabled approaches against the COVID-19 pandemic. ACS Nano 14, 6383–6406. doi: 10.1021/acsnano.0c03697.

Kim (2020). Reusable Nano-Filtered Face Mask Could Relieve COVID-19 Supply Issues. Available online at: https://nano-magazine.com/news/2020/3/18/reusable-nano-filtered-face-mask-could-relieve-covid-19-supply-issues. (acesso, 07 janeiro 2021).

c) Máscaras e roupas de proteção
-NPs de iodeto de cobre
Fujimori, Y., Sato, T., Hayata, T., Nagao, T., Nakayam, M., Nakayam, T., et al. (2012). Novel antiviral characteristics of nanosized copper(I) iodide particles showing inactivation activity against 2009 pandemic H1N1 influenza virus. Appl. Environ. Microbiol. 78, 951–955. doi: 10.1128/AEM.06284-11.

-AgNPs
Galdiero, S., Falanga, A., Vitiello, M., Cantisani, M., Marra, V., and Galdiero, M. (2011). Silver nanoparticles as potential antiviral agents. Molecules 16, 8894–8918. doi: 10.3390/molecules16108894.

-Nanocluster / sílica de prata
Balagna, C., Perero, S., Percivalle, E., Nepita, E. V., and Ferraris, M. (2020). Virucidal effect against Coronavirus SARS-CoV-2 of a silver nanocluster/silica composite sputtered coating. Open Ceram. 1:100006. doi: 10.1016/j.oceram.2020.100006.

VACINAS:

Nasrollahzadeh, M., Sajjadi, M., Soufi, G. J., Iravani, S., and Varma, R. S. (2020). Nanomaterials and nanotechnology-associated innovations against viral infections with a focus on coronaviruses. Nanomaterials 10:1072. doi: 10.3390/nano10061072.

Poon, C., and Patel, A. A. (2020). Organic and inorganic nanoparticle vaccines for prevention of infectious diseases. Nano Express. 1, 1–11. doi: 10.1088/2632-959X/ab8075.

-Lipossomas e NP poliméricas
Poon, C., and Patel, A. A. (2020). Organic and inorganic nanoparticle vaccines for prevention of infectious diseases. Nano Express. 1, 1–11. doi: 10.1088/2632-959X/ab8075.

Liu, C., Zhou, Q., Li, Y., Garner, L. V., Watkins, S. P., Carter, L. J., et al. (2020). Research and development on therapeutic agents and vaccines for COVID-19 and related human coronavirus diseases. ACS Cent. Sci. 6, 315–331. doi: 10.1021/acscentsci.0c00272.

-Nanopartículas de ouro (AuNPs)
Dykman, L. A. (2020). Gold nanoparticles for preparation of antibodies and vaccines against infectious diseases. Expert Rev. Vaccines 19, 465–477. doi: 10.1080/14760584.2020.1758070.

Sekimukai, H., Iwata-Yoshikawa, N., Fukushi, S., Tani, H., Kataoka, M., Suzuki, T., et al. (2020). Gold nanoparticle-adjuvanted S protein induces a strong antigen-specific IgG response against severe acute respiratory syndrome-related coronavirus infection, but fails to induce protective antibodies and limit eosinophilic infiltration in lungs. Microbiol. Immunol. 64, 33–51. doi: 10.1111/1348-0421.12754.

Teng, Z., Sun, S., Chen, H., Huang, J., Du, P., Dong, H., et al. (2018). Golden-star nanoparticles as adjuvant effectively promotes immune response to foot-and-mouth disease virus-like particles vaccine. Vaccine 36, 6752–6760. doi: 10.1016/j.vaccine.2018.09.030.

-Partículas de grafeno, nanodiamantes, poliestireno e Nanotubos de carbonos
Weiss, C., Carriere, M., Fusco, L., Capua, I., Regla-Nava, J. A., Pasquali, M., et al. (2020). Toward nanotechnology-enabled approaches against the COVID-19 pandemic. ACS Nano 14, 6383–6406. doi: 10.1021/acsnano.0c03697.

-Nanopartículas de óxido de ferro (IONPs)
Poon, C., and Patel, A. A. (2020). Organic and inorganic nanoparticle vaccines for prevention of infectious diseases. Nano Express. 1, 1–11. doi: 10.1088/2632-959X/ab8075.

-Nanopartículas de prata (AgNPs)
Sanchez-Guzman, D., Le Guen, P., Villeret, B., Sola, N., Le Borgne, R., Guyard, A., et al. (2019). Silver nanoparticle-adjuvanted vaccine protects against lethal influenza infection through inducing BALT and IgA-mediated mucosal immunity. Biomaterials 217:119308. doi: 10.1016/j.biomaterials.2019.119308.

-Nanopartículas de óxido de cobalto
Cho, W. S., Dart, K., Nowakowska, D. J., Zheng, X., Donaldson, K., and Howie, S. E. M. (2012). Adjuvanticity and toxicity of cobalt oxide nanoparticles as an alternative vaccine adjuvant. Nanomedicine 7, 1495–1505. doi: 10.2217/nnm.12.35.

-Nanopartículas de alumínio
Wang, N., Wei, C., Zhang, Z., Liu, T., and Wang, T. (2020). Aluminum nanoparticles acting as a pulmonary vaccine adjuvant-delivery system (VADS) able to safely elicit robust systemic and mucosal immunity. J. Inorg. Organomet. Polym. Mater. 9, 1–15. doi: 10.1007/s10904-020-01572-z.

-Au nanorods
Xu, L., Liu, Y., Chen, Z., Li, W., Liu, Y., Wang, L., et al. (2012). Surface-engineered gold nanorods: promising DNA vaccine adjuvant for HIV-1 treatment. Nano Lett. 12, 2003–2012. doi: 10.1021/nl300027p.

-Nanopartículas de sílica mesoporosa (MSNPs)
Carvalho, L. V., Ruiz, R. D. C., Scaramuzzi, K., Marengo, E. B., Matos, J. R., Tambourgi, D. V., et al. (2010). Immunological parameters related to the adjuvant effect of the ordered mesoporous silica SBA-15. Vaccine 28, 7829–7836. doi: 10.1016/j.vaccine.2010.09.087.

Poon, C., and Patel, A. A. (2020). Organic and inorganic nanoparticle vaccines for prevention of infectious diseases. Nano Express. 1, 1–11. doi: 10.1088/2632-959X/ab8075.

-Nanopartículas de alumínio
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-Nanopartículas poliméricos de ouro e ferritina
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