SMARTgNOSTICS-Global Testing & Diagnostics Solutions for antimicrobial resistances

Tipo de projeto:

Nacional

Instituição proponente:

ALS LIFE SCIENCES PORTUGAL, S.A.

Instituições participantes:

Instituto Nacional de Investigação Agrária e Veterinária, I.P.; Laboratório Ibérico Internacional de Nanotecnologia (LIN); Universidade do Minho; INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência; INEGI - Instituto de Ciência e Inovação em Engenharia Mecânica e Engenharia Industrial; Instituto Nacional de Saúde Dr. Ricardo Jorge, I.P.; ISPUP - Instituto de Saúde Pública da Universidade do Porto; SPMAQ – Soluções Projectos Maquinas Unipessoal LDA; Fresenius Kabi Pharma Portugal LDA; LABESFAL – Laboratórios Almiro S.A.

Fontes de financiamento:

PRR - Aviso 2021-C05i01-01 PRR

Data de início:

01/01/2023

Data (prevista) de conclusão:

31/12/2025

Orçamento total:

€ 45573,48

Resumo:

A resistência bacteriana aos antibióticos é atualmente um dos problemas de saúde pública mais relevantes, uma vez que muitas bactérias anteriormente suscetíveis aos antibióticos usualmente utilizados deixaram de responder a esses mesmos agentes. O desenvolvimento de resistência bacteriana aos antibióticos é um fenómeno natural resultante da pressão seletiva exercida pelo uso de antibióticos, mas que tem sofrido uma expansão muito acelerada devido à utilização inadequada destes fármacos, existindo uma correlação muito clara entre um maior consumo de antibióticos e níveis mais elevados de resistência microbiana.

O projeto SMARTGNOSTICS, promovido pelo consórcio de 11 entidades (empresariais e ENESII) liderado pela ALS – LIFE SCIENCES PORTUGAL propõe-se desenvolver tecnologia, produzir e colocar no mercado global soluções capazes de detetar e monitorizar a existência e a resistência microbiótica, em 4 contextos:

  • Saúde Humana
  • Saúde animal
  • Ambiente Setor Agroalimentar

 

O projeto SMARTgNOSTICS propõe o desenvolvimento de dispositivos rápidos e miniaturizados para serem usados em ambientes descentralizados e permitir máxima conectividade. A abordagem pretendida, recorrendo a soluções point-of-care (POC) que poderão ser simultaneamente “lab-on-a-chip” (LOC) acopladas à aquisição e tratamento de dados por intermédio de Inteligência Artificial (IA), permitirá fornecer dados confiáveis para análises preditivas relativas a genes AMR futuros e/ou microrganismos patogénicos e prevenção da sua propagação nos 4 pilares do ciclo das AMR: Saúde Humana, Saúde Animal, Ambiente e a Segurança Alimentar.