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Estudo publicado em 21 de outubro de 2025 detalha como sensores vestíveis aliados à inteligência artificial conseguem analisar biomarcadores presentes no suor em tempo real, abrindo caminho para monitoramento contínuo de hormônios, medicamentos e sinais precoces de doenças crônicas e neurodegenerativas
A inteligência artificial aplicada a sensores vestíveis está permitindo decodificar sinais biológicos presentes no suor para monitorar saúde em tempo real, segundo estudo publicado em 21 de outubro de 2025, com potencial para acompanhar hormônios, medicamentos e detectar precocemente doenças como diabetes, câncer e Parkinson.
O suor como fonte contínua de dados biológicos
Pesquisadores destacam que o suor contém uma variedade rica de sinais biológicos capazes de refletir estados fisiológicos em tempo real. A combinação entre sensores avançados e inteligência artificial amplia a capacidade de leitura desses sinais.
O estudo foi publicado no Journal of Pharmaceutical Analysis e explora como o suor pode ser usado para monitorar alterações hormonais, biomarcadores diversos e níveis de medicamentos de forma contínua.
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Segundo a coautora Dayanne Bordin, da Universidade de Tecnologia de Sydney, a coleta de suor é indolor, simples e não invasiva, o que a torna uma alternativa viável ao sangue ou à urina.
Sensores vestíveis e monitoramento em tempo real
O avanço recente em microfluídica, eletrônica flexível e tecnologia sem fio impulsionou uma nova geração de sensores vestíveis. Esses adesivos leves aderem à pele e permitem a coleta contínua de suor.
Já existem exemplos comerciais, como o adesivo Gatorade, um dispositivo descartável que se conecta a um aplicativo para analisar taxa de transpiração e perda de sódio, oferecendo recomendações personalizadas ao usuário.
Pessoas que utilizam dispositivos vestíveis para acompanhar frequência cardíaca, passos ou pressão arterial, como o Apple Watch, representam um público interessado nas novas informações que o suor pode fornecer.
Diagnóstico habilitado por inteligência artificial
Quando integrados à inteligência artificial, os sensores de suor podem identificar metabólitos específicos e interpretar sinais bioquímicos complexos. Essa capacidade abre caminho para informações de saúde personalizadas e indicadores precoces de condições médicas.
Para atletas, a tecnologia pode permitir o monitoramento em tempo real da depleção de eletrólitos durante treinos e auxiliar na verificação de ausência de drogas antes de competições esportivas.
No caso de pessoas com diabetes, versões futuras desses sensores poderão monitorar níveis de glicose diretamente pelo suor, reduzindo a necessidade de testes sanguíneos tradiconais.
Avanços em algoritmos e múltiplos biomarcadores
De acordo com Janice McCauley, também da UTS, o suor é um biofluido diagnóstico subutilizado. A possibilidade de medir múltiplos biomarcadores simultaneamente amplia o potencial da saúde preventiva.
Ela destaca que 2023 marcou um avanço relevante na inteligência artificial, viabilizando algoritmos mais precisos para análise de padrões e classificação, com impacto direto na precisão diagnóstica e na acurácia terapêutica.
Esses algoritmos conseguem associar sinais moleculares sutis presentes no suor a estados fisiológicos específicos, mesmo em grandes volumes de dados coletados continuamente.
Protótipos, desafios e perspectivas futuras
Pesquisadores da UTS trabalham para compreender os aspectos fisiológicos básicos do suor e desenvolver dispositivos microfluídicos capazes de detectar quantidades mínimas de biomarcadores como glicose e cortisol.
Embora muitos sistemas ainda estejam em fase de protótipo, o interesse comercial cresce à medida que a tecnologia avança em miniaturização, baixo consumo de energia e transmissão segura de dados.
Segundo Bordin, não está distante um cenário em que dispositivos vestíveis indiquem níveis elevados de hormônios do estresse e, com monitoramento ao longo do tempo, apontem risco de desenvolvimento de doenças crônicas.
A pesquisa, intitulada “O suor como biofluido diagnóstico: avanços analíticos e direções futuras”, foi assinada por Dayanne Mozaner Bordin, Janice Irene McCauley, Eduardo G. de Campos, David P. Bishop e Bruno Spinosa De Martinis, com DOI 10.1016/j.jpha.2025.101473.
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