A bioinformática é uma área interdisciplinar, bem como a biotecnologia. Ela é formada a partir da união de diversas ciências, como física, biologia, química e computação. Dentre seus principais objetivos, podemos incluir o processamento e a análise de grandes volumes de dados biológicos, como aqueles obtidos no sequenciamento de DNA. Entretanto, a bioinformática vem sendo utilizada para outras finalidades biotecnológicas, como a simulação de experimentos in silico.
Quando falamos em análises in silico, estamos nos referindo a nada mais do que experimentação baseada em simulação computacional, modelando um fenômeno natural. Essas simulações são feitas a partir de algoritmos e softwares específicos para cada tipo de análise. Dentro da gama de abordagens de experimentação in silico encontram-se técnicas para o desenvolvimento e descoberta de novos fármacos e para o auxílio no diagnóstico de algumas doenças.
Fármacos: abordagem biotecnológica
Novas metodologias para screening de novos fármacos e moléculas têm sido usadas tanto por grupos de pesquisas quanto pela indústria farmacêutica. Essa abordagem reduz custos a longo prazo, uma vez que é possível testar diversas moléculas em procedimentos rápidos, além de evitar o uso de ensaios in vitro para todas as possíveis moléculas.
Entretanto, a descoberta de novos fármacos é essencialmente dependente de estudos básicos sobre todas as patologias. Isso ocorre devido ao fato da necessidade de existir um alvo para as moléculas testadas. Após a determinação de possíveis marcadores-alvos da doença, uma gama de novas moléculas que tenham interação com esse marcador são testadas. Essa interação e a força de interação são definidas por abordagens in silico, como a docagem molecular.
É interessante destacar que todo esse processo utiliza simulações em bioinformática do início ao fim. A identificação e a validação de alvos moleculares das doenças podem ser realizadas por meio de ferramentas de bioinformática estrutural, como a análise de sequências de DNA e aminoácidos, bem como rotas metabólicas. A identificação de moléculas para esses alvos usa screening virtual, a partir de simulações de interação por docagem molecular. E, por final, a otimização dessa molécula é realizada por modelagem de dinâmica estrutural e por modelos de relação estrutura-atividade.
Essas metodologias reduzem o uso de ensaios in vitro na seleção de possíveis moléculas com ações farmacêuticas durante as primeiras etapas. Consequentemente, há a redução de custos. Convergente a isso, o uso das abordagens in silico são mais específicas. Entretanto, após a aprovação por essas simulações de bioinformática, as moléculas candidatas ainda precisam passar por ensaios pré-clínicos e clínicos, em animais e em voluntários.
Inteligência artificial para diagnóstico
O crescente avanço tecnológico das ferramentas em bioinformática tem possibilitado o uso de inteligência artificial (IA) para aplicações baseadas em tomada de decisões, como o auxílio nos diagnósticos. A IA permite que processos computacionais sejam capazes de “aprender”, por meio de treinos com dados, e simular o comportamento inteligente. O uso de IA data das décadas de 50-70 com o início de trabalhos utilizando redes neurais e atualmente está focado no uso do deep learning e mineração de dados.
Um dos exemplos de simulações utilizando IA, bioinformática e biotecnologia é o Gene-CBR. Essa ferramenta foi construída a partir do conceito de Raciocínio Baseado em Casos (CBR, Case-Based Reasoning), que é uma abordagem de IA na bioinformática. O Gene-CBR utiliza conjunto de dados provindos de microarray de pacientes com câncer para formar seu banco de dados, que será consultado cada vez que houver a entrada de um novo dado. A resposta gerada é capaz de classificar o tipo de câncer que foi entrado.
Outro exemplo utilizando bioinformática, bioestatística e biotecnologia nesse tipo de aplicação é o BRCAPRO. Essa aplicação é um modelo de predição de risco genético de uma paciente carregar mutações nos genes BRCA1 e BRCA2 de acordo com o seu histórico familiar. As mutações nesses genes implicam diretamente no desenvolvimento de câncer de mama.
Todas essas abordagens mostram que o avanço dessas tecnologias sempre converge para auxiliar os profissionais a desempenhar melhor seu trabalho, com mais confiança e especificidade. A bioinformática e a biotecnologia são fundamentais para esses avanços. Sendo assim, é de grande importância o reconhecimento dessas áreas e de seus profissionais.
Não sabia dessas aplicações da biotecnologia? Para mais informações novinhas e curiosidades, continue nos acompanhando!
