A inteligência artificial vem ganhando espaço em múltiplas áreas, e na bioinformática não é diferente. Com o crescimento dos dados biológicos, como sequências genéticas e estruturas de proteínas, usar IA para analisar e entender essas informações tem se mostrado necessário. Ela ajuda a descobrir padrões, prever resultados e acelerar pesquisas que antes levariam anos.
História da IA
A jornada da Inteligência Artificial (IA) começou há mais de meio século. Em 1950, Alan Turing lançou o questionamento “As máquinas podem pensar?”. A área foi formalmente nomeada após a Conferência de Dartmouth em 1956, idealizada por Marvin Minsky. Apesar de marcos como o Perceptron em 1957, a área enfrentou períodos de baixo investimento conhecidos como “Invernos da IA”.
O interesse ressurgiu com os Sistemas Especialistas na década de 1980 e, de forma mais marcante, com a vitória do Deep Blue contra o campeão mundial de xadrez Garry Kasparov nos anos 90, marcando o início da “Primavera da IA”. Desde então, os avanços são contínuos, impulsionados pela evolução tecnológica e um grande interesse global, com o aumento expressivo de publicações científicas na área, sugerindo que estamos vivendo o “Verão da IA”.
Bioinformática e IA
As aplicações práticas da IA, especialmente do Machine Learning (ML), na Bioinformática têm evoluído rapidamente. Tarefas que envolvem o gerenciamento e a análise de estruturas biológicas em bancos de dados massivos, como o Protein Data Bank (PDB) que contém quase 180 mil estruturas biológicas macromoleculares, beneficiam-se enormemente com a aplicação de técnicas de IA. O que um sistema como o PDB pode ganhar com a IA inclui melhor tempo de resposta às requisições do usuário, uma maior organização dos dados, e a capacidade de realizar novas inferências. Em vez de apenas buscar por uma estrutura conhecida, o ML pode ajudar a identificar padrões complexos que levam a descobertas sobre função ou relação entre estruturas, otimizando o uso dos recursos computacionais para lidar com essa vasta coleção.
Lidar com bibliotecas de compostos químicos gigantescos, como a Zinc, que contém mais de 750 milhões de compostos, requer técnicas computacionais altamente eficientes para processar essa quantidade massiva de dados. Métodos tradicionais de triagem ou busca podem se tornar inviáveis diante de tal volume. É aqui que o ML se torna uma ferramenta indispensável. O uso de algoritmos de agrupamento (clustering), por exemplo, permite buscar por substâncias semelhantes a fármacos conhecidos. Essa técnica de aprendizado não supervisionado divide os dados (compostos) em grupos com base em similaridades, distância ou estrutura, facilitando a identificação de candidatos promissores que poderiam levar a tratamentos mais eficazes ou com menos efeitos colaterais.
Diante da crescente quantidade de dados biológicos e da complexidade das pesquisas atuais, a integração da Inteligência Artificial e da Bioinformática não é apenas útil, mas cada vez mais necessária. As técnicas de ML, tanto supervisionadas (para predição e classificação) quanto não supervisionadas (para encontrar padrões e agrupar dados), oferecem as ferramentas necessárias para transformar volumes brutos de dados em conhecimento aplicável.
A capacidade de manejar conjuntos de dados tão extensos como o PDB e o Zinc, otimizar processos, e descobrir novas relações e candidatos a fármacos ilustra o profundo impacto dessa combinação. Para quem deseja se aprofundar, esse campo em ascensão oferece um vasto território a ser explorado, com o potencial de resolver problemas biológicos complexos de forma mais rápida e assertiva.
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referências
CASTRO, D. et al. Inteligência Artificial aplicada à Bioinformática. BIOINFO – Revista Brasileira de Bioinformática, edição n. 1, jul. 2021.
TURING, A. M.. Computing Machinery and Intelligence. Mind, vol. 59, n. 236, p. 433-460, Outubro, 1950.
MCCARTHY, J.; MINSKY, M. L.; ROCHESTER, N.; SHANNON, C. E.. A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project On Artificial Intelligence. AI Magazine, Agosto, 1995.