Em um dos ramos mais amplos da Biotecnologia está a Bioinformática, uma área em constante crescimento que utiliza ferramentas computacionais para resolver problemas biológicos. Vamos conhecer um pouco mais?
A Origem
Já no início da criação da informática era possível prever que o casamento entre biologia molecular e informática geraria frutos essenciais para o desenvolvimento de uma nova área do conhecimento. Isso porque a revolução digital marcou a expansão do uso de computadores digitais, o que representou um verdadeiro avanço no sentido de armazenar cada vez mais informação, e processá-la cada vez mais rápido por um custo cada vez menor.
A descoberta da dupla hélice do DNA por James D. Watson e Francis Crick demonstrou como a informação genética é armazenada, mas evidenciou a limitação das tecnologias ao não ser possível ler e compreender essas informações. Isso porque, para estudar as sequências biológicas em aspectos moleculares, primeiramente é necessário sequenciar o material a ser estudado.
Esse processo envolve etapas de isolamento, purificação e amplificação do DNA ou RNA e, como resultado, milhões de sequências de nucleotídeos são gerados. Esses dados devem ser filtrados e ordenados para que representem o mais fielmente a realidade, e apenas computadores são capazes de realizar tal trabalho em larga escala.
A década de 1960 foi marcada por inovações: o primeiro montador de sequências peptídicas, o primeiro banco de dados de sequências proteicas e o primeiro modelo de substituição de aminoácidos para análises filogenéticos foram desenvolvidos. Já nos 20 anos seguintes, a biologia molecular e a ciência da computação se desenvolveram paralelamente. De 1990 a 2000, o uso da internet associada ao sequenciamento de nova geração levou a um aumento exponencial no fluxo de dados e rápida disseminação de ferramentas de bioinformática.
Mas o que é a Bioinformática?
Fonte: varsomics
A Bioinformática pode ser definida como uma área do conhecimento de caráter multidisciplinar, que usa ferramentas da ciência da computação, matemática, física, química e biologia para armazenar e processar um grande volume de dados e informações biológicas.
De maneira geral, a bioinformática apresenta três objetivos principais. O primeiro é organizar os dados de modo a permitir e facilitar o acesso de pesquisadores às informações existentes em determinada área, assim como permitir o envio de novos dados conforme são produzidas mais informações. É nesse aspecto que se encaixam os grandes bancos de dados, como o GenBank, SWISS-Prot e EMBL.
O segundo objetivo diz respeito ao desenvolvimento de ferramentas focadas na análise de dados. Contudo, mais do que ter um repositório de dados, é necessário ter instrumentos que permitam manipular, comparar, visualizar e transformar os dados obtidos, sendo possível utilizar softwares complexos como BLAST e Artemis, ou programas em Python desenvolvidos muitas vezes pelos próprios pesquisadores, o que exige um alto conhecimento tanto sobre a parte biológica, quanto sobre programação.
Finalmente, o último objetivo é de fato analisar e interpretar os dados gerados com as ferramentas disponíveis para que estas tenham um sentido biológico. Por conta dessa grande capacidade de armazenamento, processamento e geração de dados, a bioinformática torna possível conduzir análises globais, que levam em conta não somente um gene ou proteína, mas todo o sistema biológico integrado, permitindo também resultados e interpretações mais fidedignas à realidade.
Aplicações e perspectivas
Atualmente, é possível encontrar a bioinformática em diversas áreas de estudo: medicina personalizada, análise forense, desenvolvimento de novos fármacos, genômica, biologia molecular, estudos evolutivos e filogenéticos.
No ramo da Ecologia, é possível utilizar ferramentas bioinformáticas para analisar e comparar componentes moleculares em uma população de mesma espécie para entender o processo evolutivo que influencia a variabilidade genética. Além disso, essas análises podem contribuir para analisar o impacto de uma variação genética em padrões de expressão gênica e em plasticidade fenotípica em resposta a mudanças ambientais.
Já na agricultura, a bioinformática pode auxiliar no mapeamento genômico das plantas, com o objetivo de facilitar a identificação de genes importantes. Nesse sentido, esses resultados podem, posteriormente, servir como alvos de engenharia genética para melhorar a qualidade de um possível produto transgênico.
Ainda, estudos apontam que é possível utilizar métodos computacionais para auxiliar no diagnóstico de diversas doenças a partir de imagens histopatológicas. Essa técnica seria extremamente vantajosa no meio clínico por reduzir a subjetividade do processo de avaliação e classificação do tumor realizado por um médico especialista.
De acordo com um estudo realizado em 2011, foi implementado um pipeline de operadores morfológicos aliado a um método de segmentação baseado em cor que, com o auxílio de algoritmos de agrupamento e morfologia de grafos, obteve uma taxa de acurácia máxima de 88% para esse estudo. Essa tese demonstra a possibilidade real de se utilizar ferramentas computacionais que podem ser cada vez mais sensíveis para detectar as fases mais iniciais das doenças e auxiliar a iniciar um tratamento precoce, o que aumenta as chances de cura.
A partir das pesquisas mostradas, é possível ter uma ideia da quantidade de possibilidades em que a bioinformática é aplicada. Isso é apenas a ponta do iceberg para essa área tão ampla, que continua cada vez mais em expansão e tem potencial para ser muito conhecida e valorizada futuramente.
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