Uma equipe de pesquisadores da Universidade do Oregon desenvolveu uma inteligência artificial que rastreia a história evolutiva de genes em apenas alguns minutos. Essa tarefa, que tradicionalmente demanda horas de cálculos estatísticos complexos, agora pode ser realizada com rapidez impressionante.
Publicado na revista Proceedings of the National Academy of Sciences, o estudo revela que a tecnologia abre novas possibilidades para análises de mutações relacionadas à resistência a medicamentos, adaptação climática e controle de vetores de doenças. O avanço promete acelerar descobertas em diversas áreas da ciência e da saúde pública.
O biólogo computacional Andrew Kern, coordenador do estudo, explica que o modelo utiliza a arquitetura GPT-2 para interpretar o genoma como se fosse um texto. A IA identifica padrões nas substituições das quatro letras do DNA, decifrando a evolução genética com precisão.
Kern ressalta que este é o primeiro grande modelo de linguagem dedicado à genética populacional, campo que estuda como mutações se acumulam em espécies ao longo de gerações. Segundo ele, a ferramenta representa um marco na forma como os cientistas abordam a história evolutiva.
O pesquisador Kevin Korfmann, primeiro autor do artigo, aponta que os métodos estatísticos tradicionais enfrentam dificuldades com grandes volumes de dados ou sequências genômicas incompletas. A nova IA supera essas barreiras, oferecendo uma alternativa mais eficiente e robusta.
Para alcançar esse resultado, os cientistas treinaram o sistema com bilhões de bases simuladas de DNA de bactérias, roedores, primatas e insetos. Assim, a IA aprendeu a inferir, apenas pelo contexto, quando dois segmentos de DNA compartilham um ancestral comum, mesmo com dados limitados.
Essa capacidade de datação, conhecida como ‘tempo de coalescência’, é essencial para determinar quando genes de defesa imunológica surgiram em humanos ou quando plantas agrícolas desenvolveram tolerância à seca. A precisão da ferramenta permite insights valiosos sobre a evolução de características específicas.
Nos testes comparativos, conforme detalhado pelo portal Phys.org, o algoritmo alcançou a mesma precisão das ferramentas estatísticas convencionais. Enquanto os métodos tradicionais levavam até dois dias para analisar um cromossomo de mosquito, a IA concluiu o processo em minutos.
A velocidade da tecnologia tem impacto direto em projetos de saúde pública, especialmente em países que lidam com grandes volumes de dados de campanhas contra malária, febre amarela e dengue. A capacidade de processar informações rapidamente pode transformar estratégias de combate a essas doenças.
Kern destaca que populações do mosquito Anopheles, transmissor da malária, já apresentam mutações que neutralizam inseticidas. Identificar quando essas variantes surgiram ajuda a planejar a rotação de químicos e a desenvolver abordagens não tóxicas para controle de vetores.
Outro ponto forte da IA é sua resiliência a dados incompletos ou com erros de leitura, comuns em regiões com infraestrutura limitada. Como o treinamento intensivo ocorre previamente, o modelo mantém sua funcionalidade mesmo em condições adversas de campo.
A equipe agora trabalha para expandir a tecnologia, indo além do pareamento de dois genomas e buscando reconstruir árvores genealógicas completas. Isso permitiria mapear, em uma única análise, as conexões de parentesco entre dezenas de populações distintas.
Se esse objetivo for alcançado, a técnica poderá democratizar os estudos evolutivos, reduzindo custos computacionais significativos. Além disso, oferecerá a países em desenvolvimento uma ferramenta para monitorar surtos, proteger a biodiversidade e impulsionar inovações em biotecnologia.
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