Bioinformática é um campo interdisciplinar que se dedica à aplicação de técnicas computacionais e matemáticas para a análise e o gerenciamento de informações biológicas. Em essência, une os conhecimentos da biologia com ferramentas da informática, estatística e matemática, buscando interpretar e organizar a imensa quantidade de dados gerados pelas ciências da vida.
Bioinformática: a integração entre biologia e tecnologia
20/6/2025 :: por Marco Pozzana, biólogo
O termo “bioinformática” foi cunhado por Paulien Hogeweg e Ben Hesper, no início da década de 1970, com o objetivo de descrever o estudo dos processos informacionais em sistemas biológicos (Hogeweg, 2011). Desde então, o campo evoluiu significativamente, ampliando suas fronteiras de atuação.
No meio acadêmico brasileiro, há divergências quanto à definição mais apropriada da bioinformática. Alguns especialistas a restringem às aplicações da biologia molecular, em especial à Genômica (Bragança et al., 2019). Outros, no entanto, defendem uma concepção mais ampla, que abarca qualquer forma de processamento de informação biológica, seja ela molecular, celular, ecológica ou evolutiva.
Independentemente da abordagem adotada, a bioinformática integra saberes diversos — como biologia, química, física, ciência da computação e estatística — para tratar dados de natureza biológica ou biomédica. Essa integração viabiliza o desenvolvimento de softwares e algoritmos capazes de realizar tarefas como: identificar genes, prever estruturas tridimensionais de proteínas, detectar inibidores de enzimas, organizar bancos de dados genéticos, simular células, comparar comunidades microbianas e montar árvores filogenéticas. Além disso, também permite a análise de experimentos de expressão gênica e o agrupamento de proteínas homólogas, entre outras inúmeras aplicações.
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Buscando tratar os dados, é necessário desenvolver softwares para, por exemplo: identificar genes, prever a configuração tridimensional de proteínas, identificar inibidores de enzimas, organizar e relacionar informação biológica, simular células, agrupar proteínas homólogas, montar árvores filogenéticas, comparar múltiplas comunidades microbianas por construção de bibliotecas genômicas, analisar experimentos de expressão gênica entre outras inúmeras aplicações.
Bioinformática Estrutural
Dentro desse campo amplo, a bioinformática estrutural se destaca como uma área especializada no estudo de moléculas biológicas dotadas de estrutura, como DNA, RNA, proteínas e outros compostos de menor tamanho. Seu principal desafio consiste em compreender como essas moléculas interagem, qual a função de suas estruturas e de que maneira suas conformações influenciam processos biológicos fundamentais (Schneider & Berman, 2018).
Entre as técnicas mais empregadas nessa subárea, destacam-se o alinhamento e a comparação de sequências, além da modelagem molecular. Atualmente, uma das aplicações mais promissoras da bioinformática estrutural está no desenvolvimento racional de novos fármacos, uma vez que o conhecimento detalhado da estrutura de uma proteína pode indicar regiões-chave para a ação de moléculas terapêuticas (Kitchen et al., 2004; Jumper et al., 2021). Não por acaso, grandes empresas farmacêuticas têm investido pesadamente nesse setor.
Objetivos e aplicações práticas
Desse modo, o principal objetivo da bioinformática é auxiliar os biólogos na coleta, organização e análise de dados genômicos, contribuindo diretamente para o entendimento da função de proteínas e outros elementos biológicos. Simultaneamente, a bioinformática oferece suporte essencial a pesquisadores e indústrias farmacêuticas, permitindo o estudo aprofundado da estrutura molecular de proteínas, etapa crucial para o desenho de novas drogas (National Research Council, 2000).
Entre as tarefas típicas da bioinformática, incluem-se: deduzir a forma e a função de uma proteína com base em sua sequência de aminoácidos; identificar todos os genes e proteínas codificados em um genoma específico; e localizar regiões nas estruturas proteicas onde moléculas de fármacos possam se ligar de maneira eficiente (Lesk, 2019; Pevsner, 2022).
Em síntese, a bioinformática tem se consolidado como ferramenta indispensável na biologia moderna, abrindo caminhos para descobertas que seriam impossíveis sem o auxílio computacional. Ao transformar dados brutos em conhecimento útil, ela contribui não apenas para o avanço científico, mas também para a inovação tecnológica e o bem-estar da sociedade.
Fontes e referências:
- Altman, R. B., & Krallinger, M. (2019). Text Mining for Biology and Biomedicine. Methods in Molecular Biology.
- Hogeweg, P. (2011). The roots of bioinformatics in theoretical biology. PLoS Computational Biology, 7(3), e1002021.
- Jumper, J. et al. (2021). Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature, 596, 583–589.
- Kitchen, D. B., Decornez, H., Furr, J. R., & Bajorath, J. (2004). Docking and scoring in virtual screening for drug discovery: methods and applications. Nature Reviews Drug Discovery, 3(11), 935–949.
- National Research Council. (2000). Bioinformatics: Converting Data to Knowledge. The National Academies Press.
- Pevsner, J. (2022). Bioinformatics and Functional Genomics (4th ed.). Wiley-Blackwell.
