Genomas de bacteriófagos

Os bacteriófagos, também chamados apenas de fagos, são vírus que podem infectar e destruir bactérias com alta especificidade. Essa capacidade lhes confere aplicações importantes em novas terapias, na indústria de alimentos, biotecnologia, e na agropecuária, dentre outras áreas.

Na Saúde, a aplicação de fagos contra bactérias causadores de infecções (fagoterapia) tem sido amplamente estudada nos últimos anos, principalmente como recurso para enfrentar a crescente resistência bacteriana aos antibióticos.

Nas pesquisas com fagos, um dos desafios atuais é interpretar seus genomas. Essa é a função da chamada ‘anotação do genoma’, que processa os dados brutos, identifica onde estão os genes, as regiões codificantes e não codificantes, as funções das proteínas e as sequências regulatórias.

Esse conhecimento permite confirmar se um fago pode ser usado contra uma superbactéria, garantir que ele não carrega genes perigosos, viabilizar seu uso em ferramentas de edição genética ou mesmo aprofundar o entendimento sobre como os fagos moldam a vida na Terra, já que eles controlam as populações bacterianas nos oceanos, no solo e no nosso próprio microbioma intestinal humano.

Avanço: novo software incorpora bioinformática e IA para encontrar genes nos genomas de fagos

Recentemente, pesquisadores do Instituto de Química da Universidade de São Paulo (IQUSP) desenvolveram um software baseado em Inteligência Artificial (IA) que consegue localizar genes de fagos.

Segundo o Dr. Fernando Pacheco Nobre Rossi, pesquisador do IQUSP e primeiro autor do estudo, a maioria dos programas de anotação genômica foram criados para analisar bactérias. Mas os genomas dos fagos têm características peculiares um pouco diferentes.

Então, para evoluir na funcionalidade, o novo software combina predições de quatro ferramentas de bioinformática: quando pelo menos três delas apontam exatamente para a mesma região do DNA, o programa aceita a predição. Se os resultados divergem, são usados métodos estatísticos, comparações com bancos de dados biológicos e modelos de aprendizado de máquina para avaliar quais regiões têm maior probabilidade de conter genes verdadeiros.

Desenvolvido sob a coordenação do Dr. João Carlos Setubal, professor do IQUSP, o software – chamado PELICAN –  pode ser acessado gratuitamente na plataforma GitHub. O desenvolvimento da nova ferramenta foi publicado na revista científica BMC Bioinformatics.

Aplicação do software a genomas virais já conhecidos mostrou bons resultados

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