A resistência antimicrobiana (RAM) constitui uma ameaça crescente à saúde pública global, comprometendo a eficácia dos tratamentos e aumentando a mortalidade associada a infecções hospitalares. A compreensão dos mecanismos genéticos que sustentam esse fenômeno é essencial para o desenvolvimento de estratégias terapêuticas inovadoras. Nesse contexto, a bioinformática tem se consolidado como uma ferramenta central para investigar elementos genéticos móveis, sistemas de defesa bacterianos e genes de resistência. Este artigo discute a importância de pesquisas que integram a identificação de profagos, sistemas CRISPR-Cas e genes de resistência em genomas de bactérias de interesse médico, ressaltando o papel dessas análises na elucidação da dinâmica evolutiva da resistência e na proposição de alternativas terapêuticas baseadas em genômica e biotecnologia.
Introdução
A resistência bacteriana aos antimicrobianos é um dos maiores desafios científicos e sanitários do século XXI. Estima-se que, até 2050, infecções por microrganismos multirresistentes possam causar mais de 10 milhões de mortes anuais no mundo [1]. O uso indiscriminado de antibióticos em ambientes clínicos e agrícolas tem acelerado a seleção de cepas resistentes, comprometendo avanços médicos e elevando custos hospitalares.
Nesse cenário, compreender como as bactérias adquirem, mantêm e transmitem genes de resistência tornou-se uma prioridade global. Tais mecanismos envolvem não apenas mutações pontuais, mas também a ação de elementos genéticos móveis, como plasmídeos, transposons, profagos e vesículas de membrana externa que favorecem a transferência horizontal de genes entre espécies distintas [2][16]. Paralelamente, sistemas bacterianos de defesa, como o CRISPR-Cas, desempenham papel crucial na modulação da interação entre bactérias e vírus bacteriófagos, influenciando diretamente a disseminação da resistência [3, 4].
A integração desses três componentes, profagos, sistemas CRISPR-Cas e genes de resistência, constitui um campo estratégico para compreender a evolução e a persistência da resistência antimicrobiana. A bioinformática, ao possibilitar a análise comparativa de centenas de genomas completos, oferece meios para revelar conexões evolutivas e funcionais que seriam inviáveis por métodos experimentais isolados. Além de seu valor científico, essa abordagem tem repercussões diretas na saúde pública, ao permitir o monitoramento epidemiológico de surtos, a identificação precoce de cepas multirresistentes e o suporte ao desenvolvimento de estratégias terapêuticas mais eficazes e direcionadas.
Profagos e sua contribuição para a plasticidade genômica bacteriana
Profagos são sequências derivadas de fagos integrados ao genoma bacteriano (Figura 1), capazes de alterar profundamente a biologia de seus hospedeiros. Além de fornecerem novos genes metabólicos e de virulência, esses elementos podem atuar como vetores de resistência, carregando determinantes genéticos associados a mecanismos de evasão antimicrobiana [2].
Figura 1. Representação esquemática do ciclo lisogênico. Após a infecção bacteriana, o genoma do fago pode integrar-se ao DNA do hospedeiro, estabelecendo uma fase de latência na qual o fago, agora denominado profago, é replicado passivamente junto com o cromossomo bacteriano. Durante esse estado, não ocorre lise celular nem produção ativa de partículas virais. Em condições de estresse, como danos ao DNA, o profago pode ser induzido a retornar ao ciclo lítico, promovendo a produção de novos fagos e a lise da célula hospedeira (não ilustrado). Fonte: adaptado de [12].
A identificação e caracterização de profagos em genomas de bactérias de interesse clínico, como Klebsiella pneumoniae e Pseudomonas aeruginosa, têm revelado seu papel na adaptação, na aquisição de novos fatores de virulência e na emergência de linhagens multirresistentes [5, 6]. Ferramentas como PHASTER, que utiliza alinhamentos, padrões estruturais e análises de integridade para diferenciar profagos intactos, incompletos ou degenerados, têm sido fundamentais para essa tarefa [13]. Além de seu papel evolutivo, os profagos destacam-se como potenciais ferramentas terapêuticas, uma vez que fagos e seus derivados podem atuar como agentes antimicrobianos altamente específicos [7]. Esses elementos podem codificar proteínas líticas aplicáveis ao controle bacteriano [8] e ser modificados por biologia sintética para interferir em processos celulares, reduzir a patogenicidade ou restaurar a sensibilidade a antibióticos [9]. Dessa forma, a detecção e caracterização de profagos são essenciais tanto para compreender a evolução da resistência antimicrobiana quanto para impulsionar o uso de fagos em abordagens biotecnológicas e terapêuticas [10].
O sistema CRISPR-Cas e a defesa bacteriana contra a transferência gênica
O sistema CRISPR-Cas (Figura 2) representa um dos mecanismos de defesa mais sofisticados da biologia bacteriana. Ao registrar fragmentos de DNA de vírus ou plasmídeos invasores, ele confere “imunidade adaptativa” e regula a incorporação de material genético externo [3].
Figura 2. Organização e funcionamento geral do sistema CRISPR-Cas. Os loci CRISPR consistem em repetições curtas de DNA intercaladas por espaçadores derivados de sequências de fagos ou plasmídeos (caixas coloridas). Esses loci são acompanhados por genes cas (setas verdes), que codificam proteínas responsáveis pelas etapas de aquisição e defesa. O processo ocorre em duas fases principais: (a) adaptação, em que fragmentos de DNA invasor são incorporados como novos espaçadores; e (b) interferência, na qual os espaçadores são transcritos e processados em crRNAs, que orientam as nucleases Cas para reconhecer e degradar o DNA invasor correspondente. Fonte: Adaptado de [4].
Plataformas como CRISPRCasFinder, que integra métodos de busca de repetições diretas, classificação de subtipos e validação por perfis de HMM, tornaram-se referência na análise desses sistemas em genomas bacterianos [14].
No contexto da resistência antimicrobiana, o estudo dos sistemas CRISPR-Cas permite inferir o equilíbrio entre defesa e aquisição gênica: bactérias com sistemas CRISPR altamente ativos tendem a ser menos propensas à aquisição de genes de resistência, enquanto aquelas com sistemas inativos ou ausentes exibem maior plasticidade genômica e adaptabilidade [11].
Compreender a diversidade e a funcionalidade desses sistemas em genomas de bactérias multirresistentes fornece pistas sobre sua evolução e sobre os limites naturais da disseminação da resistência.
Genes de resistência e integração bioinformática
Os genes de resistência a antibióticos estão frequentemente associados a regiões genômicas móveis, facilitando sua disseminação intra e interespecífica [2, 11]. A detecção de genes de resistência por meio do RGI ou busca homóloga via Comprehensive Antibiotic Resistance Database (CARD) [15], em conjunto com a predição de profagos e a anotação e classificação dos sistemas CRISPR-Cas (mediada por abordagens bioinformáticas como PHASTER e CRISPRCasFinder) podem auxiliar na compreensão de como os fatores de resistência são transferidos, modulados e preservados ao longo do tempo.
A bioinformática possibilita uma visão integrada dessas relações, conectando dados genômicos, ecológicos e clínicos. Ao cruzar informações sobre a presença de profagos e sistemas de defesa, é possível identificar padrões evolutivos e potenciais pontos de intervenção terapêutica, seja para interromper a transferência gênica ou explorar fagos como alternativas terapêuticas complementares.
Considerações Finais
A crescente resistência bacteriana aos antimicrobianos exige abordagens inovadoras que integrem genética, ecologia e tecnologia da informação. O estudo simultâneo de profagos, sistemas CRISPR-Cas e genes de resistência oferece uma visão abrangente dos mecanismos que sustentam a adaptabilidade bacteriana, revelando tanto as ameaças quanto as oportunidades de intervenção biotecnológica.
Nesse sentido, a bioinformática por meio de ferramentas como por exemplo PHASTER, CRISPRCasFinder e CARD deixa de ser apenas um suporte analítico para se tornar um pilar da pesquisa translacional, conectando dados genômicos à aplicação clínica. Ao desvendar a complexa teia de interações entre bacteriófagos e bactérias, a ciência avança na direção de uma medicina mais precisa, sustentável e informada por evidências evolutivas.
Compreender esses mecanismos não apenas ilumina os caminhos da resistência, mas também aponta soluções, transformando a crise antimicrobiana em uma oportunidade para inovação científica e terapêutica.
Referências
[1] O’NEILL, Jim. Tackling drug-resistant infections globally: final report and recommendations. 2016.
[2] TOUCHON, Marie; DE SOUSA, Jorge A. Moura; ROCHA, Eduardo PC. Embracing the enemy: the diversification of microbial gene repertoires by phage-mediated horizontal gene transfer. Current opinion in microbiology, v. 38, p. 66-73, 2017.
[3] BERNHEIM, Aude; SOREK, Rotem. The pan-immune system of bacteria: antiviral defence as a community resource. Nature reviews microbiology, v. 18, n. 2, p. 113-119, 2020.
[4] MARRAFFINI, Luciano A. CRISPR-Cas immunity in prokaryotes. Nature, v. 526, n. 7571, p. 55-61, 2015.
[5] KANG, Fuqiang et al. Characterization and diversity of Klebsiella pneumoniae prophages. International Journal of Molecular Sciences, v. 24, n. 11, p. 9116, 2023..
[6] XAVIER, Keyla Vitória Marques et al. Diversity and Role of Prophages in Pseudomonas aeruginosa: Resistance Genes and Bacterial Interactions. Genes, v. 16, n. 6, p. 656, 2025.
[7] CUI, Longzhu et al. A comprehensive review on phage therapy and phage-based drug development. Antibiotics, v. 13, n. 9, p. 870, 2024.
[8] MURRAY, E. et al. The advantages and challenges of using endolysins in a clinical setting. Viruses, v. 13, n. 4, p. 1–22, 2021.
[9] MONTEIRO, Rodrigo et al. Phage therapy: going temperate?. Trends in microbiology, v. 27, n. 4, p. 368-378, 2019.
[10] LIAO, Hanpeng et al. Prophage-encoded antibiotic resistance genes are enriched in human-impacted environments. Nature communications, v. 15, n. 1, p. 8315, 2024.
[11] DUAN, Cheng et al. Harnessing the CRISPR-Cas systems to combat antimicrobial resistance. Frontiers in Microbiology, v. 12, p. 716064, 2021.
[12] FEINER, Ron et al. A new perspective on lysogeny: prophages as active regulatory switches of bacteria. Nature Reviews Microbiology, v. 13, n. 10, p. 641-650, 2015.
[13] ARNDT, David et al. PHASTER: a better, faster version of the PHAST phage search tool. Nucleic acids research, v. 44, n. W1, p. W16-W21, 2016.
[14] COUVIN, David et al. CRISPRCasFinder, an update of CRISRFinder, includes a portable version, enhanced performance and integrates search for Cas proteins. Nucleic acids research, v. 46, n. W1, p. W246-W251, 2018.
[15] ALSAADI, Ahlam et al. Genomic analysis of prophages in 44 clinical strains of Pseudomonas aeruginosa isolated in Saudi Arabia. Frontiers in Cellular and Infection Microbiology, v. 15, p. 1563781, 2025.