Este artigo apresenta a trajetória da pesquisadora Maria Fernanda Ribeiro Dias.
Falar de si, nunca é fácil. Sempre é muito difícil sair de nós mesmos e olharmos além do espelho, mas esse é o desafio proposto e é essa a meta que me proponho a alcançar. Eu sou Maria Fernanda, mãe, professora de bioinformática, pesquisadora, leitora assídua e amante da arte e da natureza. Nasci no interior do Rio de Janeiro e acredito que os ares das montanhas petropolitanas contribuíram para minha vontade interminável de estar em contato com a natureza. Sou formada em biologia, com mestrado em modelagem computacional e doutorado em biotecnologia e venho construindo minha carreira acadêmica em instituições de excelência como INMETRO, LNCC e UFRJ. Sempre mantendo o equilíbrio entre pesquisa, educação e extensão, na pesquisa destaco a aplicação de Inteligência Artificial para a resolução de problemas biológicos com ênfase em organismos infecciosos. Sou defensora da ciência aberta e acredito no poder transformador da educação e da pesquisa. Além disso, trabalho ativamente para mostrar que a maternidade não é um obstáculo à carreira científica, promovendo ações de inclusão e equidade, como o projeto “Futuros Sustentáveis”, que visa construir uma sociedade mais justa, inclusiva e sustentável.
A criação em um lugar simples e a influência de meus pais moldaram minha paixão pela vida e pelo contato com o próximo. Desde cedo, meu pai cultivou em mim o gosto pela matemática, enquanto minha mãe me inspirou com o amor pela leitura e a importância de valores como responsabilidade e comprometimento. Embora a origem social possa influenciar ou até definir trajetórias de vida, acredito que a educação é uma das chaves fundamentais para a ascensão social e cultural.
Entre os diversos fatores que contribuíram para minha trajetória, destaco minha vontade de aprender, a determinação, as oportunidades acadêmicas e as ricas interações com pessoas de diferentes contextos. Esses elementos foram essenciais para que alguém de classe média baixa, como eu, conseguisse ingressar e se manter em instituições de excelência.
A vida simples que tive nunca foi um impedimento para sonhar alto. Com meu pai, passei muitas noites da infância resolvendo os desafios da matemática; ele me sentava à mesa e, com todo cuidado, me ensinava as lições de casa. Já com minha mãe, aprendi sobre respeito e responsabilidade.
— “Se sua nota está baixa, você não pode dizer que o conteúdo é fácil,” ela sempre dizia.
Minha mãe também foi a grande responsável pelo meu amor pela leitura. Ela trazia livros da biblioteca da escola onde trabalhava, e essa imersão no mundo das palavras sempre fez parte da minha existência. Até hoje, incorporo crônicas, contos e poesias em minhas aulas, cursos e palestras, com autores que vão de Rubem Alves a Fernando Pessoa e Luís Fernando Veríssimo. Para mim, a leitura e a arte caminham de mãos dadas com a ciência, permitindo-nos ultrapassar os limites do conhecimento.
Esses pilares me direcionaram para a vida acadêmica e me fortaleceram na crença de que ciência e educação podem, de fato, transformar o mundo. Entre as muitas lições que aprendi com meus pais, a que mais ressoa em minha vida é: “Persistência e caráter devem sempre lhe acompanhar.” Esse mantra guiou minha carreira acadêmica: entre pedidos de financiamento, redação de projetos, obtenção de bolsas, participação em bancas, congressos e palestras, fui construindo meu caminho, sempre unindo interesses pessoais e profissionais. Afinal, fazemos pesquisa para melhorar o mundo.
Ao longo dessa trajetória, busquei equilibrar maternidade e ciência, esforçando-me para atrair outras mães para o campo científico e mostrar que a maternidade não é um obstáculo para o crescimento profissional. Minha imersão em instituições como INMETRO, LNCC e UFRJ me proporcionou uma formação interdisciplinar, abrangendo áreas como computação, matemática, biologia e bioinformática. Desde então, venho aplicando ferramentas de Inteligência Artificial, com foco em métodos de aprendizado de máquina para solucionar problemas biológicos. Esse trabalho me permitiu publicar diversos artigos, programas de computador, livros e capítulos de livros [1-6].
Atualmente, como professora da UFRJ/NUPEM, trabalho na disseminação da ciência em disciplinas como: “Técnicas em Inteligência Artificial” e “Conceitos Éticos em Inteligência Artificial”. Também me dedico aos projetos de extensão,“Macromoléculas na Saúde” e “Mulheres na Ciência”, e projetos de ensino, “Tecnologias digitais na educação de Macaé: da inclusão digital ao ensino de Ciências”, participando ativamente de discussões e ações para deixar o mundo melhor. Direcionada para o futuro, este ano dei início a um projeto, em colaboração com outros pesquisadores, sobre Futuros Sustentáveis, com foco em equidade, diversidade e inclusão (EDI), buscando fomentar discussões e consolidar ações em prol de uma sociedade mais justa. Ao longo da minha carreira, especializei-me com uma graduação em biologia, mestrado em modelagem computacional e doutorado em biotecnologia. Ao concluir o doutorado, percebi que essa jornada estava apenas começando. O mundo espera por nossa voz, e nossa contribuição, baseada na tríade Pesquisa-Ciência-Educação, deve ultrapassar muros e oceanos, alcançando uma visão humanista. É essa a essência da ciência aberta, um conceito que se alinha perfeitamente com meu propósito como ser humano e cidadã.
Referências
[1] DIAS, M. F. R.; Oliveira, F. L.L.; PONTES, V. S.; SILVA, M. L. Application of PolyPRep tools on HIV protease polyproteins using molecular docking. BRAZILIAN JOURNAL OF BIOLOGY (ONLINE), v. 84, p. 245592, 2024.
[2] RIBEIRO DIAS, MARIA FERNANDA; ANDRIOLO, BRUCE VEIGA; SILVESTRE, DIEGO HENRIQUE; CASCABULHO, PAULA LOPES; LEAL DA SILVA, MANUELA. Genomic surveillance and sequencing of SARS-CoV-2 across South America. REVISTA PANAMERICANA DE SALUD PUBLICA (PRINT), v. 47, p. 1, 2023.
[3] DIAS, M. F. R.. PROTEINDEX – A simple tool to represent proteins according to the physical chemical properties of AAindex. 2020.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR512020002447-5, data de registro: 02/11/2020. Instituição de registro: INPI – Instituto Nacional da Propriedade Industrial.
[4] DIAS, M. F. R.; M. L. Silva; Oliveira, F. L.L.; PONTES, V. S.. PolyPRep – Fragmentation and Modelling 3D structures for Polyproteins.. 2020.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR512020001609-0, data de registro: 11/08/2020. Instituição de registro: INPI – Instituto Nacional da Propriedade Industrial.
[5] Rodrigues, Neiva Sales; DIAS, MARIA FERNANDA RIBEIRO; de Paiva, Jonas Medeiros. Educação, agricultura e meio ambiente: desafios nacionais em tempos de pandemia de COVID-19. 1. ed. Pantanal Editora, 2020. v. 1. 105p.
[6] DIAS, M. F. R.; Araujo, I. R. C.; Rodrigues, Neiva Sales; Alves, Maria Aparecida da Silva. Metodologias ativas no ensino público: desafios e perspectivas. In: Ilda Cristina de Borba Zakovics. (Org.). Metodologias Ativas. 1ed.Curitiba: Ducere convicções, 2021, v. 1. 295p.