A bioinformática, hoje, é uma disciplina central na interseção entre a biologia, a computação e a ciência de dados, com impacto crescente à medida que grandes bancos de dados de informação biológica se expandem. O campo já impacta as áreas da saúde, agricultura, meio ambiente e indústria, sendo motor de inovação e descoberta científica. No entanto, seu crescimento, impulsionado pelas eras do Big Data e Inteligência Artificial, traz desafios estruturais e éticos. Buscamos, por meio deste artigo, discutir como preparar uma nova geração de bioinformatas treinados para navegar a próxima década da bioinformática de forma crítica. Destacamos a necessidade de repensar a formação acadêmica no campo, enfatizando as bases biológicas e computacionais do conhecimento, e de apoiar programas de pós-graduação na área, marcados por precarização e escassez de recursos. Argumentamos que a IA, por mais que seja promissora como ferramenta de apoio a análises complexas, não substitui o pensamento crítico e a compreensão fundamental de dados biológicos. Propomos estratégias pedagógicas interdisciplinares, parcerias com o setor privado, e fortalecimento da bioinformática no âmbito da política pública para garantir a formação de novos bioinformatas com perspectivas de futuro. Este artigo, portanto, busca chamar a atenção da comunidade científica e das agências financiadoras de pesquisa para a urgência de formar e valorizar profissionais de bioinformática capazes de impulsionar o Brasil até 2035.
Catarina Rodrigues Gomes1
, Arun Kumar Jaiswal1, Vasco Azevedo1*
1 Programa Interunidades de Pós-Graduação em Bioinformática da UFMG, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brasil
Palavras-chave: Bioinformática; Inteligência Artificial; Big Data; Formação de Talentos; Política Científica.
1. Introdução
A bioinformática, área que busca unir a biologia e a ciência da computação, vem se tornando ferramenta essencial para decifrar os segredos da vida, com efeitos tangíveis nos campos ambientais e da saúde [1]. Nos últimos anos, com o crescimento revolucionário de métodos laboratoriais e de sequenciamento de DNA, conseguimos produzir informações genéticas em velocidades e quantidades que antes seriam inimagináveis. Com isso, nós entramos na era que chamamos de Big Data, com enormes bancos de dados repletos de informação biológica, e o novo desafio é interpretá-la [2]. No Brasil, esbarramos ainda em uma dificuldade concreta: a formação de profissionais que dominem ao mesmo tempo a biologia e a ciência de dados e possam interpretar e trabalhar com esse volume de informação.
Diante desse cenário, esta comunicação tem como objetivo discutir caminhos para desenvolver a bioinformática de forma sustentável no país. A alta demanda por profissionais qualificados colide com a fragilidade das instituições que buscam formar pesquisadores e a escassez de recursos dedicados à pesquisa. Em paralelo, a Inteligência Artificial (IA) figura cada vez mais fortemente no campo, prometendo tornar análises complexas mais acessíveis, mas podendo também mascarar sérias lacunas conceituais na formação de um pesquisador. Enfrentar essas questões estruturais e éticas na bioinformática será fundamental para que o Brasil participe dessa fronteira do conhecimento pelos próximos 10 anos.
2. A evolução da bioinformática e o impacto da IA
Com a chegada da era Big Data, a bioinformática passou por uma grande transformação, deixando de ser ferramenta auxiliar a outras disciplinas científicas para ser um grande motivador de descobertas. Essa mudança foi acelerada pela IA e o aprendizado de máquina. Hoje, a bioinformática é essencial para pesquisar e desenvolver novos medicamentos e vacinas, criar cultivos resistentes à seca e às pragas, e monitorar doenças [3, 4]. A IA acelera diversas descobertas, permitindo analisar uma quantidade imensa de dados de forma rápida, como com o Alphafold [5], que prevê a estrutura de proteínas, ou ferramentas capazes de identificar mutações e variantes que levem a maiores riscos de doenças no genoma anos antes de seus sintomas aparecerem [6].
No entanto, a parceria entre a bioinformática e a IA é uma faca de dois gumes. Por um lado, a IA democratiza o acesso. Ferramentas modernas são intuitivas e acessíveis, permitindo até não especialistas a realizar análises complexas de genoma. Por outro, há um risco: a facilidade de obter respostas com um clique não requer a compreensão do que está sendo feito ou gerado. Se confiamos cegamente nos resultados dessas caixas-pretas sem entender a fundamentação biológica por trás dos processos, o pensamento crítico pode ficar em segundo plano. Outro aspecto potencialmente nocivo dessa integração são os modelos de linguagem e IAs generativas. O que por um lado pode ser uma ferramenta em potencial, também pode ter efeitos no esforço cognitivo e pensamento crítico de pesquisadores, devendo ser usada com o devido cuidado [7].
3. Desafios na formação de bioinformatas
A formação desses novos cientistas no brasil esbarra em um desafio, a desconexão entre as disciplinas. A graduação produz biólogos sem bases na programação e análise de dados, e a formação de cientistas da computação não abarca questões biológicas. Logo, os alunos de ambos os lados têm que complementar as próprias formações de modo que abarque ambos os campos. É como se a bioinformática buscasse integrar duas áreas que falam línguas diferentes. E mais, além da lacuna educacional, persistem também desafios estruturais. A carreira acadêmica sofre com a escassez de bolsas, agravada pelo enfraquecimento de programas de pós-graduação e a concentração de recursos nos estados mais ricos [8].
4. Conclusão e perspectivas
O grande desafio atual, portanto, passa a ser fortalecer infraestrutura e formar uma nova geração de cientistas que saiba aproveitar o poder da computação e da IA sem abrir mão do pensamento crítico, que é a base do método científico. A bioinformática, essencial para o avanço científico e tecnológico de ponta em setores estratégicos como saúde, agricultura e meio ambiente, ainda enfrenta dificuldades formativas e políticas crônicas. A próxima década, ao que tudo indica, será uma década de transformações, determinante para consolidar a área no Brasil. Para navegarmos as marés da mudança com sucesso, serão necessárias ações urgentes para priorizar a formação de uma nova geração de bioinformatas capazes, com uma formação curricular que integre biologia, ciência de dados e ética em IA, e a criação de carreiras estáveis no país para combater a fuga de cérebros.
Para tal, será fundamental estabelecer parcerias sólidas entre universidades e empresas de biotecnologia, garantindo que a formação tenha um componente prático alinhado às necessidades nacionais. Além disso, um esforço contínuo de política pública científica é necessário para que a bioinformática seja reconhecida como área estratégica e valorizada no âmbito do financiamento nacional. Neste processo, a formação de novos bioinformatas deve mirar na competência técnica integrada e no desenvolvimento de consciência social e científica que lhes permita navegar pelos desafios éticos do futuro com pensamento crítico afiado. A próxima década será decisiva para que o Brasil transforme seu potencial biológico em soberania tecnológica através de investimentos sérios, para que possamos participar desse campo de ponta em força. Um plano de ação para enfrentar os desafios na formação de novos profissionais em bioinformática está disponível na Figura 1.
Figura 1. Plano de ação para enfrentar os desafios na formação de novos profissionais capazes no campo da bioinformática
Agradecimentos. Os autores agradecem às agências de fomento à pesquisa: CAPES, CNPq e Fapemig.
4. Referências
[1] Topol, E. J. High-performance medicine: the convergence of human and artificial intelligence. Nature Medicine, 25(1), 44–56, 2019.
[2] Saparov, A. Big data and transformative bioinformatics in genomic diagnostics and beyond, Parkinsonism & Related Disorders, Volume 134, 2025, 107311, ISSN 1353-8020.
[3] Mardinoglu A, Turkez H, Shong M, Srinivasulu VP, Nielsen J, Palsson BO, Hood L, Uhlen M. Longitudinal big biological data in the AI era. Mol Syst Biol. 2025 Sep;21(9):1147-1165.
[4] Huixiao , H. Editorial: Big data and artificial intelligence for genomics and therapeutics – Proceedings of the 19th Annual Meeting of the MidSouth Computational Biology and Bioinformatics Society (MCBIOS). Frontiers in Bioinformatics. Volume 4 – 2024
[5] Jumper J. Highly accurate protein structure prediction with AlphaFold. Nature. 2021; 596:583–589.
[6] Poplin, R. et al. A universal SNP and small-indel variant caller using deep neural networks. Nat Biotechnol 36, 983–987 (2018)
[7] Lee, H.P. The impact of generative AI on critical thinking: Self-reported reductions in cognitive effort and confidence effects from a survey of knowledge workers. In Proceedings of the 2025 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, Yokohama, Japan, 1 May–26 April 2025; pp. 1–22.
[8] Oliveira, M.F. Cuts to postgraduate funding threaten Brazilian science — again. Nature 627, 735, 2024