As ligas acadêmicas são organizações estudantis responsáveis por atividades complementares à formação acadêmica dos cursos, aprofundando conhecimentos específicos. Estes estudos aprofundados podem ser compartilhados com a sociedade, corroborando com as três finalidades da universidade: ensino, pesquisa e extensão. Dessa forma, a Bioinformática surge como uma área interessante para a criação de ligas, pois se trata de área multidisciplinar cujos avanços são acessíveis a um grande número de interessados. Assim, as Ligas de Bioinformática podem contribuir para interações entre estudantes, professores e profissionais da área, proporcionando um ambiente de aprendizado colaborativo, enriquecendo a formação acadêmica e promovendo a criação de redes de contato que possam abrir portas para estágios e oportunidades de pesquisa. Concomitantemente, o ambiente integrativo favorece a capacitação de futuros profissionais com habilidades essenciais para adentrarem ao mercado de trabalho como um todo, estendendo seus benefícios para além do setor acadêmico. Além disso, possibilita conceder aos seus integrantes um vislumbre das possibilidades que a Bioinformática tem a oferecer em diversas áreas que se ramificam, da compreensão de dados biológicos até a aplicação de técnicas computacionais na resolução de problemas complexos.
Autores: Daniele Takahashi https://orcid.org/0000-0002-1113-3760,
Gustavo Pires Ramos Cerqueira dos Santos https://orcid.org/0000-0003-0119-8699
Gabriel Berbert de Oliveira https://orcid.org/0009-0001-5743-0824
Gabriel Matheus Dantas dos Santos: https://orcid.org/0009-0003-5374-5743
Tayná Benecke Silva: https://orcid.org/0009-0001-5963-9912
Catarina Ferreira da Silva Lemos: https://orcid.org/0009-0007-9566-334X
Revisão: Ariany, Bibiane, Luana Bastos
Introdução
A Bioinformática é uma área multidisciplinar que utiliza conhecimentos das áreas de estatística e computação para responder a questões biológicas [1]. Além disso, contribui para áreas adjacentes como farmacologia, biologia evolutiva, ecologia e epidemiologia, dentre outros campos. Tal área permite colaborar com a prospecção de dados biológicos para responder, de forma mais veloz, se comparada a métodos in vitro [2]. Um exemplo recente, é a criação de plataformas capazes de simular in silico o dobramento das proteínas. Esse tipo de análise é mais rápida que os métodos experimentais para definir a estrutura 3D de proteínas, além de serem muito mais baratos. Outros métodos computacionais se provaram serem meios eficientes de prospectar fármacos e vacinas em um curto período de tempo. Em consequência, forneceram meios de lidar contra patógenos e epidemias em tempo recorde, evidenciando, assim, a sua importância na pesquisa e seu impacto direto na comunidade [3].
Como exemplo, a conclusão do Projeto Genoma Humano (PGH), em 2003, foi um marco importante no campo da bioinformática. O projeto de investigação internacional visou determinar a sequência do genoma humano completo, que consiste em mais de 3 bilhões de pares de bases. Neste contexto, a Bioinformática desempenhou um papel crucial, emergindo do desenvolvimento de ferramentas e algoritmos computacionais para analisar e gerenciar as grandes quantidades de dados genéticos gerados [4]. Esta área permitiu a integração de dados genômicos com outras informações biológicas, facilitando a identificação de genes e suas funções. A conclusão do PGH teve um impacto profundo na comunidade científica e o seu sucesso demonstrou o poder da Bioinformática para o avanço da pesquisa científica de modo geral.
Bioinformática pode ser definida como a derivação do conhecimento biológico oriundo de grandes conjuntos de dados, juntamente com análises computacionais especializadas, além do próprio uso de ferramentas, com o intuito de solucionar um problema biológico. No início, os bancos de dados biológicos eram pequenos, com poucos genes sequenciados e poucas estruturas de proteínas resolvidas [5], mas, atualmente, com a conclusão de diversos projetos genoma, o barateamento dos métodos de sequenciamento de DNA e a inclusão de outros dados como perfis de expressão gênica e modelos estruturais de proteínas, a Bioinformática também precisa se debruçar na organização e análise deste grande volume de dados [6]. Com isso, torna-se necessária a formação de profissionais capacitados para gerir e analisar este grande volume de informação.
A partir disso, surge a demanda por mão de obra qualificada para o desenvolvimento de novas habilidades em análises e com embasamento teórico nas áreas que a Bioinformática abrange. Incluindo a compreensão de processos, estruturas, classificações biológicas e o conhecimento de computação necessários para trabalhar com os objetos de estudos biológicos em questão.
Nesse cenário, o ensino de bioinformática e sua aplicabilidade nas pesquisas, principalmente durante a graduação, tornam-se essenciais para a capacitação de novos pesquisadores, permitindo que lidem com essa complexidade de dados genômicos e suas análises. A construção da base do entendimento do design de algoritmos para problemas biológicos é a chave para o entendimento da Bioinformática como um todo, não só para a resolução de problemas específicos ou ferramentas em determinado contexto de uso, galgando, assim, um entendimento sólido desde a estrutura do problema em nível molecular até a resolução da complexidade biológica por meio de algoritmos [7].
A Universidade Federal da Bahia (UFBA), situada em Salvador, Bahia, é uma das principais instituições de ensino superior do Brasil. Fundada em 1808 como Escola de Cirurgia da Bahia, a UFBA foi oficialmente reconhecida como Universidade em 8 de abril de 1946. Desde então, a Universidade tem se destacado no panorama educacional brasileiro, oferecendo uma vasta gama de cursos de graduação e programas de pós-graduação. Extremamente reconhecida por sua excelência acadêmica, é neste ambiente de destaque e inovação que as ligas acadêmicas da UFBA exercem um papel fundamental na formação dos estudantes.
As ligas acadêmicas de bioinformática, nesse contexto, desempenham um papel crucial durante a graduação, promovendo um ambiente de aprendizado colaborativo e multidisciplinar. Elas não apenas preparam os estudantes para enfrentarem desafios com conhecimento técnico, como a análise de dados biológicos complexos, mas também incentivam a formação contínua. Essa experiência resulta em um profissional focado em resolver problemas de rotina, capacitado em resolver, desde um problema simples, como um gerenciamento de arquivos, a resolver problemas de “bugs” em códigos bem elaborados, gerando um profissional resiliente a resolver problemas, que é um dos cernes da Bioinformática [8]. Além disso, a criação de um núcleo de Bioinformática, como uma Liga, age como uma ponte, promovendo um espaço para o desenvolvimento de inovação e de redes de contatos, para além da universidade [9].
A Liga Acadêmica de Bioinformática e Biologia Computacional, além de ocupar um espaço de carência, visa proporcionar oportunidades aos seus membros para desenvolverem habilidades técnicas essenciais para a atuação na área de Bioinformática. Um profissional da área necessita das seguintes habilidades básicas: conhecimentos de bioquímica, biologia molecular, evolução, conhecimento em linguagens de programação (tais como: Python, Perl, R e outras), capacidade de analisar banco de dados, análise de modelagem estrutural, aplicação de ferramentas de bioinformática e gestão de projetos (Figura 1). Segundo Welch e colaboradores [10], os bioinformatas podem ser divididos em três tipos de perfis: (1) o usuário de bioinformática, que utiliza programas com interface gráfica, consegue entender os resultados obtidos, mas precisa de mais treinamento para se “aventurar” no uso de linhas de programação; (2) o cientista bioinformata, também prefere os programas com interface gráfica, mas necessita realizar análises mais sofisticadas que requerem comandos ou bancos de dados mais específicos; (3) o engenheiro bioinformata, é o responsável por criar os softwares e sistemas de análise que serão utilizados pelo usuário de bioinformática e pelo cientista bioinformata, para isso, além de saber sobre as análises de bioinformática é necessário desenvolver habilidades em desenho de softwares, base de dados e hardware. Essa preparação prática também é capaz de tornar os envolvidos mais competitivos no mercado de trabalho [11], onde as habilidades de programação e análise de dados são altamente valorizadas.
Assim, a participação em uma liga acadêmica oferece oportunidades de networking e colaborações em projetos de pesquisa, abrindo portas para estágios, bolsas de estudo e outras oportunidades de carreira no campo da Bioinformática [12]. Em resumo, a criação da LABBC tem como objetivo oferecer aos seus membros oportunidades de integração em ambientes práticos, capacitando-os no uso de técnicas computacionais avançadas para a análise, interpretação e integração de dados biológicos oriundos de diferentes áreas das ciências ômicas, como genômica, proteômica, transcritômica e metabolômica, entre outras. Além disso, a LABBC promove a discussão de artigos científicos por meio de um journal club, estimula a familiarização com softwares para a elaboração de tutoriais e incentiva a troca de experiências sobre as demandas e desafios enfrentados nos projetos de pesquisa de iniciação científica.
Figura 1: Habilidades necessárias para o desenvolvimento de um bioinformata.
Referências
(1) LESK, A. Introduction to Bioinformatics. [s.l.] Oxford University Press, 2019.
(2) SILVA, R. C. C. D.; ALVES, M. C. S. O uso de ferramentas de bioinformática para análise de dados genéticos: uma revisão. Scientific Electronic Archives, v. 17, n. 1, 11 dez. 2023.
(3) NAG, A.; DEY, B. Computer-aided drug design and delivery systems. New York: McGraw-Hill, 2011.
(4) GIBBS, R. A. The Human Genome Project changed everything. Nature Reviews Genetics, v. 21, n. 10, p. 575–576, out. 2020.
(5) GAUTHIER, J. et al. A brief history of bioinformatics. Briefings in Bioinformatics, v. 20, n. 6, p. 1981–1996, 27 nov. 2019.
(6) MARX, V. The big challenges of big data. Nature, v. 498, n. 7453, p. 255–260, 13 jun. 2013.
(7) DITTY, Jayna L.; KVAAL, Christopher A.; GOODNER, Brad; FREYERMUTH, Sharyn K.; BAILEY, Cheryl; BRITTON, Robert A.; GORDON, Stuart G.; HEINHORST, Sabine; REED, Kelynne; XU, Zhaohui; SANDERS-LORENZ, Erin R.; AXEN, Seth; KIM, Edwin; JOHNS, Mitrick; SCOTT, Kathleen; KERFELD, Cheryl A. Incorporating genomics and bioinformatics across the life sciences curriculum. PLoS Biology, v. 8, n. 8, p. e1000448, 2010. DOI: 10.1371/journal.pbio.1000448.
(8) MAGANA, A. J. et al. A Survey of Scholarly Literature Describing the Field of Bioinformatics Education and Bioinformatics Educational Research. CBE—Life Sciences Education, v. 13, n. 4, p. 607–623, dez. 2014.
(9) AZEVEDO, L. DE M. et al. A Importância na Integração de Ligas Acadêmicas na Formação Profissional e Social para Alunos e Instituição. Gep News, v. 2, n. 2, p. 56–62, 1 ago. 2018.
(10) WELCH L, LEWITTER F, SCHWARTZ R, BROOKSBANK C, RADIVOJAC P, GAETA B, et al. Bioinformatics Curriculum Guidelines: Toward a Definition of Core Competencies. PLoS Comput Biol, v. 10, n. 3, p. e1003496, 2014.
(11) MULDER, N. et al. The development and application of bioinformatics core competencies to improve bioinformatics training and education. PLOS Computational Biology, v. 14, n. 2, p. e1005772, 1 fev. 2018.
(12) NAGAMATSU, S. T. et al. Liga Brasileira de Bioinformática: Desafios para estimular a formação de estudantes de Bioinformática e Biologia Computacional. Em: MARIANO, D. et al. (Eds.). BIOINFO – Revista Brasileira de Bioinformática e Biologia Computacional. 1. ed. [s.l.] Alfahelix, 2021.