A Computação da Vida

computação da vida

U.S. Department of Health and Human Services National Institutes of Health National Institute of General Medical Sciences

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em busca de tesouros genéticos a próxima proteína supermodelo cine mania doença virtual integrar a biologia possível graças a. . .

O que é o NIGMS? O National Institute of General Medical Sciences (NIGMS – Instituto Nacional de Ciências Médicas Gerais) apoia investigação básica sobre genes, proteínas e células. Também financia estudos sobre processos fundamentais, como a comunicação celular, o uso de energia pelo nosso corpo e a nossa resposta aos medicamentos. Os resultados desta investigação melhoram a nossa compreensão da vida e servem de base para avanços no diagnóstico, tratamento e prevenção de doenças. Os programas de formação em investigação do Instituto dão origem a novas gerações de cientistas e o NIGMS tem programas para aumentar a diversidade daqueles que trabalham em investigação biomédica e comportamental. O NIGMS apoiou a investigação da maioria dos cientistas que são mencionados nesta publicação.

Produzido pelo Office of Communications and Public Liaison National Institute of General Medical Sciences National Institutes of Health U.S. Department of Health and Human Services

Traduzido e adaptado para a Casa das Ciências por Diana Barbosa em outubro de 2013

Desde o envio de mensagens de texto até à navegação pelas ruas da cidade recorrendo à

computação da vida

tecnologia GPS, todos estamos a viver uma vida de computação. Mas, tal como nós deixámos de usar o tradicional correio e as bússolas, os cientistas também se atualizaram.

Hoje, os avanços computacionais permitem aos cientistas fazer procuras rápidas em sequências de DNA para encontrarem variações genéticas que possam levar a doenças, simular o modo como a gripe se pode propagar numa escola e desenhar animações tridimensionais de moléculas que competem com as de qualquer videojogo. Ao aliar os computadores à Biologia, os cientistas podem responder a novas e velhas questões que poderão trazer novos conhecimentos sobre os processos fundamentais que nos mantêm vivos ou nos causam doenças.

Esta publicação faz uma introdução a algumas das maneiras como os físicos, biólogos e até artistas estão a computar a vida. Cada secção foca-se num problema de investigação diferente, dá exemplos de projetos científicos em curso e apresenta pessoas que fazem esse trabalho. Pode usar as hiperligações para os recursos online extra e outras oportunidades para saber mais sobre este novo e excitante campo interdisciplinar.

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em busca de tesouros genéticos Imagine que encontra uma arca do tesouro que contém todas as pedras e metais preciosos alguma vez encontrados, mas que só consegue levantar a tampa o suficiente para ver o cintilar do ouro e o brilho dos diamantes. Era assim que alguns biólogos se sentiam há não muito tempo. Os avanços nas tecnologias de computação abriram completamente a arca dos tesouros genéticos, revelando o genoma humano e respondendo a questões sobre doenças, tratamentos médicos e até mesmo crimes.

Partilhamos

70%

dos nossos genes com as moscas-da-fruta e

98% com os chimpanzés e 99.9% entre nós.

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computação da vida | em busca de tesouros genéticos

> efeitos secundários: genes e medicamentos Por Susan Gaidos

Os MEDICAMENTOS que funcionam muito bem connosco, podem não ter efeito (ou até serem perigosos) noutras pessoas. Porquê? Tanto a idade, como o peso, o estilo de vida e outros medicamentos têm a sua influência, mas também a têm os GENES. Os cientistas usam computadores para encontrarem as variações genéticas específicas que afetam o modo como reagimos aos medicamentos. Este campo de investigação chama-se Farmacogenética e o seu objetivo é determinar o tipo e dose de medicamento adequados para cada indivíduo.

O geneticista Gary Peltz da Roche Palo Alto, na Califórnia, lidera um grupo de investigação que trabalha neste campo. O grupo tem procurado diminutas diferenças que alteram o modo como os ratos processam, ou metabolizam, o medicamento chamado varfarina.

Quase dois milhões de norte-americanos, especialmente aqueles que sofrem de doenças cardíacas ou estão a recuperar de cirurgias, tomam varfarina para prevenir a formação de coágulos sanguíneos mortais. Mas é complicado prescrever a varfarina. Em excesso, causa hemorragias mas, se a dose não for suficiente, pode permitir a formação de coágulos. Os médicos usam uma cautelosa aproximação de

tentativa e erro para encontrarem a dose certa para cada pessoa.

Os investigadores da California identificaram o gene que produz uma enzima de que os ratos necessitam para metabolizarem a varfarina. Fazendo uma busca recorrendo a computadores, encontraram pequenas variações no DNA do gene que poderiam influenciar a velocidade com que os animais eliminam o medicamento do corpo. Os cientistas foram capazes de usar os perfis genéticos dos ratos para preverem o modo como os ratos processariam o medicamento. Estudos semelhantes em humanos poderiam ajudar os médicos a fazerem uma prescrição, de modo mais rápido e preciso, da dose certa de varfarina.

Em 2005, a Food and Drug Administration aprovou um medicamento para falha cardíaca dirigido especificamente às pessoas de origem africana. Porque será que algumas pessoas levantaram problemas éticos?

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Tishkoff estuda tribos africanas no seu projeto para perceber como é que os genomas humanos responderam à malária. > Sarah Tishkoff

> Sarah Tishkoff

> respostas vindas de áfrica Por Alisa Zapp Machalek

A geneticista Sarah Tishkoff divide o tempo entre o seu LABORATÓRIO na University of Pennsylvania, em Filadélfia, e partes remotas de ÁFRICA. Trabalha com DNA e recolhe amostras desta molécula de povos tão diversos como os caçadores-recoletores das selvas da África central, os agricultores de cereais do Sul de África e os guerreiros e pastores nómadas da África oriental.

Recorrendo ao desenho de modelos em computador para comparar o DNA destas diferentes populações, ela espera poder identificar as variantes genéticas que fazem com que algumas pessoas sejam menos suscetíveis à malária – uma das principais causas de morte no mundo.

As pessoas de certas tribos africanas, que há milhares de anos que estão expostas à malária, podem contrair a doença e sobreviver. As pessoas dessas tribos desenvolveram adaptações genéticas que lhes conferiram uma resistência natural à malária e passaram-nas aos seus descendentes.

Com o passar das gerações, os genes de resistência foram-se tornado mais comuns na população.

Tishkoff chama a este processo as “pegadas da seleção natural”. Seguir este trilho pode levar os cientistas à base genética da resistência inata à malária e outras doenças (e possivelmente a futuras terapias).

Até agora, o caminho tem levado Tishkoff a dados que indicam que a resistência inata à malária é provocada por uma variante no gene de uma enzima específica apelidada de G6PD. As pessoas com esta variante genética produzem uma menor quantidade de enzima, o que é necessário para várias reações químicas importantes dentro das células.

Até cerca de um quarto das pessoas que vivem em regiões de África infestadas por malária têm esta variante. Em todos os outros lugares, menos de 5% das pessoas a têm.

Compreender como é que a variante genética G6pD protege as pessoas da malária pode, eventualmente, ajudar a tratar e prevenir a propagação da doença. Tishkoff acrescenta ainda que o seu trabalho está também a ajudar a desvendar a história dos seres humanos modernos, em África e não só.

exclusivo na web @ http://publications.nigms.nih.gov/computinglife/searching.htm

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computação da vida | em busca de tesouros genéticos

> jogos de palavras invente a Se está viciado em SUDOKU, deveria tentar o jogo de letras chamado CÓDIGO GENÉTICO. Aqui fica um exemplo fácil: coloque as palavras seguintes numa sequência tal que cada uma difira da palavra anterior apenas numa letra.

FAN BIT BAT BAN FUN Agora imagine que trabalha com palavras que contêm milhares de letras. E que, em vez de reordenar palavras reconhecíveis, tem longas cadeias aparentemente aleatórias de As, Ts, Gs e Cs – as letras do código de DNA. É isso que os cientistas enfrentam quando tentam seguir e analisar alte-

rações no material genético ou genoma de um organismo. A tarefa pode parecer dura, mas é fácil com a ajuda de computadores.

Tipicamente, os cientistas começam com um conjunto de sequências genéticas de diferentes pessoas ou organismos. Estas sequências podem ter sido obtidas do sangue, tecidos corporais ou até de ossadas antigas.

Para perceberem quando é que se deram as variações, os investigadores usam ferramentas computacionais que colocam as sequências genéticas por ordem cronológica. É deste modo que os computadores estão a revelar as alterações genéticas, combinações e subtilezas que criam a extraordinária diversidade biológica da Terra. — AZM

sua própria

série de 3 letras e

peça aos amigos

para a reordenarem.

assoe o

> motim contra os antibióticos O que é que as FRALDAS sujas nos podem ensinar sobre MEDICINA? Que os bichos infecciosos são manhosos.

Quando os cientistas criaram os primeiros antibióticos, há mais de 50 anos, apelidaram-nos de maravilhas da Medicina. Em poucos dias, os medicamentos eram capazes de curar infeções comuns causadas por bactérias, diminuindo drasticamente as taxas de mortalidade e transformando os cuidados de saúde.

Mas, devido a diminutas alterações genéticas, promovidas em parte pelo nosso excessivo e mau uso de antibióticos, os supermicróbios superaram os nossos supermedicamentos.

Certas estirpes bacterianas desenvolveram resistência aos antibióticos que antes as matavam e passaram esta capacidade aos seus descendentes.

Hoje, algumas destas estirpes conseguem até sobreviver a todos os antibióticos existentes.

Os cientistas pensavam que, depois de muitas gerações sem exposição a antibióticos, as bactérias iriam eventualmente sucumbir de novo aos

medicamentos. Infelizmente, esse não parece ser o caso, diz Bruce Levin, um geneticista populacional da Emory University, em Atlanta, Georgia.

Levin analisou as bactérias E. coli – as do tipo inofensivo que vive no nosso colon – encontradas em 70 fraldas sujas vindas de um infantário. Um quarto das bactérias das fraldas usadas eram resistentes à estreptomicina, um antibiótico raramente prescrito nos últimos 30 anos.

A descoberta de Levin foi reforçada pela investigação dirigida por Richard Lenski, um microbiólogo da Michigan State University, em East Lansing, que estudou no laboratório de Levin.

Desde 1988, Lenski está a monitorizar balões de E. coli resistentes a estreptomicina. Após 10 anos e 20 000 gerações bacterianas, ele inundou as culturas com estreptomicina pela primeira vez. Estas, não foram perturbadas pelo medicamento.

Levin e outros já fizeram milhares de simulações computacionais para desenharem estratégias que diminuam o desenvolvimento e propagação da

seu nariz. É muito provável que o seu lenço contenha as bactérias Staphylococcus aureus. Normalmente, este microorganismo comum não causa doença mas, ocasionalmente, pode ser uma ameaça mortal. Os modelos computacionais podem ajudar a identificar estratégias para evitar a propagação destas infeções, especialmente em hospitais, onde elas são mais perigosas

resistência.

Como as bactérias resistentes vão continuar a atormentar-nos, Levin brinca dizendo que a investigação sobre a resistência a antibióticos é a oportunidade de carreira perfeita. Ele diz que “Temos que estar continuamente a descobrir novas formas de lidar com as infeções bacterianas. Digo aos alunos que, quando acabarem o curso, há muitas coisas que podem fazer!” — AZM

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Em 2010, o Innocence Project, que dá apoio jurídico àquelas pessoas que dizem ter sido erroneamente condenadas, afirma que o fingerprinting de DNA já levou à libertação de mais de 240 pessoas.

> dlc: dna do local do crime Em 1995, uma enfermeira do Louisiana acusou o ex-namorado, um médico, de tentativa de HOMICÍDIO. Alegava que ele lhe tinha transmitido o vírus do SIDA através de uma injeção com sangue de um paciente seropositivo.

Os advogados de ambos os lados recrutaram cientistas para analisarem o DNA viral da enfermeira.

Biólogos computacionais ajudaram a provar que um médico tentou assassinar a ex-namorada usando uma seringa com vírus do SIDA.

Para provarem as suas alegações, a acusação tinha que convencer o júri de que os vírus da enfermeira e os vírus do paciente eram “parentes próximos”.

Portanto, os cientistas procuraram as “impressões digitais” do DNA (fingerprints de DNA)!

A equipa de investigação, dirigida pelo biólogo computacional David Hillis, da University of Texas at Austin, e pelo virologista Michael Metzker, da Baylor College of Medicine, em Houston, Texas, usaram uma técnica chamada fingerprinting de DNA para compararem as sequências das duas amostras virais. A equipa também usou vários programas de computador diferentes para descobrirem o modo mais provável de alteração das sequências virais, entre a alegada injeção em 1994 e o julgamento em 1998.

Os resultados mostraram que certas sequências genéticas dos vírus da enfermeira eram idênticas às dos vírus do paciente. O médico foi considerado

culpado de tentativa de homicídio em segundo grau e condenado a 50 anos de prisão. Os advogados de defesa recorreram até ao Supremo Tribunal americano, que confirmou a sentença em 2002.

Este caso assinala a primeira vez em que análises genéticas deste tipo, designadas por filogenéticas, foram usadas como prova num tribunal criminal americano. — AZM

quem acha que é o culpado?

As provas do local do crime levam a Polícia até cinco suspeitos. Compare o DNA do criminoso deixado no local com o DNA dos suspeitos.

Sequência de DNA do criminoso encontrada no local: AGGCTGCCTACGCGGTTAGG

Sequências de DNA dos suspeitos: #1 #2 #3 #4 #5

AGGATGGCTACCCGGTTAGG AGGCTGCCTCAGCGGATAGG AGGCTGCCTACGCGGTTAGG CGGCAGCCTACTCGGTTAGG AGGCTGGATACGCGGCTAGG

No julgamento do Louisiana, os cientistas compararam mais de 2000 letras do VIH de cerca de 30 pessoas. Os seus computadores fizeram a maior parte do trabalho!

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computação da vida | a próxima proteína supermodelo

a próxima proteína supermodelo Desde a construção de músculos até ao sarar das feridas, os nossos corpos dependem das proteínas – cadeias de pequenas moléculas chamadas aminoácidos, que se dobram e enrolam em formas únicas. As proteínas mal enroladas podem causar doenças, como a anemia falciforme ou a fibrose quística.

O aumento do poder computacional está a facilitar a vida aos investigadores para a previsão do modo como as proteínas se enrolam e interagem com outras moléculas, o que possivelmente vai levar a novos tratamentos para doenças relacionadas com proteínas.

> proteínas feitas à medida Por Emily Carlson

Os cientistas podem facilmente determinar a sequência de aminoácidos de uma proteína, mas não podem PREVER com rigor como é que essa sequência se vai organizar numa ESTRUTURA tridimensional.

Portanto, o biólogo computacional David Baker, da University of Washington, em Seattle, usou uma aproximação diferente. Começou por esboçar uma estrutura proteica que ninguém tinha visto. Depois, recorreu a um programa de modelação computacional que ele desenvolveu chamado Rosetta para que lhe dissesse qual a sequência de aminoácidos que

daria origem à forma tridimensional da sua molécula inventada. Baker usou essa sequência para construir uma proteína real, que era estável e que tinha uma estrutura muito semelhante àquela que ele tinha desenhado, validando, assim, a sua aproximação.

Com a capacidade de elaborar novas proteínas, a investigação de Baker poderá fazer com que seja possível a personalização de proteínas, que podem depois ser usadas como medicamentos ou pequenas máquinas biológicas para o tratamento de certas doenças.

Baker usou o seu programa de computador para desenhar uma pequena proteína que não se encontra na natureza. > Brian Kuhlman, Gautam Dantas, David Baker

exclusivo na web @ http://publications.nigms.nih.gov/computinglife/topprotein.htm

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> modelização em casa No liceu, Johnathon Tinsley tinha sentimentos MISTOS em relação à MATEMÁTICA e à CIÊNCIA. Recorda que “a Matemática era um grande desafio”. “Gostava de alguns temas da Biologia, mas não da Física.”

computadores pessoais para responderem a perguntas importantes da Biologia. Os computadores típicos de um laboratório de investigação não conseguem fazer todas as análises numéricas de que necessitam, mas uma rede de centenas ou milhares de computadores pessoais, sim.

Este adolescente britânico ajudou na procura de curas para doenças Como é que funciona? como o SIDA ou Alzheimer, Pode unir-se a uma rede de comsó por deixar que os inputação distribuída descarreATENÇÃO! vestigadores usassem gando software livre. QuanAntes de descarregar o seu computador do o seu computador não software de computação quando ele não o estiver ocupado, envia uma distribuída num compuestava a usar. Você mensagem para um servidor tador público (como na também pode ajudar! no laboratório de investigaTinsley faz parte de escola ou trabalho), peção que diz “Estou disponível! ça autorização! uma tendência tecnoPosso ajudar?” O servidor atrilógica chamada compubui uma parte de um enorme cáltação distribuída, que recorre culo que sabe que o computador doao público para ajudar no avanço da méstico pode resolver. O computador Medicina. Através desta aproximação, do dador pode demorar vários dias a os investigadores usam o poder dos trabalhar no problema. Quando o solu-

cionar, envia a resposta. Tal como fazem os professores, o pessoal do laboratório verifica o resultado, para assegurar que ninguém alterou informação.

Qualquer que seja o modelo do seu computador, pode voluntariar-se. É necessário é que computador esteja ligado à Internet (não importa o tipo de ligação). Os computadores mais antigos também servem, embora geralmente recebam cálculos mais simples. Pode também escolher a quantidade de memória que deseja doar ao projeto.

Não tem que se preocupar com os hackers. As verificações de segurança que protegem os servidores principais e as capacidades limitadas do software necessário, fazem com que a participação nos projectos seja consideravelmente mais segura do que navegar na Internet.

Se visitar os sítios de Internet de projetos de computação distribuída, provavelmente vai-se deparar com “computadorês”. Aqui fica um breve glossário.

DC

Computação distribuída (distributed computing)

@home

Provavelmente, um projeto de computação distribuída

Credit

Crédito – Pontos recebidos por completar um cálculo

Work Unit

Unidade de trabalho – Problema enviado ao computador

BOINC

A Berkeley Open Infrastructure for Network Computing ou o programa de software livre usado por muitos projetos de DC

PC

Computador pessoal (personal computer)

Server

Servidor – Computador que envia informação para outros computadores numa rede

Quer voluntariar-se?

Folding@Home: http://folding.stanford.edu Rosetta@home: http://boinc.bakerlab.org/rosetta FightAIDS@Home: http://ightaidsathome.scripps.edu

Enquanto dorme, o seu computador poderia estar a fazer investigação científica.

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computação da vida | a próxima proteína supermodelo

A computação distribuída em ação “A ciência que podemos fazer não se compara com a que faríamos com qualquer das outras ferramentas disponíveis”, diz Vijay Pande, um cientista da Stanford University, na California, que iniciou o projeto de DC Folding@Home.

Pande estuda a dinâmica do enrolamento das proteínas nas suas formas únicas. Ao estudar o modo como se enrolam, Pande pode ver o que é que corre mal e como é que os medicamentos poderão reparar proteínas defeituosas.

As proteínas enrolam-se muito mais rapidamente do que nós conseguimos imaginar. A mais rápida fá-lo em apenas cinco milionésimos de segundo.

Pande diz que, num PC muito rápido, seriam necessários mais de mil anos para simular o processo! Mas, com a ajuda de quase 250 000 PCs e

mais de um milhão de consolas Play ® Station 3, Pande pode fazê-lo em menos de uma semana.

Com os seus dois computadores, Tinsley doou cerca de 40 horas diárias de tempo de processamento. Ele gostava de saber que os seus computadodores estavam a fazer algo útil. Tinsley diz que “não estavam só ali parados sem fazer nada”.

Nos seus projetos de DC, Tinsley seguiu o contributo dos seus computadores em comparação com outros. Se o seu computador ajudava a prever a estrutura de uma proteína, via o seu nome aparecer no sítio de Internet do projeto e até quiçá numa publicação científica. Alguns projetos também emitiam certificados especiais.

“Ver o impacto que se tem faz toda a diferença,” diz Pande. “Quando fazemos donativos para associações, não vemos uma ligação direta entre o que

> projeto estrutura A maioria das pessoas gosta de uma COMPETIÇÃO amigável e os investigadores que prevêm a estrutura das proteínas não são exceção. A cada dois anos, estes peritos competem para ver quem é que tem os MODELOS computacionais que fazem as melhores previsões.

O objetivo é modelizar, do modo mais rigoroso possível, as formas de proteínas pré-selecionadas. Os concorrentes não conhecem as estruturas reais destas moléculas, mas o júri sim.

Depois de rever as entradas, o juri convida os melhores modeladores para um encontro internacional, onde falam sobre as aproximações que usaram. Em conjunto, discutem como melhorar ainda mais o seu trabalho no futuro.

Os cientistas não chamam ao evento “concurso”, nem “competição”. É uma experiência comunitária para aumentar a precisão das previsões feitas na modelização de proteínas, para que os cientistas possam descobrir novos medicamentos de modo mais rápido e económico.

— EC

oferecemos e o modo como é usado.

No nosso caso, as pessoas podem ver o que é que o seu computador doou e quais os resultados.”

Porém, servir a ciência não é o único benefício. A DC também oferece aos participantes uma rede social ativa.

Muitos projetos têm um espaço para troca de mensagens, onde os dadores podem colocar questões científicas ou pensamentos soltos.

Os dadores que queiram realmente estar no topo, muitas vezes formam equipas competitivas.

“Eu gosto de competir para ter melhores estatísticas que os outros membros da equipa”, diz Tinsley. Mas ele também aprecia o aspeto social. Explica que, para uma equipa, “o objetivo principal é conhecer e conversar com amigos e, no entretanto, fazer algo de bom e que valha a pena.”— EC

Muitas vezes, os cientistas são recompensados por fazerem grandes avanços, sendo o Prémio Nobel a maior honra.

Leia sobre o vencedor de um concurso de ciência no liceu na página 18.

O modelo computacional gerado pela equipa de David Baker para a experiência comunitária de 2004 (à esquerda) era inegávelmente semelhante à estrutura real da proteína (à direita). > Philip Bradley, David Baker

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cine mania Tal como o som e a cor revolucionaram a indústria cinematográfica, também as tecnologias de computação alteraram o modo como os cientistas veem a Biologia. Hoje, os investigadores não só podem obter imagens da Biologia, como também podem animar processos biológicos completos, lançando os espetadores para o seio de mundos nunca antes vistos.

> os cientistas desenvolvem um sexto sentido “Muitos cientistas deixaram compleGraças to a uma ferramenta Thanks a HIGH-TECH tool,de scientists “many scientists stopped working tamente de usar modelos físicos”, ALTA-TECNOLOGIA, os cientistas just regained their “SIXTH SENSE.” with physical models altogether,” saysdiz Olson, um biólogo molecular esrecuperaram o “SEXTO SENTIDO”. Arthur Before you think of a certain lick arthur Olson, a structural molecular

trutural. “A natureza da perceção espabiologist. “the nature of spatial percep­ cial muda e a compreensão que se tem tion changes and the kind of understandcom base na interação com aquilo que ing you get from interacting your da nos rodeia, perde-se com with o domínio surroundings were lost when computer computação gráfica.” graphics Olsontook e a over.” sua equipa do Scripps Olson and his team theJolla, Scripps Research Institute, ematLa California, desenvolveram ferraresearch Institute in La Jolla, uma California, que lhes apermite fisito tipo de experiência menta experience. have developed tool thatmanipular allows them camente o modelo uma physically molécula to de do both: sensorial. biológica e, aao mesmo manipulate model of tempo, observar as ala biological molecule A scientist plastic plásUm cientistamanipulates manipula modelos models of two proteins while terações nas suas while watching its proticos de duas proteínas, enquanto o the computer tracks and priedades químicas e chemical and biophysicomputador segue e representa as displays their electrostatic biofísicas no ecrã do cal properties change properties, showneletrostáticas, here as suas propriedades computador. Olson diz aqui mostradas como manchas on aacomputer screen. que combinação das vermelhas e azuis. > Arthur Olson Olson says combining duas experiências vai the two experiences fazer com que os investigadores façam uma aproximação difeAlguns cientistas rente e tenham uma outra compreenperderam este sentido na era da informática. são dos problemas biológicos.

Os cientistas usam impressoras esDeixaram de usar modelos físicos das moléculas biológicas, como proteínas peciais que geram formas tridimensionais em plástico ou gesso, tão facilou DNA, para verem como é que estas encaixavam. Em vez disso, recor- mente como as outras impressoras geram imagens bidimensionais. À medida riam a modelos gerados computacioque Olson e outros seguram e interanalmente.

Antes que comece a pensar no fil-

starring Bruce Willis, think about feeling me com o Bruce Willis, pense na senyour muscles lex as you push a box sação dos músculos a fletir quando across carpet plunging forward as empurra umaorcaixa ou no solavanco your car suddenly stops. these physical de uma travagem súbita. Estas resresponses to external are what postas físicas a um cues estímulo externo many experts consider the são aquilo que muitos especialistas type sensory consideram serofum sex-

gem com os modelos, uma câmara grava, em grande plano, os modelos em movimento. Depois, um programa de computador sobrepõe as imagens como um arranjo de átomos ou energia entre as moléculas modelizadas.

Olson combina o modelo e as imagens computorizadas numa só imagem que lhe permite estudar todas as facetas diferentes da molécula biológica.

Olson espera que, um dia, este interface funcione também como um jogo de vídeo, que permita aos estudantes explorarem e brincarem ao nível molecular. — EC

pegue num objeto próximo.

Gire-o para que possa ver todos os lados. É pesado? É frio? É macio? Como é que determinaria estas qualidades se só visse o objeto num ecrã de computador?

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computação da vida | cine mania

> em exibição num computador perto de si Por David Bochner metade dos antibióticos usados no tratamento de infeções bacterianas têm como alvo o ribossoma, o que significa que uma melhor compreensão desta máquina biológica, poderia levar a medicamentos superfortes.

Para fazer os seus filmes, o Kevin começa por usar dados experimentais, como a estrutura de um ribossoma num daPor vezes, os cientistas só podem ter do instante e gera uma espécie de guião. a perspetiva BD da Biologia: os dados Depois, centenas de processadores ligaexperimentais só lhes dão imagens da dos (um supercomputador) transformam aparência de um processo biológico num as imagens num filme cheio de informadado momento. Então, o biólogo compuO ribossoma representa-se a si mesmo nesção que os cientistas, de outra forma, tacional Kevin Sanbonmatsu, do Los te filme molecular, em exibição no sítio de não poderiam ver ou imaginar.

Alamos National Laboratory, no Novo Internet Computing Life. > Kevin Sanbonmatsu “Podemos ver estruturas estáticas do Méxicio, está a animar esses processos. ribossoma”, diz Sanbonmatsu, “mas a das no DNA. Interessado em compreO Kevin usa computadores de alto ender a origem da vida, o Kevin diz que única forma de as ver em movimento é a rendimento para criar filmes de uma diminuta máquina molecular que está pre- estuda o ribossoma porque “pode ser o simulação do supercomputador.”

A sua equipa criou uma das maiores sente em todos os seres vivos. Esta má- mais antigo artefacto da célula”.

Mas há mais para além da curiosida- simulações biológicas de sempre, aniquina, o ribossoma, constrói proteínas a mando as personagens na velha estória de. O Kevin também diz que cerca de partir das instruções genéticas codificada síntese proteica.

O Super-Homem é superforte e super-rápido. Mas, na BD1, ele é também superPLANO, o que deixa muitas das suas características de super-herói para a nossa imaginação.

Mas, quando a BD se transforma em cinema, o Super-Homem passa a estar VIVO.

> a arte da animação Por Karin Jegalian

Por entre uma rede de vasos SANGUÍNEOS e células de suporte com forma estrelada, os neurónios do CÉREBRO enviam sinais uns aos outros. As manchas de COR mostram o fluxo de moléculas importantes, como a glucose, o oxigénio e o monóxido de azoto.

Esta imagem representa um instante numa simulação de 52 segundos criada por Kim Hager, uma animadora que trabalha com o Laboratory of Neuro Imaging, na University of California, Los Angeles. A animação, que representa o modo como os compostos químicos se modificam e movimentam entre as células do cérebro, demorou cerca de 300 horas a ser criada. Para isso, Hager trabalhou em conjunto com Neal Prakash, um neurobiólogo do mesmo laboratório.

Uma representação artística de como os compostos químicos se modificam e movimentam entre células do cérebro. Veja a animação no sítio de Internet Computing Life. . > Kim Hager

Inicialmente, Prakash pediu um desenho para ilustrar um artigo científico.

Em alternativa, o diretor do laboratório sugeriu a produção de uma animação.

Hager, que estudou fotografia, vídeo e design gráfico na universidade e depois se graduou em Artes Multimédia, não desenha os filmes fotograma a fotograma. Em vez disso, ela constrói “esculturas virtuais”, cheias de cor, luz, textura e movimento. Depois, guia o olhar do espetador pelas cenas.

O laboratório apresenta esta e dezenas de outras animações no seu sítio de Internet, bem como num moderno teatro durante apresentações para cientistas, estudantes e outros visitantes.

Hager diz que o seu papel é fazer com que a investigação seja mais acessível a diferentes públicos. Explica que “ver uma animação, faz com que seja mais fácil compreender o que um investigador está a dizer”.

exclusivo na web @ http://publications.nigms.nih.gov/computinglife/moviemania.htm 1

Banda Desenhada

National Institute of General Medical Sciences

doença virtual Os cientistas estão a criar os seus próprios mundos virtuais onde as pessoas vivem, trabalham. . .e ficam doentes. Aqui, os investigadores podem imitar os vírus e prever a propagação de doenças contagiosas pela comunidade. As simulações bem sucedidas podem-nos ajudar a preparar uma melhor reação a epidemias na vida real.

> preparação para uma pandemia Nós e a gripe Apenas alguns meses após o apaPara criar simulações de pandemias recimento dos primeiros casos da de gripe, os investigadores do MIDAS GRIPE H1N1, em abril de 2009, miusaram modelos computacionais para lhões de norte-americanos estaconstruírem cidades, vam doentes e alguns morreram. países e até continentes virtuais.

No final desse ano, o vírus já Nestes locais, milhares de se tinha espalhado pelo MIDAS, pessoas virtuais deslocammundo, originando a pria não confundir com -se às escolas, ao trabameira PANDEMIA de grio rei que transformava lho, às lojas e a outros pe desde 1968. tudo em ouro, significa locais. Os investigadores Enquanto as companhiModels of Infectious baseiam as atividades dos as farmacêuticas produziam 2 residentes em pessoas uma vacina que prevenisse o Disease Agent Study . reais. Stephen Eubank, um fícontágio desta gripe a milhões sico da Virginia Tech University de outras pessoas, os investigaem Blacksburg, e membro da equipa dores participantes no projeto interMIDAS, modelou versões virtuais de nacional MIDAS estavam a simular a grandes áreas metropolitanas nortepropagação da doença. As simula-americanas usando dados dos cenções permitiam-lhes explorar o modo sos e dos transportes locais. Nas cicomo a pandemia se poderia desendades geradas por Eubank existem volver, quem é que tinha maior probaapenas seis (ou menos) graus de sebilidade de ficar doente e que tipo de paração entre quaisquer duas pesintervenção poderia proteger mais soas, o que facilita a propagação de pessoas. Os resultados ajudaram na germes. tomada de decisões pelos políticos.

“Os vírus não se preocupam muito com a geografia”, diz Eubank. “Eles importam-se é com as redes sociais e Em que é que a sua vida com o modo como as pessoas entram simulada seria diferente em contacto umas com as outras”. da do seu melhor amigo?

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Estudo de Modelos de Agentes de Doenças Infecciosas

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computação da vida | doença virtual

Vírus virtuais Outra parte fundamental do estudo da propagação de infeções com recurso à computação, envolve o desenvolvimento de uma versão virtual do germe. Para modelizar a sua propagação da forma mais realista possível, os investigadores recolhem toda a informação disponível sobre o agente infeccioso.

Eubank, que estudou peste, varíola e antraz, reuniu informação sobre o modo como cada agente se propaga entre as pessoas, quão contagioso é e quanto tempo é que os sintomas demoram a surgir numa pessoa infetada.

Quando não conhecem as características de uma doença infecciosa, os investigadores do MIDAS usam relatórios médicos e dados científicos recolhidos durante outros surtos para estimarem o que poderá acontecer no futuro.

Durante o seu Doutoramento, Christina Mills criou um modelo de pandemia de gripe, antes sequer conhecermos no H1N1. Fez muita da sua investigação na biblioteca, vasculhando as prateleiras à procura de artigos científicos que falassem da gripe pneumónica de 1918 (uma pandemia que matou entre 20 e 40 milhões de pessoas em todo o mundo).

“Foi tudo à moda antiga,” diz Mills, que estava a estudar Saúde Internacional na Harvard Medical School, em Boston, Massachusetts. “Não podia simplesmente inserir uma palavra chave no Google™ e ter a informação de que necessitava”. A busca eventualmente conduziu-a até às taxas de transmissão de 1918.

Colocar questões Com todas as peças do modelo no sítio, os investigadores MIDAS convidam os governantes e reguladores a fazerem perguntas que possam ser respondidas recorrendo aos modelos. As perguntas vão desde ”O que é que acontece se não fizermos nada” até ”Quantas pessoas poderiam ser protegidas se interviéssemos?

Os investigadores criam várias simulações em que alteram as variáveis, como a contagiosidade do vírus ou o número de pessoas que fazem “dias de neve” (o termo que Eubank usa para se referir às pessoas que ficam voluntariamente em casa para evitar a infeção).

“O melhor das simulações computacionais é que podem-se testar diferentes situações que não poderíamos criar em sociedades reais”, diz Eubank.

Com mais de 250 combinações possíveis para simular, Eubank diz que confia nos estatísticos para o ajudarem a determinar quais os arranjos que darão origem aos resultados mais informativos. “É fácil colocar questões”, diz Mills.

“A parte difícil é descobrir quais são as que devemos – ou podemos – responder”.

Que questões gostaria de colocar aos modelos?

Devido à quantidade de dados e cálculos envolvidos, as simulações têm de ser feitas em computadores de alto rendimento, que possam simular um surto de 180 dias em algumas horas. Eubank usa software para recolha de imagens da pandemia simulada, à medida que esta “ocorre”.

“Sei exatamente quando é que uma pessoa virtual é infetada, apresenta sintomas e recupera”, diz Eubank, que explica também que o computador regista todas as modificações no estado da doença.

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Conheça os simuladores Stephen Eubank começou por estudar Física de Alta Energia, mas depois interessou-se pela modelação da dinâmica de sistemas não-lineares, que são sistemas que não podem ser resolvidos pela soma das partes. Desenvolveu modelos computacionais para o estudo de linguagens naturais, padrões de tráfego e mercados financeiros. Planeia usar os modelos de doenças infecciosas para estudar o modo como os comportamentos (por exemplo, fumar) se espalham na sociedade.

Christina Mills tem um Doutoramento e curso de Medicina. Para ela, modelizar doenças infecciosas é um trabalho de sonho porque combina o interesse pela Matemática, Biologia e Saúde Humana. Enquanto a maior parte dos seus colegas faz investigação translacional (em que os resultados de laboratório são traduzidos em cuidados de saúde), Mills diz que vai continuar com a aproximação da investigação computacional.

National Institute of General Medical Sciences

crie uma

cronologia do que fez ontem. Faça uma lista de todas as pessoas com quem contactou (mesmo sem saber o nome). Se estava doente com gripe sazonal, quantas dessas pessoas acha que pode ter infetado? A resposta é surpreendentemente baixa. As estimativas sugerem que não passaria o vírus a mais de três pessoas. Mas, se mais de uma pessoa for infetada por si, então o vírus continuará a propagar-se.

Previsão da gripe Eubank e outros investigadores que modelizaram a pandemia de gripe H1N1 em 2009, simularam cenários de surto em várias comunidades dos EUA. Os resultados sugeriram que a vacinação precoce de crianças em idade escolar seria a ação que mais reduziria a propagação da doença; por outro lado, a vacinação dos idosos seria mais importante mais tarde. As simulações também indicaram que as pessoas em risco de complicações sérias (como as grávidas ou indivíduos doentes) deveriam tomar medicamentos antivirais aos primeiros sinais da doença.

Embora os resultados gerados pelas simulações sejam úteis, Eubank realça que eles não são garantia daquilo que realmente irá acontecer. Tanto ele como outros investigadores, muitas vezes “fazem a mesma pergunta” a diferentes modelos e, quando os modelos dão o mesmo resultado, então têm mais confiança nas previsões. — EC

Em 2006, os modeladores do MIDAS mapearam o potencial de propagação de uma gripe pandémica nos EUA. Cada ponto nos mapas mudam de verde para vermelho à medida que mais pessoas na área ficam doentes. O mapa de cima mostra o que poderia acontecer se não se fizesse nada. O de baixo mostra o efeito da administração de uma vacina menos eficaz, enquanto uma nova vacina está em desenvolvimento. > Proceedings of the National Academy of Sciences Veja a progressão desta pandemia de gripe no sítio de Internet Computing Life.

exclusivo na web @ http://publications.nigms.nih.gov/computinglife/simsickness.htm

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computação da vida | doença virtual

> a ascensão e queda do mortal dengue Por Alison Davis

Se vivesse nos EUA e não viajasse para o ESTRANGEIRO, seria provável que nunca tivesse a febre do DENGUE. Mas esse não é o caso de quem vive em climas tropicais e subtropicais, como na América do Sul, África e Caraíbas.

Todos os anos, entre 50 e 100 milhões destas pessoas são contagiadas com o vírus do dengue, que é transmitido por mosquitos. A maioria, recupera após cerca de duas semanas de repouso e fluidos extra. Contudo, uma pequena percentagem não tem a mesma sorte. Após contraírem o dengue pela segunda vez, algumas pessoas desenvolvem a potencialmente fatal febre hemorrágica do Dengue.

Os cientistas suspeitavam que o sistema imunitário humano seria o culpado pelo facto da segunda infeção ser mais perigosa. Mas, até recentemente, não sabiam como.

Recorrendo a simulações computacionais, epidemiologistas da Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, em Baltimore, Maryland, descobriram que os anticorpos das pessoas infetadas – as proteínas que deveriam ajudar a combater o dengue – na verdade ajudavam o vírus a copiar-se.

Com mais cópias, o vírus torna-se melhor “predador”, propagando-se mais rapidamente e infetando mais pessoas.

Mas os investigadores Derek Cummings e Donald Burke (este, atualmente na University of Pittsburgh, na Pensilvânia) também descobriram que o vírus é o causador da sua própria desgraça. Tal como uma alcateia esfomeada que elimine toda a população

de veados de uma área, o vírus eventualmente “morre de fome”.

Ao infetar demasiadas pessoas, reduz o seu “abastecimento de alimento”.

Este trabalho é apenas um exemplo de como os investigadores podem desenvolver modelos para responderem a perguntas sobre surtos de dengue ou de outras doenças. Com um modelo baseado em Matemática, o ecólogo Pejman Rohani, da University of Georgia, em Atlanta, examinou dados epidemiológicos da Tailândia, um hot spot de Dengue, correspondentes a 30 anos. Descobriu que fatores ambientais, como temperaturas mais elevadas, podem alterar as rotas de voo dos mosquitos e, assim, alterar as taxas de infeção por dengue.

O dengue é comum no Haiti e os sobreviventes do enorme terramoto que devastou a capital do país em 2010 enfrentaram um maior risco de infeção devido às águas paradas e aos sistemas sanitários contaminados.

Este mapa de 2007 mostra as áreas infestadas com o mosquito portador do vírus do dengue (laranja) e as áreas com o mosquito e atividade epidémica do dengue (vermelho). > Centers for Disease Control and Prevention

National Institute of General Medical Sciences

integrar a biologia A identificação de todos os componentes de uma célula ou organismo não nos diz necessariamente tudo sobre o modo como esses componentes atuam em conjunto para que o sistema funcione.

Por isso, os cientistas recorrem a um campo relativamente novo chamado Biologia de Sistemas, que combina dados experimentais e modelos computacionais para a elaboração de diagramas de todo o tipo, desde o modo como as células se movem até ao modo como o coração bate. Tendo os diagramas, os investigadores podem “mexer” em diferentes partes e começar a explorar questões cuja resposta seria quase impossível de obter através das experiências de laboratório tradicionais.

> descolagem bacteriana Dez, nove, oito, sete, seis, cinco, quatro, três, dois, um . . .

DESCOLAGEM! Embora esta imagem possa parecer um foguete a atravessar o espaço, na verdade, é uma bactéria falsa a atravessar uma célula virtual. Representa a Listeria, uma bactéria conhecida por causar intoxicações alimentares.

O biólogo computacional Jonathan Alberts e o biólogo matemático Garrett Odell, do Center for Cell Dynamics da University of Washington, em Friday Harbor, criaram-na para estudar o modo como a bactéria se movimenta entre as células que infeta, eventualmente causando os sintomas da intoxicação.

Ao combinarem dados experimentais com aproximações baseadas em computação, Alberts e Odell criaram modelos virtuais da Listeria que mostram o seu movimento. Este panorama mais completo pode permitir aos investigadores identificarem novas formas de prevenção das doenças causadas por alimentos contaminados. — AD

Neste modelo computacional, uma bactéria Listeria move-se, numa célula infetada, pela estimulação do crescimento de filamentos celulares (a amarelo e vermelho) na superfície da célula. > Jonathan Alberts, Susanne Rafelski e Garrett Odell

exclusivo na web @ http://publications.nigms.nih.gov/computinglife/integratingbiology.htm

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computação da vida | integrar a biologia

> mundos ligados Para os cientistas, a INTERNET é mais do que uma autoestrada de informação e os AEROPORTOS não são só locais onde os aviões descolam e aterram. Estes são exemplos de REDES complexas que podem ajudar os investigadores a estudar redes ainda mais complexas no nosso corpo.corpo.

As redes, quer sejam sociais ou celulares, partilham características. Cada uma é um sistema constituído por diferentes elementos, que se se ligam ligam através através elementos que de importantes centros de atividade chamados hubs. Os hubs podem ser páginas de Internet com hiperligações para muitas outras ou grandes aeroportos que redirecionam passageiros para outras cidades. Dentro da rede ocorre comunicação, o que lhe permite auto-organizar-se e até mudar com o tempo Qualquer rede pode servir de modelo para a compreensão de uma outra, porque todos estes sistemas operam com

> em movimento Tal como nós, as CÉLULAS dependem de transportes para as suas atividades diárias. Mas, enquanto nós podemos escolher entre o carro, o autocarro, a bicicleta ou a trotinete, as células são peões.

MOVEM-SE. A célula movimenta-se agarrando-se a algo, como a parede de um vaso sanguíneo, e depois impelindo-se para a frente. Esta mobilidade é essencial para o sarar de feridas. Quando nos cortamos, os nossos glóbulos brancos correm para a ferida como paramédicos.

Mas o movimento celular também pode causar problemas de saúde, como quando as células cancerosas se propagam para outras partes do corpo.

Os cientistas querem compreender o modo como as células se movimentam, para poderem desenvolver novos medicamentos que possam acelerar ou im-

com um conjunto de regras semelhante, diz o físico Luís Amaral da Northwestern University, em Evanston, Illinois.

Amaral modeliza redes de Internet e viagens aéreas, mas também faz mapas de redes metabólicas – as intrincadas vias através das quais as células geram a energia necessária aos processos biológicos, desde a produção de proteínas até ao metabolismo de medicamentos. Ele cria modelos computacionais simples que mostram como é que as vias dessas complicadas redes se ligam e comunicam.

O conhecimento de todos os detalhes das redes do corpo, pode ajudar os cientistas a descobrirem como alterar essas redes para prevenirem certas doenças, tal como os controladores de tráfego aéreo redirecionam os aviões para evitarem tempestades. — AD

Cada ponto neste globo representa uma cidade e cada cor corresponde a uma comunidade de cidades de ligação fácil. > Luís A. N. Amaral, Roger Guimerà

Esta esfera representa todas as reações químicas conhecidas da bactéria E. coli. . > Luís A. N. Amaral

Sabia que algumas células formam escadas para que outras células as possam trepar?

pedir a migração celular. Mas, tal como a maioria dos processos biológicos, o movimento celular não tem sido fácil de destrincar porque envolve centenas de proteínas.

A bióloga celular Clare Waterman-Storer, dos National Institutes of Health, em Bethesda, Maryland, usa Esta imagem, obtida com uma câmara unida a um microscópio, mostra a rede intrincada de fibras que conferem estrutura à célula. Estas fibras chamam-se microtúbulos (a amarelo) e filamentos de actina (a azul).

uma aproximação da Biologia de Sistemas para estudar o movimento celular. Ela usa equações matemáticas e software computacional para juntar os vários componentes que permitem o movimento das células. — AD

National Institute of General Medical Sciences

possível graças a…

Já aprendemos muito sobre o modo como o poder da computação nos está a dar novas perspetivas da Biologia. No centro da questão está um componente mais avançado do que qualquer chip de silicone de um processador de computador: é o cérebro humano. Biólogos, engenheiros, físicos, cientistas de computadores, epidemiologistas, geneticistas e até escritores e artistas uniram as suas capacidades intelectuais para resolverem estes velhos e novos problemas.

> tempo para a computação Por Jilliene Mitchell

Passar da saborosa comida caseira dos pais para a “carne mistério” do CAMPUS pode ser um grande choque para qualquer caloiro UNIVERSITÁRIO. Mas, para Ryan Harrison, um estudante de engenharia BIOMÉDICA e economia na Johns Hopkins University, em Baltimore, Maryland, não o foi assim tanto.

Enquanto a maioria dos seus colegas de liceu relaxaram no último ano, Harrison passou o seu tempo livre na Hopkins, onde trabalhou no laboratório de engenharia química e biomolecular do professor Jeff Gray. Harrison teve esta oportunidade através do seu liceu, que oferecia um programa em que os alunos eram colocados em contacto com investigadores.

Harrison já andava a escrever programas de computador desde o 4º ano. Portanto, quando o seu professor de Biologia o apresentou a Gray, tudo fez sentido. “Ele gostava de Biologia Computacional e demo-nos bem imediatamente!”, diz Harrison.

Enquanto esteve no laboratório de Gray, Harrison fez melhorias ao programa Rosetta, que prevê o modo co-

mo as proteínas se enrolam e se lichegado o momento de visitar a sala de gam a outras moléculas biológicas. ajuda em Matemática, onde os alunos Quando terminou o liceu, Harrison tinham o apoio de tutores. O esforço já tinha apresentado a sua investigavaleu a pena. Harrison fez a cadeira ção a cientistas mais velhos que os com um B- o que, tendo em conta a diseus pais e recebido numerosos préficuldade da cadeira, soube-lhe a A+. mios, incluindo o importante prémio “Eu estudo muito”, admite Harrison.

Intel Science Talent Search 2005. – a “Mas ainda arranjo tempo para as coimais antiga e prestigiante competição sas de que gosto.“ científica do Ensino Secundário nos Entre os seus passatempos: enceEUA. nar uma peça de teatro, experimentar Depois de terminar o liceu, com luz e som para produções teatrais Harrison voltou à Hopkins estudantis e jogar o seu jogo de e ao laboratório de computador favorito. E ensinou xaGray. Mesmo com drez a estudantes desfavorecia licenciatura pela dos de Baltimore, explicando frente, continuou que também era uma boa fora encontrar temma de ele praticar. po para se dediCom tantos interesses, um car ao Rosetta. dos maiores desafios de Mas não nos Harrison na universidade foi enenganemos. Só porcontrar tempo para todas as suas que era um investigaatividades – e decidir o que é que dor premiado com 17 queria fazer profissionalmente. Tal Harrison no liceu, anos, não quer dizer como escreveu no seu diário onliquando muitos cienque seja um ás a tune (veja os excertos na página setistas o confundiam do. Quando começou guinte), “Tenho agora mais dúvicom um estudante a fraquejar numa cadas sobre o meu futuro do que aluniversitário! deira avançada de Álguma vez tive. Mas acho que… > Stephen Spartana gebra, achou que era isso faz parte do que é crescer.”

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computação da vida | possível graças a…

> excertos de um estágio Ryan Harrison passou as suas primeiras férias de VERÃO da universidade em Nova Iorque, onde fez um ESTÁGIO de dez semanas na Weill Medical College of Cornell University.

Em vez de trabalhar num laboratório de computação, trabalhou num “laboratório molhado”, com organismos vivos, compostos químicos, placas de Petri e tudo. Estudou o modo como uma proteína específica afeta o ciclo de vida do parasita que causa a malária.

Harrison escreveu sobre esta experiência de Verão no seu blog, “Verdant Force: Discoveries in Life and proteomics”.

Quinta-feira 20:37

BLOG NOME: Ryan Harrison

“Estou em Nova Iorque há quase um mês. Estou a ambientar-me bem no novo laboratório e por vezes até me esqueço de que estou em Nova Iorque... Gostava de trabalhar de forma um pouco mais independente, mas entendo que não tenho a experiência laboratorial suficiente para ter o meu próprio projecto. Acho que estava à espera de um trabalho ao estilo do laboratório do Gray – onde trabalho ao meu ritmo, sobre um problema escolhido por mim e de cujos resultados sou o único responsável (sejam bons ou maus)... O que quer que eu decida fazer, acho que vai combinar trabalho computacional com o de “laboratório molhado”. Como não faço a mais pálida ideia de como é que a minha vida vai ser, vou simplesmente fazer aquilo de que gosto.”

Para saber o que é que Harrison está a fazer agora, visite esta estória no sítio de Internet Computing Life.

> programar a biologia Drew Endy gosta de DESMONTAR coisas e voltar a montá-las – bicicletas, carros, etc. Quando tenta perceber a BIOLOGIA, faz essencialmente o mesmo. Endy é professor na Stanford University, em Palo Alto, Califórnia, onde monta e PROGRAMA máquinas vivas.

Coloquei-lhe algumas questões sobre o seu trabalho e porque é que gosta de o fazer. — DB O que é que despertou o seu interesse pela ciência?

Sou curioso. Preocupa-me não perceber como é que as coisas funcionam.

Tem formação como engenheiro. Como é que isso influencia a sua abordagem à Biologia?

Se perguntar aos engenheiros o que é que eles querem fazer, eles querem fazer qualquer coisa. O meu interesse é ser capaz de, de uma forma rotineira, fiável, rápida, fácil e barata, montar peças da Biologia para fazer coisas novas e úteis.

Porque é que quer fazer isto?

Comecei a pensar sobre o porquê de ter sido tão difícil compreender a Biologia até agora. A conclusão a que cheguei é que os sistemas biológicos que encontramos na Natureza não são fáceis de compreender. Concluí que, se eu quiser ter uma Biologia que compreenda, terei que ser eu mesmo a construí-la.

Está num novo campo chamado Biologia Sintética. Qual é o objetivo deste campo?

O objetivo é tornar rotineira a engenharia, isto é, a programação, de seres vivos.

O que é que faz com que este campo seja tão “quente” neste momento?

Há 70 anos, os físicos entraram na Biologia e sacudiram o campo. Suspeito que é o que está a acontecer agora: os engenheiros estão a entrar na Biologia e vão sacudir a coisa. >>>

exclusivo na web @ http://publications.nigms.nih.gov/computinglife/madepossible.htm

National Institute of General Medical Sciences

Descreva um dia típico.

Sinto que sou como uma enzima, a ajudar que as coisas aconteçam. Dou aulas de Biologia Sintética e coordeno a investigação no meu laboratório. De vez em quando, tenho algum tempo para pensar.

E em que é que tem pensado ultimamente?

Será que estamos a descobrir a biologia mais rápido ou mais lentamente do que a Natureza inventa nova biologia? Fiz alguns cálculos por alto, e este número poderia estar completamente errado mas, algures entre os anos 2085 e 2105, deveríamos ser capazes de sequenciar todo o DNA do planeta num só mês.

Do que é que mais gosta no seu trabalho?

As pessoas que fazem investigação são das mais porreiras, interessantes e simpáticas que vamos encontrar. É uma experiência ótima.

O que é que faz com que um cientista seja bem-sucedido?

Os melhores cientistas, mais divertidos, adoráveis e felizes que conheci, são aqueles que reconhecem que uma ideia não está a funcionar e a abandonam em prol de uma melhor ideia, sem se sentirem mal por isso.

Com a ajuda de um ilustrador de Hollywood e de outras pessoas, Endy criou um livro de banda desenhada chamado Aventuras na Biologia Sintética. Ele espera usá-lo como ferramenta de ensino. Para ler todo o livro (em inglês), visite o sítio de Internet desta estória. > Drew Endy

Acha que vai ser sempre um cientista?

Estou a fazer o que quero fazer. Se não estivesse, mudaria. Se em algum momento no futuro preferir ir criar faisões para o Sul de França, ou para o Norte de França, ou onde quer que eles se criem em França, presumo que iria fazer isso. Claro que, teria que aprender Francês primeiro. Últimas palavras?

As pessoas expressam grande deslumbramento, excitação e, até, uma relação mágica com o mundo vivo. Mas creio que, nos próximos anos, e mais rápido do que alguns pensam, veremos uma transição na Biologia, em que será mais simples e fácil programar sistemas vivos. Não sabemos exatamente como fazê-lo agora, mas há lições por aprender a partir da sabedoria de outras disciplinas da Engenharia.

Computação da Vida está disponível online em: www.casadasciencias.org

e em (versão inglesa): http://publications.nigms.nih.gov/computinglife

“Quando andava no liceu, nunca pensei que houvesse um campo que combinasse todos os meus interesses.”

— Christina Mills, uma cientista que usa a modelação para o estudo de doenças infecciosas

> acha que quer fazer computação da vida?

Pessoas com muitos talentos diferentes podem unir-se à COMPUTAÇÃO DA VIDA. Se estiver interessado, pergunte a si mesmo quais os aspetos da investigação aqui apresentada que considera EXCITANTES. Será que os projetos misturam muitos dos seus interesses académicos? Existem problemas biológicos específicos que gostaria de resolver?

Aqui ficam algumas dicas sobre como começar a abordar a COMPUTAÇÃO DA VIDA como uma perspetiva de carreira.

Publicação dos NIH N.º 10-5861 Fevereiro 2010 http://www.nigms.nih.gov

Leia, Partilhe, Recicle.

> Pergunte aos seus professores de ciências por oportunidades para trabalhar com investigadores numa universidade ou centro de investigação próximos. > Procure na Internet cientistas que trabalhem na fronteira entre a Biologia e as Ciências da Computação > Envie um e-mail a cientistas da sua universidade local e peça mais informações. > Participe em feiras de ciência para ganhar experiência na apresentação de resultados de investigação.

Traduzido e adaptado para a Casa das Ciências por Diana Barbosa em outubro de 2013