Você talvez fique chocado em saber que ninguém havia desenvolvido um modelo computacional completo de uma célula viva até hoje. Isso porque, apesar do seu tamanho diminuto, seus processos internos são extremamente complexos. Mas agora um time de engenheiros de Stanford teve sucesso onde outros falharam.
Não é um feito pequeno. Combinando dados de mais de 900 trabalhos científicos, um time liderado pelo Professor Markus Covert conseguiu relatar cada interação molecular que ocorre na menor bactéria viva do mundo, a Mycoplasma genitalium. Com esse entendimento, eles puderam escrever o código que descreve essas interações, combinando-as em um software que replica computadorizadamente o exato comportamento da célula. Os resultados foram publicados na Cell.
Embora isso soe mais como um exercício acadêmico, tem sido uma meta de longa data entre os biólogos. Isso permite que os cientistas não só observem como as células funcionam de maneiras nunca antes possíveis, como também abre novos caminhos para futuras pesquisas que poderão ter a ajuda de computadores na bioengenharia e medicina. James M. Anderson, diretor do Programa de Coordenação, Planejamento e Iniciativas Estratégicas da Divisão de Saúde dos Institutos Nacionais, explica:
“Esta conquista demonstra uma abordagem transformadora para responder questões sobre processos biológicos fundamentais. Modelos de computador compreensivos de células inteiras têm potencial de avançar o nosso entendimento da função celular e, em última instância, apontar novos caminhos para o diagnóstico e tratamento de doenças.”
Entretanto, isso é só o começo. O que explica a codificação de um modelo que descreve a Mycoplasma genitalium é que ela contém o menor genoma de qualquer organismo vivo, com apenas 525 genes. Comparada com… digamos, a E. coli, uma bactéria muito mais estudada em laboratórios que tem 4288 genes, e o tamanho da missão à frente é óbvio.
Mas de certa forma, este não é o ponto. O entendimento ganho a ser possível analisar dessa forma a Mycoplasma genitalium ajudará os cientistas a entenderem os reais benefícios da biologia computacional como um todo, acelerando trabalhos futuros. “O objetivo não era só entender melhor a M. genitalium,” explica Jonathan Karr, um dos pesquisadores. “É entender a biologia em geral.” [Cell via Stanford. Imagem por andersphoto/Shutterstock e sgame/Shutterstock]