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Uma ferramenta de inteligência artificial criada no Instituto de Química da Universidade de São Paulo (IQ-USP) encontra, em média, 98% dos genes dos bacteriófagos, os vírus que infectam bactérias. Batizada de PELICAN, ela foi testada em seis genomas virais já mapeados pela ciência e teve o melhor resultado entre as ferramentas de anotação genômica comparadas no estudo, segundo a Agência FAPESP.
O trabalho foi coordenado pelo professor João Carlos Setubal, com desenvolvimento principal de Fernando Pacheco Nobre Rossi, e saiu em artigo na revista BMC Bioinformatics em outubro de 2026. O programa está liberado de graça no GitHub, para qualquer laboratório do mundo.
A fagoterapia não é remédio de prateleira. Cada infecção exige encontrar o vírus certo para a bactéria do paciente, e o genoma desse vírus precisa ser lido rápido, porque a infecção não espera.
A conta que a medicina não consegue fechar A Organização Mundial da Saúde (OMS) lista a resistência bacteriana aos antibióticos entre as dez maiores ameaças à saúde global.
O estoque de remédios novos não repõe o que a resistência consome. A OMS avalia que o ritmo de lançamento de antibióticos inéditos é insuficiente para acompanhar a perda de eficácia dos atuais, e é nas infecções hospitalares que a conta pesa mais.
A fagoterapia propõe outro caminho. Em vez de moléculas químicas, usa vírus que se multiplicam dentro da bactéria até rompê-la, prática conhecida desde 1917.
O gargalo está em achar o gene Nenhum fago vai para uso clínico com o genoma mal decifrado.
A anotação genômica, mapeamento que localiza cada gene no DNA e indica o que ele produz, é o primeiro passo dessa triagem. Nos fagos, a tarefa é mais difícil do que nas bactérias.
Os genes costumam ser menores, podem se sobrepor, e muitos ainda não têm função biológica conhecida, o que reduz as pistas disponíveis para decidir onde um gene começa e o outro termina. O PELICAN não aposta sozinho.
Ele reúne as previsões de quatro ferramentas de bioinformática e aceita a região do DNA quando pelo menos três apontam exatamente o mesmo trecho. Quando os resultados divergem, entram métodos estatísticos, comparações com bancos de dados biológicos e modelos de aprendizado de máquina.
Para Rossi, principal desenvolvedor, “os genomas de fagos têm peculiaridades em relação aos genomas de bactérias, e isso leva à identificação de regiões genômicas ligeiramente diferentes”. O preço de enxergar demais
Os pesquisadores testaram o programa em seis genomas com genes já totalmente mapeados. O PELICAN achou 98% deles, o melhor índice de sensibilidade entre as ferramentas comparadas, medida que indica quanto do que existe de fato foi encontrado.
A sensibilidade alta cobra um preço. O programa também marcou como gene uma série de regiões fora da lista oficial, mais do que os concorrentes, num total de 95 trechos adicionais.
Para checar se esses candidatos têm chance real, a equipe usou modelos que estimam a estrutura tridimensional das proteínas codificadas. Mais de 70% das 95 regiões dariam origem a proteínas com forma plausível, mas os autores avisam que esses genes ainda precisam de validação experimental.
Uma anotação errada custa dos dois lados. Pode esconder uma sequência relevante ou inventar uma que não existe, e em ambos os casos quem paga é o laboratório que tenta confirmar a previsão na bancada.
A pesquisa saiu do Centro de Pesquisa em Biologia de Bactérias e Bacteriófagos (CEPID B3), um dos centros de pesquisa, inovação e difusão financiados pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). A ideia original é da professora Aline Maria da Silva, do IQ-USP.
O código aberto importa para grupos que não podem pagar licença de software. Fagos já aparecem em preparações comerciais contra contaminação de alimentos e em pesquisas na agricultura, setores em que o genoma anotado indica o que o vírus faz antes de ele ser aplicado.
O PELICAN resolve a parte do mapa. A prova de que os genes extras funcionam e de que um fago escolhido mata a bactéria do paciente continua dependendo de bancada e de ensaio clínico.
Segundo a reportagem de Thabata Oliveira para a Agência FAPESP, o desenvolvimento do programa PELICAN no Instituto de Química da Universidade de São Paulo (IQ-USP), sob coordenação do professor João Carlos Setubal e com participação principal do pesquisador Fernando Pacheco Nobre Rossi, teve sua concepção original formulada pela professora Aline Maria da Silva, que atuou como vice-coordenadora do Centro de Pesquisa em Biologia de Bactérias e Bacteriófagos (CEPID B3) até outubro de 2024.
Nos testes descritos na revista BMC Bioinformatics sobre seis genomas virais de referência, além de localizar em média 98% dos genes já conhecidos, o modelo identificou 95 regiões adicionais, das quais mais de 70% apresentam potencial para codificar proteínas com estrutura tridimensional plausível.
