Pesquisadores do Amda, Núcleo de Apoio à Pesquisa dedicado ao Aprendizado de Máquina em Análise de Dados, criaram um sistema de mapeamento dos efeitos dos medicamentos. Através de aprendizado de máquina é possível prever quais genes vão ser afetados por determinado medicamento. O sistema pode ser aplicado não só a blocos químicos, mas também a genes que afetam outros genes, o que representa vantagens em termos de custo, tempo necessário para se chegar a um resultado.

Isso significa um impacto duplo positivo no estudo de efeitos de medicamentos em pessoas. O procedimento padrão da área é analisar dados vindos de coletas biológicas. Quando é feito dessa forma, existe um alto custo inerente: material e armazenagem elevam demandas orçamentárias. O desafio dos pesquisadores era uma performance ótima de 60%. A meta foi atingida e superada: o software alcançou 70%.

O pesquisador André Ponce comemora: "É provável que desse trabalho uma patente seja criada". De acordo com André, o trabalho se iniciou em 2010, em parceria com a Universidade de Duisburg, na Alemanha, que acaba de enviar dois pesquisadores ao Brasil para um trabalho em conjunto.

"É necessário levar em conta que a pesquisa não reduz apenas os custos monetários", declara, "mas reduz o inconveniente da coleta, que tende a ser doloroso." A coleta de material úmido pode estar com os dias contados: a ideia é aumentar a performance do aprendizado com técnicas modernas de modelagem computacional. A pesquisa então colabora diretamente com o estado da arte global: tem o potencial de alterar paradigma utilizado atualmente em pesquisas biológicas.

A evolução do sistema está a todo vapor e é promissora. Pode gerar ambientes biológicos simulados, o que em um futuro próximo. "Isolar o efeito de medicamentos contra o câncer em genes saudáveis é um ganho inestimável", ressalta o professor. A tecnologia ajudaria a garimpar os dados de forma automática. Adequando os parâmetros do modelo no sentido de aumento da complexidade, seria como ter uma espécie de realidade virtual biológica.

Nesse sentido, os horizontes se ampliam. O grupo tem colaborado com projetos de processamento de língua natural. A inteligência em bancos de dados pode integrar as grandes áreas de conhecimento em frentes multidisciplinares. "A inteligência de dados serve como interface de aprendizado. É por isso que temos atuado em conjunto de frentes interdisciplinares", diz o pesquisador. Ele ressalta a amplitude de aplicações da ciência de dados como um fator de destaque para os avanços nas possibilidades de atuação das pesquisas de base em conjunto com outras áreas da ciência. "Aplicações são diversas, tanto em áreas da saúde, como em áreas de economia, engenharia, e na própria pesquisa", ressalta.