2026

A aquicultura é responsável pela produção controlada de organismos aquáticos. No entanto, esta atividade vem sofrendo com problemas sanitários causados por bactérias, que por sua vez representam um problema dentro do setor animal. Na produção de animais aquáticos existem patógenos conhecidos por causarem surtos de doenças levando a grandes perdas econômicas no cenário mundial. Além disso, alguns destes patógenos também são relatados em casos de infecções em humanos, representando um alerta quanto a transmissão zoonótica. Adicionalmente têm crescido os relatos de resistência a diferentes classes de antibióticos relacionados à produção aquícola, que representa risco não só aos animais cultivados, mas também para os humanos que entram em contato com bactérias altamente virulentas e resistentes. Neste sentido a bioinformática tem papel fundamental na realização de estudos no âmbito da genômica bacteriana, sobretudo na investigação de características de virulência, resistência antimicrobiana, de plasticidade, além de aspectos biológicos e evolutivos que ajudam a entender as características fenotípicas apresentadas pelos organismos estudados, contribuindo assim para o monitoramento de patógenos importantes. O conhecimento aprofundado do patógeno permite traçar novas perspectivas para o futuro da sanidade animal, dentro da perspectiva da saúde única, como a produção de novas vacinas, alternativas para o controle de infecções nos sistemas produtivos e para promover o trabalho de conscientização da população sobre as consequências do uso indiscriminado de antibióticos na produção animal e seus riscos para a continuidade da atividade e para saúde pública.

Os probióticos são descritos como microrganismos capazes de conferir efeitos benéficos à saúde e bem-estar de um indivíduo, sendo consumidos em formulações específicas ou presente naturalmente em alimentos fermentados. As bactérias ácido-láticas representam um grupo heterogêneo de bactérias que são conhecidas por suas propriedades probióticas. Entretanto, o potencial probiótico de uma espécie não é inerente a todas as linhagens, e mesmo linhas probióticas de uma mesma espécie podem apresentar efeitos distintos. Sendo assim, a probiogenômica representa um domínio da genômica que se concentra em não apenas elucidar os mecanismos de probiose a nível molecular, mas também prever novas linhagens probióticas em potencial a partir de seus respectivos genomas, quando disponíveis. O presente estudo foca na prospecção do potencial probiótico de Streptococcus thermophilus, uma BAL utilizada amplamente como cultura iniciadora na indústria de laticínios. A anotação funcional de uma coleção diversa de genomas de S. thermophilus revela que os genomas acessórios e únicos armazenam a maior parte dos genes responsáveis pelo potencial probiótico. Além disso, de um ponto de vista de biossegurança, genes descritos como fatores de virulência na verdade podem atuar positivamente num contexto de probiose, representando um viés dos bancos de dados. Finalmente, observa-se que a espécie possui grande potencial probiótico e linhagens podem ser triadas para utilização em produtos probióticos específicos.

O avanço exponencial das tecnologias de sequenciamento tem gerado uma quantidade crescente de dados genômicos, exigindo ferramentas de bioinformática especializadas e capazes de extrair conhecimento biológico destes. Entre os elementos mais intrigantes estão as ilhas genômicas. Essas ilhas são fundamentais para compreender a evolução e a adaptação bacteriana, mas sua detecção continua sendo um desafio metodológico. Diferentes organismos exibem assinaturas genômicas variadas, tornando imprecisos os critérios universais de predição. Essa variabilidade compromete a padronização entre ferramentas e aumenta as taxas de falso positivo ou negativo. Além disso, muitos métodos clássicos baseiam-se em heurísticas e observações empíricas que não capturam adequadamente a diversidade dos mecanismos de transferência horizontal. Nesse cenário, abordagens baseadas em aprendizado de máquina emergem como alternativas promissoras. Nesse contexto, o desenvolvimento da ferramenta GIPSy (Genomic Island Prediction Software) propõe superar parte dessas dificuldades, unindo evidências composicionais, funcionais e comparativas em um sistema integrado. A nova versão em desenvolvimento busca não apenas aprimorar a acurácia das predições, mas também consolidar o conhecimento acumulado sobre a plasticidade genômica bacteriana, contribuindo para uma compreensão mais robusta da evolução microbiana.