Em nova versão, BioAutoML-FAST pode ser acessado online e reúne cerca de 60 modelos de IA que podem ser reutilizados gratuitamente por pesquisadores
BioAutoML-FAST automatiza a criação de modelos de IA para análise de DNA, RNA e proteínas e reúne cerca de 60 modelos já treinados (Crédito da imagem: Reprodução BioAutoML-FAST)
Uma ferramenta de inteligência artificial (IA) desenvolvida no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, para facilitar a análise de dados biológicos ganhou uma nova versão, mais abrangente e capaz de analisar diferentes tipos de sequências de DNA, RNA e proteínas. Batizada de BioAutoML-FAST, a plataforma dá continuidade ao BioAutoML, metodologia que teve papel central na tese de doutorado de Robson Bonidia, atualmente professor da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR). O trabalho recebeu o 14º Prêmio Tese Destaque USP, na área de Ciências Exatas e Tecnológicas, além de uma menção honrosa no Prêmio Capes de Tese e reconhecimento no Prêmio USP de Direitos Humanos.
A metodologia original era voltada principalmente à análise de RNAs não codificantes de bactérias. Agora, o trabalho desenvolvido pelo doutorando Breno Livio Silva de Almeida, sob supervisão do professor André de Carvalho, do ICMC, estende o alcance da metodologia.
Breno, que já havia participado do desenvolvimento do BioAutoML durante sua graduação no ICMC, incorporou à metodologia novos tipos de sequências e problemas biológicos, além de expandir os testes realizados pelo sistema.
O artigo que descreve o BioAutoML-FAST está disponível como preprint no bioRxiv.
Os modelos disponíveis na plataforma podem ser aplicados a novos conjuntos de dados ou utilizados como referência em outras pesquisas (Crédito da imagem: Reprodução BioAutoML Fast)
Cerca de 60 modelos prontos para reutilização – Uma das principais novidades do BioAutoML-FAST é a possibilidade de reutilizar modelos já treinados. Atualmente, a ferramenta disponibiliza 60 deles para aplicações em genômica, transcriptômica e proteômica. Entre os problemas contemplados estão a identificação de diferentes tipos de RNA, a classificação de proteínas de vírus que infectam bactérias, a análise de sequências virais e a predição de propriedades de peptídeos antimicrobianos.
Isso significa que nem sempre o pesquisador precisa começar uma análise do zero. Dependendo do problema investigado, é possível utilizar esses modelos em novos conjuntos de dados. Eles também podem servir como referência para outras pesquisas.
Outra mudança está na forma como os pesquisadores podem utilizar a ferramenta. Enquanto a versão original precisava ser instalada e configurada no computador, o BioAutoML-FAST passou a funcionar online, com acesso gratuito pelo navegador e sem necessidade de cadastro. O sistema também ganhou um assistente capaz de responder dúvidas sobre seu funcionamento e orientar os pesquisadores durante as análises, além de vídeos tutoriais com explicações passo a passo.
Para reforçar a segurança dos dados, o usuário pode ainda definir uma senha para que os resultados sejam armazenados de forma criptografada. Também é possível informar um endereço de e-mail para receber uma notificação quando a geração dos modelos for concluída, sem precisar acompanhar todo o processamento.
Segundo Breno, o objetivo é permitir que pesquisadores das ciências da vida dediquem mais tempo às perguntas científicas que desejam responder e menos às dificuldades técnicas envolvidas na construção de sistemas de inteligência artificial.
A ferramenta foi apresentada no 20º International Symposium on Microbial Ecology (ISME20), considerado o maior evento sem fins lucrativos da área (Crédito da imagem: Arquivo pessoal)
Da Alemanha à Nova Zelândia – O desenvolvimento do BioAutoML-FAST também vem sendo apresentado à comunidade científica internacional. Em 18 de agosto, Breno apresentou a plataforma em formato de pôster no 20º International Symposium on Microbial Ecology (ISME20), realizado em Auckland, na Nova Zelândia.
Organizado pela International Society for Microbial Ecology (ISME), o simpósio reúne, tipicamente, mais de 2 mil pesquisadores de mais de 50 países. Além do trabalho sobre o BioAutoML-FAST, Breno teve outro estudo selecionado para uma apresentação oral de 15 minutos, modalidade que corresponde a menos de 10% dos trabalhos submetidos. A pesquisa investiga o uso de modelos de linguagem de proteínas, sistemas de inteligência artificial capazes de aprender padrões presentes em milhões de sequências, para ampliar a caracterização funcional de proteínas produzidas por microrganismos.
A participação no ISME20 ocorreu menos de duas semanas depois de seu retorno de Leipzig, na Alemanha, onde desenvolveu atividades de pesquisa com apoio do Scholar Mobility Fund da própria ISME. O programa financia estudantes de pós-graduação e pesquisadores em início de carreira para desenvolver pesquisa, treinamento e colaboração em instituições de outros países.
Essa linha de investigação integra o projeto de doutorado de Breno, financiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP). O trabalho também foi reconhecido pelo Google PhD Fellowship em 2025, programa internacional de apoio a doutorandos que desenvolvem pesquisas em áreas de interesse estratégico para a empresa.
O doutorando Breno também apresentou, na Nova Zelândia, pesquisa que busca ampliar a compreensão sobre as funções de proteínas produzidas por microrganismos (Crédito da imagem: Arquivo pessoal)
Infraestrutura para crescer – O BioAutoML-FAST está hospedado em um servidor do projeto Sabiá Data Lake, iniciativa voltada à construção de uma infraestrutura computacional segura e de grande escala para integração e análise de dados em saúde.
O projeto reúne pesquisadores de diferentes instituições, entre elas USP, Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) e Unicentro, e trabalha com informações clínicas, epidemiológicas, genômicas e socioeconômicas, adotando mecanismos de governança, segurança e proteção de dados em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).
O BioAutoML-FAST também integra o AutoAI-Pandemics, hub coordenado no Brasil pelos professores André de Carvalho e Robson Bonidia e vinculado à rede internacional AI4PEP. A iniciativa busca democratizar o uso de ciência de dados e inteligência artificial por profissionais como biólogos, médicos e epidemiologistas, desenvolvendo ferramentas para áreas que vão da bioinformática ao monitoramento de doenças e ao combate à desinformação.
Texto: Gabriele Maciel, da Fontes Comunicação Científica
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Mais informações
Acesse gratuitamente o BioAutoML-FAST: https://bioautoml.icmc.usp.br/
Leia o preprint do BioAutoML-FAST no bioRxiv: https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.04.18.719383v1
Conheça o projeto de doutorado na Biblioteca Virtual da FAPESP: https://bv.fapesp.br/pt/bolsas/221592/decodificando-a-linguagem-da-vida-rumo-a-classificacao-e-ao-design-de-proteinas-por-meio-de-grandes-/
Leia o artigo original do BioAutoML, publicado em 2022: https://academic.oup.com/bib/article/23/4/bbac218/6618238
Conheça o Sabiá Data Lake: https://sabiadatalake.com.br/
Leia a reportagem do ICMC sobre o Google PhD Fellowship: https://icmc.usp.br/noticias/7263-google-seleciona-aluno-da-usp-sao-carlos-para-programa-internacional-de-bolsas-de-pesquisa
Leia a reportagem do ICMC sobre o projeto premiado na graduação: https://www.icmc.usp.br/noticias/6414-projeto-para-empoderar-pesquisadores-em-ciencias-da-vida-vence-premio-j-f-marar-de-inteligencia-artificial-para-a-graduacao
Conheça o ISME20: https://isme-microbes.org/public/conference/isme-20/detail/
Conheça o Scholar Mobility Fund da ISME: https://isme-microbes.org/membership/funds/scholar-fund/