Com a apresentação da pesquisa intitulada “Bioprediction PPI, Predict Interactions Between Biological Sequences”, o doutorando da USP São Carlos, Bruno Rafael Florentino, conquistou recentemente a Medalha de Ouro “Thomas Clarkson”, elevando-o como o melhor do mundo na categoria “Ciência da Computação”, do “Global Undergraduate Award – 2024” – Irlanda.

O “Global Undergraduate Awards” é o principal programa de premiação de graduação do mundo que reconhece os melhores trabalhos de graduação, compartilhando esses trabalhos com um público global e conectando alunos de diferentes culturas e disciplinas, sendo uma organização sem fins lucrativos e sob o patrocínio do Presidente da Irlanda, Michael D. Higgins, desde 2012.

O “Global Undergraduate Awards” foi fundado em 2008, em Dublin, Irlanda, sendo que a iniciativa foi originalmente chamada de "Irish Undergraduate Awards" e estava aberta apenas a estudantes das sete universidades da Irlanda. Em 2012, a instituição se expandiu para aceitar inscrições de todas as instituições de ensino superior da Ilha da Irlanda, bem como das vinte melhores universidades da Grã-Bretanha, EUA e Canadá. Atualmente, a “Gobal Undergraduate Awards” aceita inscrições de estudantes de qualquer instituição de ensino superior do mundo.

Todos os anos a instituição coordena um programa de premiação para estudantes de graduação do penúltimo e último ano, bem como para estudantes que se formaram no ano do programa. Os participantes podem enviar seus trabalhos para uma das 25 categorias disponíveis, que representam uma ampla gama de disciplinas acadêmicas. Este trabalho é então avaliado anonimamente por um painel de acadêmicos internacionais e líderes da indústria. Os 10% melhores trabalhos são então pré-selecionados como “Altamente Recomendados” e a melhor inscrição em cada categoria é considerada a ”Vencedora Global”.

Bruno Rafael Florentino (22) é natural de Guaxupé - Sul de Minas Gerais – e iniciou sua graduação no IFSC/USP, no Curso de Bacharelado em Física, tendo mudado, ao final do primeiro ano, para o Curso de Ciências Físicas e Biomoleculares, onde se apaixonou definitivamente por Biologia Molecular Computacional. Por sugestão do docente do IFSC/USP, Prof. Alessandro Nascimento, Bruno Rafael transitou para o Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), sob a orientação do Prof. André Ponce de Leon, tendo iniciado aí seu caminho na área de Bioinformática, incentivado pelo doutorando Robson Bonidia, que já trabalhava nessa área com uma pesquisa dele. “Através dessa pesquisa, ele me indicou fazer um estudo separado, uma espécie de complemento de sua própria pesquisa. Foi aí que iniciei esse trabalho com o foco de predizer se duas proteínas interagem ou se uma RNA e uma proteína podem interagir, ou não. A pesquisa de Robson era mais sobre classificar proteínas entre os diferentes tipos”, explica Bruno.

Com efeito, André Ponce de Leon e Robson Bonidia são exímios na parte de consolidar o estado da arte, até porque hoje em dia muito se fala sobre a democratização da Inteligência Artificial (IA), já que existem centenas de artigos falando de predição de interações, só que muitos apenas dialogam com outros especialistas em aprendizado de máquina. “São muitas descrições acerca do que você pode fazer para predizer, mas está surgindo essa nova discussão sobre democratização, de como os biólogos podem estar à frente do processo de construção de modelos, atendendo a que eles têm os problemas, enquanto a parte da computação tem as soluções, por isso devemos trazê-las.”, enfatiza Bruno. A pesquisa desenvolvida por Bruno Florentino é de predição de interação, mas de uma forma automatizada, sendo que no seu modelo ele está tentando criar algo que consiga performar e predizer bem novas interações, independentemente do conjunto de dados usados para treinar. A aplicação criada é chamada “fim-a-fim”, que irá fazer todo o processo de construção de um modelo de aprendizado de máquina completamente automatizado.

“A minha ferramenta tem o nome de “Bioprediction PPI”, e ela trabalha com interações entre sequências biológicas, sendo o foco proteína-proteína. Nessa pesquisa, lancei a primeira versão dessa ferramenta para predição de interações de forma completamente automatizada. Então, eu valido a minha ferramenta com vários modelos criados por especialistas, e o que ela mostra é que é possível criar um modelo geral que consiga ser competitivo com modelos criados por especialistas de forma automatizada, ou seja, é possível criar um modelo que possa competir com um especialista sem a necessidade de programação. Resumidamente, a ideia é criar uma ferramenta que permita ao biólogo treinar os seus próprios modelos preditivos. Com esse artigo escrito durante sua graduação, Bruno Florentino decidiu concorrer ao “Global Undergraduate Awards”, na área de Ciência da Computação, uma premiação que nunca ninguém ainda tinha conquistado na América do Sul, até ao momento em que ele se tornou o vencedor global nessa categoria com a premiação que classificou seu trabalho como o melhor do mundo.

Com a cerimônia de entrega do prêmio programada para entre os dias 10 e 13 de novembro, na cidade Dublin – Irlanda, Bruno Florentino, que atualmente frequenta o seu primeiro ano de doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), segue firme na mesma linha de pesquisa, tentando agora conseguir parcerias de biólogos para conseguir testar a ferramenta “in vivo”. “Pretendo ter esse diferencial de várias ferramentas do Estado da Arte, porque nunca encontrei nenhuma ferramenta que tenha sido proposta e validada ‘in vivo’: mesmo sendo validadas pelas metodologias da ciência da computação, elas nunca foram aplicadas realmente em problemas reais. Então, estou procurando isso”.