A contaminação por mercúrio é um dos problemas ambientais e de saúde mais persistentes na América Latina, com impactos significativos nos ecossistemas e nas comunidades expostas a esse metal altamente tóxico, principalmente naquelas que se dedicam à mineração artesanal. Problemas renais, neurológicos e malformações fetais são algumas de suas manifestações mais graves. Diante desse desafio, o projeto equatoriano MerIA (Mercury Identification through Artificial Intelligence), que se beneficiou das capacidades do testbed de Bioinformática e Inteligência Artificial do BELLA II, por meio do programa Early Adopters BIO+IA, lançado em março de 2026, aproveitou esse ambiente de testes para investigar como certos microrganismos conseguem resistir e desintoxicar o mercúrio. Sim, porque a solução está na própria natureza, mas os dados das pesquisas que comprovam isso estão tão dispersos que conseguir analisá-los é quase uma façanha.
Tremores incontroláveis nas mãos e nas pálpebras, perda de memória, dificuldade de concentração, alterações emocionais, problemas de coordenação motora, de visão periférica e de equilíbrio, dano renal permanente, irritação intestinal, gastrite erosiva, diarreia grave, dermatite e erupções cutâneas, atraso no desenvolvimento cerebral e do sistema nervoso em fetos e crianças, problemas cognitivos, e um dano neurológico irreversível que pode causar paralisia ou fraqueza extrema, identificado como Doença de Minamata. Esses são alguns dos efeitos que a contaminação por mercúrio causa nas pessoas, um processo cumulativo que ocorre pela inalação de vapores (típico em áreas mineradoras da América Latina), absorção cutânea e até mesmo pelo consumo frequente de peixes contaminados.
Não existe um registro anual de pessoas contaminadas por mercúrio; na verdade, a Organização das Nações Unidas (ONU) e revistas científicas de prestígio têm alertado para uma alarmante falta de dados consolidados e registros médicos unificados na região. A mineração artesanal — responsável pelo maior número de pessoas contaminadas — e a mineração ilegal apresentam números assustadores em toda a América Latina. E isso não é tudo: em agosto de 2025, em uma reportagem da Deutsche Welle, a jornalista Judit Alonso especificou que “de abril de 2019 a junho de 2025, foram traficadas aproximadamente 200 toneladas de mercúrio na América Latina, segundo a Agência de Pesquisa Ambiental dos Estados Unidos”. É claro que o número de pessoas contaminadas não diminuirá rapidamente, embora essa seja a meta estabelecida em 10 de outubro de 2013 em Kumamoto e Minamata, no Japão, pelos 128 países e pela União Europeia, que assinaram a Convenção de Minamata sobre o mercúrio.
Compreender os mecanismos biológicos que permitem que determinados microrganismos resistam e desintoxiquem esse metal representa uma oportunidade relevante para o desenvolvimento de estratégias de biorremediação no continente.
Nesse contexto, a equipe do MerIA buscou aprofundar o estudo do operon mer. “Operon o quê?”, você pode estar se perguntando. O operon mer é um conjunto de genes presentes nas bactérias que lhes confere resistência à toxicidade do mercúrio. Sua principal função é transformar compostos de mercúrio altamente tóxicos em formas menos nocivas ou voláteis que o organismo possa expelir. Explicado assim, o tema não parece tão complexo; no entanto, as informações necessárias para realizar essa análise estavam distribuídas entre a literatura científica, bancos de dados biomoleculares, repositórios especializados e bases de conhecimento lógicas, dificultando sua integração e validação.
A hipótese central do projeto foi determinar se a combinação de bioinformática e inteligência artificial permitiria identificar e validar automaticamente o funcionamento dos genes do operon mer a partir de evidências científicas disponíveis na literatura especializada.
Em apenas oito semanas, uma equipe da Escola Superior Politécnica de Chimborazo (ESPOCH), liderada por Celso Recalde e composta por três pesquisadores e cinco assistentes de pesquisa, conseguiu otimizar significativamente a análise de informações científicas relacionadas à desintoxicação biológica do mercúrio. Por meio do uso de ferramentas avançadas de bioinformática e inteligência artificial, o grupo refinou mais de 10.000 registros iniciais até construir uma base de conhecimento confiável, a partir da qual foram formuladas 12 hipóteses científicas destinadas a fortalecer futuras estratégias de biorremediação para ecossistemas afetados por esse contaminante.
O desenvolvimento deste trabalho foi possível graças ao acesso à infraestrutura computacional especializada disponibilizada pelo CEDIA e pela RedCLARA, no âmbito do projeto BELLA II e do programa Early Adopters BIO+IA. Esse apoio permitiu que a equipe concentrasse seus esforços na pesquisa científica, aproveitando recursos tecnológicos avançados sem a necessidade de implantar e manter ambientes computacionais próprios e complexos.
A experiência do MerIA evidencia o potencial da colaboração entre talento humano e inteligência artificial para enfrentar desafios complexos que afetam a América Latina. Enquanto as ferramentas de IA contribuíram para o processamento e a análise de mais de 6.700 publicações científicas, a validação dos resultados, a definição de critérios metodológicos e a interpretação das descobertas permaneceram a cargo dos pesquisadores. Tudo isso sob uma abordagem de Ciência Aberta, promovendo a transparência, a reprodutibilidade e a possibilidade de compartilhar conhecimentos e metodologias com a comunidade científica regional.
Para a equipe da ESPOCH, o acesso ao testbed BIO+IA foi determinante, pois permitiu enfrentar um desafio computacional que teria sido difícil de implementar de forma independente.
“Nos inscrevemos no Early Adopters porque o problema que enfrentávamos — identificar e validar a funcionalidade dos genes do operon mer entre milhares de sequências ruidosas do NCBI — requer exatamente o que o testbed oferece: um ambiente computacional capaz de suportar pipelines de bioinformática combinados com a leitura automatizada da literatura científica por meio de IA. Como grupo de pesquisa, isso representava um desafio de implementação que envolvia montar por conta própria ferramentas computacionais em grande escala. O valor da proposta residia no fato de nos permitir passar de uma validação manual, lenta e dependente do critério de especialistas, para um fluxo reproduzível: analisar o mecanismo e a funcionalidade do operon mer, processar o texto completo dos artigos com IA e estruturar as evidências (função do gene, organismo, tipo de evidência, nível de confiança). O testbed se conectava diretamente ao nosso objetivo de compreender e construir um dataset sobre a funcionalidade e o comportamento de genes de resistência ao mercúrio com impacto na biorremediação para as áreas de mineração da região”, explica Celso Guillermo Recalde Moreno, coordenador do projeto.
A solução: um pipeline de conhecimento impulsionado por IA
O projeto desenvolveu um fluxo de trabalho (pipeline) capaz de combinar múltiplas fontes de informação, incluindo bases de conhecimento em Prolog, anotações do PubTator, artigos indexados no PubMed e dados provenientes de repositórios bioinformáticos especializados.
A metodologia integrou processos de:
- Compilação e enriquecimento de conhecimento especializado.
- Curadoria e alinhamento de entidades biológicas.
- Processamento de literatura científica por meio de inteligência artificial.
- Construção de bases de conhecimento e inferência de vias biológicas.
- Geração automatizada de relatórios e hipóteses científicas.
- Validação e refinamento de relações regulatórias associadas ao operon mer.
Por meio do testbed, a equipe conseguiu estruturar o trabalho em fases sucessivas de extração lógica, convergência narrativa, contextualização por meio do PubTator, geração de hipóteses e fortalecimento de sua base de conhecimento. Essa abordagem permitiu combinar o conhecimento especializado com recursos avançados de processamento automatizado.
Principais resultados
Em apenas oito semanas de trabalho no âmbito do Programa Early Adopters BIO+IA, o projeto alcançou resultados relevantes tanto do ponto de vista científico quanto metodológico.
Entre as principais conquistas, destacam-se:
- Identificação e alinhamento de 58 entidades especializadas relevantes para a análise.
- Processamento de mais de 10.000 eventos contidos na base de conhecimento original.
- Análise de 6.781 identificadores PubMed.
- Confirmação de 473 cadeias regulatórias associadas ao operon mer.
- Reconstrução de eventos regulatórios respaldados por evidências científicas.
- Geração de 12 hipóteses que podem ser “testadas”, relacionadas ao funcionamento e à regulação de genes de resistência ao mercúrio.
- Priorização de fatores de acordo com os níveis de evidência científica disponíveis.
Um dos resultados mais significativos foi a depuração de uma base inicial com mais de 10.000 eventos até consolidar um núcleo de cerca de 1.000 eventos respaldados por evidências robustas, melhorando a qualidade e a rastreabilidade das informações utilizadas pelo projeto.
Além dos indicadores quantitativos, a principal contribuição do programa Early Adopters foi permitir uma profunda transformação metodológica. Segundo a equipe de pesquisa, a experiência possibilitou a transição de um processo manual, lento e altamente dependente do critério de especialistas para um fluxo reproduzível, documentado e escalável. Essa evolução permitiu trabalhar com grandes volumes de dados biológicos e literatura científica sem perder consistência nem capacidade de validação.
Vocês acham que ter participado do Early Adopters BIO+IA e ter usado o testbed foi uma contribuição para vocês? A pergunta feita à equipe de pesquisa foi respondida por seu coordenador, Celso Recalde: “Sim, sem dúvida foi uma contribuição; conseguimos avançar de uma hipótese preliminar dispersa na literatura não estruturada para resultados concretos e verificáveis: a reconstrução de eventos regulatórios confirmados do operon mer, 58 entidades especializadas alinhadas ao PubTator e 12 hipóteses testáveis, entre elas os efeitos da deficiência dos genes mer e também os fatores que passam a ser priorizados de acordo com seu nível de evidência. Também definimos critérios claros para influenciar o funcionamento dos genes dentro do mecanismo do operon mer, a fim de refinar nossa base de conhecimento (de mais de 10.000 eventos para um núcleo de ~1.000 respaldados por evidências). Para a próxima fase, identificamos as lacunas bibliográficas pendentes: SIRT1, ergotioneína, ferroptose. Além dos resultados técnicos, a principal diferença foi metodológica: passamos de um processo manual e artesanal para um pipeline reproduzível e documentado, alinhado aos princípios da ciência aberta, que agora podemos compartilhar com a comunidade científica regional, além de podermos, potencialmente, explorar essa metodologia em outros genes de resistência a metais pesados no futuro”.
Além disso, a participação no Early Adopters BIO+IA facilitou o intercâmbio com uma comunidade regional especializada em bioinformática e inteligência artificial aplicada, fortalecendo a validação da abordagem científica e trazendo novas perspectivas para o desenvolvimento do projeto.
Impacto para a ciência aberta e para a região
O MerIA demonstra como a combinação de inteligência artificial, bioinformática e infraestrutura digital regional pode acelerar a geração de conhecimento científico com potencial impacto ambiental e social.
Os resultados obtidos abrem a possibilidade de aprimorar futuras estratégias de biorremediação em áreas afetadas pela contaminação mineral e estabelecem as bases para o estudo de outros mecanismos de resistência a metais pesados.
Após a conclusão do Programa Early Adopters BIO+IA, a equipe planeja:
- Publicar abertamente o conjunto de dados e a metodologia desenvolvida.
- Validar experimentalmente as hipóteses com maior respaldo científico.
- Estender a abordagem a outros mecanismos de desintoxicação, incluindo operons associados ao arsênico e ao zinco.
- Explorar aplicações relacionadas a biossensores, edição genética e novas estratégias biotecnológicas para o tratamento de contaminantes ambientais.
O MerIA evidencia o potencial dos testbeds impulsionados pelo BELLA II para acelerar a pesquisa científica na América Latina e no Caribe. Ao proporcionar acesso a infraestrutura especializada, conhecimento especializado e espaços de colaboração regional, o Programa Early Adopters BIO+IA permitiu que um desafio complexo de bioinformática se transformasse em uma plataforma reproduzível de geração de conhecimento.
A experiência confirma que a cooperação regional, promovida pela RedCLARA e seus parceiros, pode se tornar um catalisador para a inovação científica, fortalecendo as capacidades locais e contribuindo para responder a desafios relevantes para a região por meio do uso estratégico de tecnologias avançadas.
