Berkeley, Califórnia - Embora
meu treinamento inicial tenha sido em Biologia, sempre me interessei por
computadores. Nenhuma outra tecnologia me deu a flexibilidade e a capacidade de
manipular grandes quantidades de dados de seqüência genética. Meus interesses
profissionais me permitiram navegar entre os mundos da pesquisa de bancada e
programação de computador. Por causa disso, estou preparado não somente para
entender a ciência por detrás dos cálculos numéricos, mas também para
relacionar os números à biologia.
Pegando
o vírus da Bioinformática
A primeira vez que tomei conhecimento da Bioinformática foi durante a pós-graduação
na University of Colorado, em
Boulder, estudando biologia molecular, celular e de desenvolvimento. Isso
foi em 1993, e de repente todo mundo fazia buscas com o programa BLAST (Basic Local
Alignment Search Tool). Na época trabalhava numa molécula sinalizadora tgf-beta
(parte importante da comunicação célula/célula) que eu havia clonado do
nematódeo Caenorhabditis Elegans. A digestão com enzimas de restrição
e os microscópios tinham um grande papel em meu trabalho de pós-graduação.
Minha experiência em informática era
zero; na verdade, eu mal sabia digitar, mas um pós-doc no laboratório me
ajudou a fazer uma pesquisa com o BLAST utilizando a seqüência protéica do
meu gene como o texto da busca. Foi mágico. Lembro-me de ver o resultado e
perceber que havia uma série de genes parecidos numa série de animais
diferentes e de pensar: "Talvez uma leitura cuidadosa dos trabalhos que se
associam às seqüências mais parecidas com a minha possa me dizer algo sobre o
meu próprio gene". O episódio foi um divisor de águas pra mim, e em termos
profissionais, realmente valeu a pena.
Virei adepto instantâneo da Bioinformática,
mas sem nenhum conhecimento de computação. O que me abriu as portas foi a Filogenética,
a área da Biologia que visa identificar e compreender as relações entre os vários
tipos de vida diferentes. Meu gene tgf-beta fazia
parte de uma grande família de genes, e comecei a fazer árvores
filogenéticas para entender melhor como ele se relacionava aos outros
membros da família.
Aprender
a lidar com ferramentas filogenéticas de uso livre, como por exemplo o PHYLIP,
me acostumou a trabalhar com computadores e também despertou minha curiosidade
sobre como os programas funcionavam. Entretanto, para ser franco, foi a preguiça
que me levou a programar. Projetar as árvores implicava em muita edição de
dados à mão para que tomasse o formato
certo, então comecei a escrever scripts - programas breves e simples - para que
fizessem a edição por mim.
A
qualquer cientista de bancada que leve a sério uma carreira em Bioinformática,
recomendo um pós-doc num programa de biologia computacional. É uma ótima
oportunidade para adquirir habilidades valiosas; você simplesmente não pode
deixar que o medo de parecer um idiota te segure.
Em
1996, quando chegou a hora de procurar um pós-doc, tive a sorte de conseguir um
cargo como software annotator no Genome
Sequencing Center da Washington University em St. Louis, Missouri. Isso
acabou sendo uma enorme oportunidade para mim. Meus colegas pós-docs eram matemáticos,
cientistas de computação e engenheiros. Foi uma oportunidade sensacional de
interação cultural/científica. E pra ser franco, era assustador. Eu mal podia
escrever scripts, e lá estava eu entre pessoas cuja noção de ciência era um
quadro negro cheio de símbolos matemáticos. Era um suplício, mas engoli o
orgulho e passei a fazer perguntas, aliás um monte. Logo descobri que também
tinha muito a contribuir. Acabou que muitos colegas estavam tão confusos com
biologia quanto eu em relação à estatística bayesiana.
O
verdadeiro mundo do software comercial
Em 1999 saí da Washington University e fui para a Celera
Genomics. Trocar para a indústria
foi uma grande mudança. Embora sob o ponto de vista científico a Celera se
parecesse muito com um centro acadêmico de genoma, a questão de software era
outra coisa. Na Celera fui jogado de cabeça no verdadeiro mundo do software
comercial e de programadores profissionais, num ambiente típico de início de
operações. Todo cientista sabe que os programadores industriais podem pedir
altos salários. Entretanto, poucos sabem o duro que dão para ganhar o que
ganham. Era como dia de decisão de campeonato. Em se tratando de software, o nível
de competitividade era inacreditável, o setor industrial era muito mais
complexo do que o acadêmico. Embora meu pós-doc tenha, comprovadamente,
mostrado ser uma excelente forma de preparação, eu realmente cortei um dobrado
para ser bem sucedido lá.
Mas
deu tudo certo. Acabei me tornando líder de P&D em Annotation Software - o grupo que escrevia grande parte dos
programas usados para anotar e analisar os vários genomas seqüenciados na
Celera. Fazendo um balanço, atribuo meu sucesso na indústria a três coisas:
ser mais cientista do que programador, ter uma capacidade decente de gestão, e
à linguagem de script Pearl. Como pós-doc resolvi aprender a linguagem de
programação Pearl ao invés de Java ou C. Mestria em ao menos uma linguagem de
programação é fundamental.
Embora
não haja uma única linguagem melhor que todas para a Bioinformática, há algo
a respeito do Pearl que realmente conquistou a simpatia de muitos biólogos. Eu
adoro. É ótimo para trabalhar com texto - o que de fato é o grosso dos dados
de Bioinformática - e o tempo de desenvolvimento/avanço é rápido.
Repetidamente, meu grupo foi capaz de cumprir prazos quase impraticáveis
durante os dias agitados e corridos
do projeto genoma, já que o Pearl é muito rápido no avanço dos trabalhos. Além
disso, usar o Pearl significa que você pode usar o Bioperl,
o que realmente ajuda.
Ser
cientista por formação ao invés de programador também me deu uma grande
vantagem: eu entendia a ciência o que simplesmente era um imensa vantagem
profissional. Ter capacidade de gestão também ajudou. E felizmente, as pessoas
para as quais me reportava também tinham, e fiz o melhor que pude para
acompanhar o estilo delas. Gerenciar um grupo com eficiência é muito mais
complicado do que muitos cientistas gostam de admitir; é uma habilidade de
grande valor.
Fechando
o ciclo
Consegui fazer algo que muitos dos meus amigos biólogos achavam ser
comprovadamente impossível: sair do setor industrial e voltar para o acadêmico.
Embora os físicos, cientistas de computação e engenheiros o façam com freqüência,
continua sendo coisa rara entre os biólogos. Espero que isso se amenize no
futuro. O tempo que passei na indústria foi realmente bom para mim. Fiz um série
de contatos excelentes, mas sempre quis seguir uma carreira acadêmica.
Com
relação a isso sou especialmente grato ao Howard Hughes Medical Institute (HHMI),
que gentilmente se ofereceu para custear meu trabalho no Berkeley
Drosophila Genome Project durante minha transição. Espero que outras agências
financiadoras sigam o exemplo do HHMI neste aspecto e disponibilizem mais verbas
para ajudar os biólogos que adquiriram valiosa experiência na indústria. Isso
vai permitir que um número maior de pessoas retornem ao setor acadêmico.
Acho
que aprendi muito na indústria: tanto a chefiar um grupo quanto a fazer com que
os princípios de um software comercial resolva problemas científicos. Também
me deu um panorama em primeira mão sobre o que a indústria realmente é, uma
experiência a qual poucos docentes podem recorrer para dar orientação
profissional a seus estudantes e pós-docs.
Continuo
acreditando muito no que a Bioinformática tem para oferecer. Muitas pessoas
desta área acham que em termos de avanço profissional os tempos mais
promissores da Bioinformática já passaram. Não concordo com isso. Não há dúvida
de que provavelmente se foram os tempos em que um biólogo de bancada com
capacidades básicas em script conseguia um cargo de programador na indústria,
mas acho que ainda existem grandes oportunidades para biólogos a procura de uma
carreira acadêmica em pesquisa.
Hoje
em dia, a Bioinformática pode parecer um mundo de páginas na internet. Se
todos os dados que você examina são de autoria de outra pessoa, então o
pensamento original, a pesquisa, e as estratégias profissionais não serão fáceis
de se alcançar. Só quando você lida com os dados em primeira mão, e os
manipula com seu próprio software é que percebe que a Bioinformática ainda é
uma ciência pioneira com muitas oportunidades.
Está interessado em genes? Então aprenda a programar; isso abre portas.
Mark
Yandell é co-autor do livro BLAST:
A Guide to the Basic Local Alignment Search Tool
(I. Korf, M. Yandell, J. Bedell, O´Reilly & Associates, 2003; 339 páginas.
ISBN:
0596002998).
*Traduzido
por Karen Shishiptorova
