Foto: Tope J. Asokere / Pexels
Uma nova geração de inteligência artificial está avançando de forma inédita na biologia: modelos computacionais já conseguem projetar sequências genéticas em escala de genoma, e alguns desses projetos podem apresentar atividade biológica quando avaliados em laboratório.
O avanço abre possibilidades para pesquisas médicas, mas também aumenta a preocupação com a biossegurança e com os limites necessários para o uso dessas tecnologias. O tema ganhou destaque com um trabalho publicado na revista Science, em agosto de 2026, envolvendo pesquisadores da Universidade Stanford e do Arc Institute. O estudo avaliou o uso de modelos de linguagem genômica para projetar genomas completos de bacteriófagos — vírus que infectam bactérias, e não seres humanos.
A diferença está na capacidade desses sistemas de trabalhar não apenas com pequenos trechos de DNA, mas com sequências genéticas muito maiores. Em vez de analisar palavras, como fazem os modelos de linguagem tradicionais, os modelos genômicos identificam padrões presentes em sequências de DNA e podem gerar novas combinações.
Essa tecnologia já vinha sendo desenvolvida antes do experimento mais recente. Em 2024, pesquisadores apresentaram o Evo, um modelo de inteligência artificial desenvolvido para trabalhar com sequências biológicas. O estudo publicado na Science descreveu um sistema treinado com milhões de genomas de organismos procariontes e fagos, capaz de realizar tarefas de previsão e geração de sequências genéticas.
O Evo funciona de forma semelhante a um grande modelo de linguagem (GPT, Gemini, Grok), só que não com palavras, mas com DNA. Em termos simples, o modelo aprende padrões existentes na biologia e utiliza esse conhecimento para propor novas sequências. É uma mudança importante porque desloca a inteligência artificial de uma função predominantemente analítica para uma função de projeto biológico.
AI DESIGNS working VIRUSES for the first time, sparking medical HOPE & FEAR — NYT
— The Mad Hatter (@GeraldAvery17) August 10, 2026
Stanford team trained AI model on millions of genetic sequences to generate 16 viable viruses capable of infecting drug-resistant bacteria pic.twitter.com/jfGYJL1N0W
O que o novo experimento demonstrou
No trabalho publicado em 2026, os pesquisadores utilizaram modelos genômicos para criar projetos relacionados ao bacteriófago ΦX174. Depois da etapa computacional, uma seleção desses projetos foi produzida como DNA e avaliada experimentalmente.
Segundo o material fornecido sobre o estudo, 16 projetos apresentaram atividade funcional, conseguindo infectar bactérias e produzir novas partículas virais. O resultado é relevante porque demonstra que uma sequência genética criada por inteligência artificial pode deixar de ser apenas uma previsão digital e assumir comportamento biológico quando colocada em um sistema experimental.
É importante, entretanto, fazer uma distinção: os vírus avaliados nesse trabalho eram bacteriófagos. Eles têm como alvo bactérias e não devem ser apresentados como vírus humanos. Portanto, o estudo não significa que a inteligência artificial tenha criado vírus capazes de infectar pessoas.
Por que o avanço chama atenção para a biossegurança
O principal debate não está apenas nos vírus utilizados no experimento, mas na velocidade com que a inteligência artificial pode ampliar a exploração do espaço genético.
Na pesquisa biológica tradicional, testar diferentes possibilidades pode exigir sucessivas etapas experimentais. Modelos computacionais podem, por outro lado, ajudar pesquisadores a explorar uma quantidade muito maior de sequências antes de selecionar aquelas que merecem avaliação laboratorial.
O próprio trabalho original sobre o Evo apontava que a combinação entre modelos genômicos, síntese de DNA e engenharia genética poderia acelerar a capacidade humana de projetar sistemas biológicos.
Esse potencial tem dois lados. A mesma capacidade que pode ajudar a estudar doenças e desenvolver novas ferramentas biológicas também exige mecanismos de segurança capazes de impedir usos inadequados. Por isso, o avanço da chamada IA generativa para biologia vem acompanhado de discussões sobre controle de acesso, avaliação de riscos e barreiras técnicas.
O financiamento de Gates e o que os documentos realmente mostram
O material original também destaca a participação da Fundação Bill & Melinda Gates no financiamento de pesquisas relacionadas a alguns dos cientistas envolvidos. Essa informação deve ser apresentada com cuidado: a existência de financiamento não significa, por si só, que uma organização tenha determinado os resultados de um experimento específico.
Também há registros públicos de financiamentos anteriores da Fundação Gates em pesquisas relacionadas a vírus e influenza. Em 2009, por exemplo, a Universidade de Wisconsin–Madison anunciou um financiamento de US$ 9,5 milhões, distribuído ao longo de cinco anos, para um projeto liderado pelo virologista Yoshihiro Kawaoka. O objetivo declarado era estudar mutações associadas ao potencial pandêmico de vírus influenza e melhorar a identificação precoce de ameaças.
Outro episódio histórico frequentemente citado nesse contexto envolve um trabalho publicado na Nature em 2012, que investigou características relacionadas à transmissão de um vírus influenza em furões. O estudo gerou um amplo debate internacional sobre os limites da pesquisa com vírus e os riscos associados a experimentos que investigam propriedades de transmissão.
URGENTE: Fundação Gates Financia a Primeira Criação de 16 Vírus Sintéticos Usando IA
Pela primeira vez na história, cientistas loucos usaram modelos de IA para projetar genomas virais inteiros, fabricá-los fisicamente e transformá-los em 16 novos vírus funcionais capazes de se replicar.
O líder do projeto, Brian Hie, que concebeu, projetou e supervisionou a pesquisa, revelou financiamento da Fundação Gates.
Eles usaram Evo 1 e Evo 2, modelos de linguagem genômica que essencialmente funcionam como o ChatGPT para DNA, prevendo nucleotídeos em vez de palavras e escrevendo projetos genéticos virais completos.
Bioterroristas não precisam mais imaginar um futuro em que a IA possa projetar patógenos a partir de código genético... a capacidade fundamental agora foi revelada em uma grande revista científica.
A tecnologia de design de genomas virais por IA deve ser interrompida antes que caia nas mãos de bioterroristas ou outros atores criminosos.
BREAKING: Gates Foundation Funds First-Ever Creation of 16 Synthetic Viruses Using AI
— Nicolas Hulscher, MPH (@NicHulscher) August 7, 2026
For the first time ever, mad scientists used AI models to design entire viral genomes, physically manufacture them, and turn them into 16 new functional viruses capable of replicating.
Project… pic.twitter.com/4ZZR4hk8ts
O desafio agora é acompanhar a velocidade da tecnologia
A questão central levantada pela IA genômica é que a capacidade de projetar sequências está avançando rapidamente. O modelo Evo, apresentado em 2024, já demonstrava geração de sequências em escala muito maior do que ferramentas anteriores.
O desenvolvimento posterior de modelos mais abrangentes reforça essa tendência. A combinação entre inteligência artificial, bancos de dados genéticos e técnicas modernas de síntese de DNA reduz a distância entre uma ideia criada no computador e sua avaliação no laboratório.
Isso não significa que qualquer pessoa possa simplesmente transformar uma sequência digital em um agente biológico funcional. A produção experimental envolve infraestrutura especializada, conhecimento técnico, controles laboratoriais e diferentes barreiras de segurança. Ainda assim, a evolução da tecnologia torna cada vez mais importante discutir quais proteções devem acompanhar esses sistemas.
O avanço da inteligência artificial na biologia representa uma mudança significativa na maneira como os cientistas podem estudar e projetar sequências genéticas. O experimento com bacteriófagos mostra que determinados projetos produzidos por modelos genômicos podem apresentar atividade biológica, levando a pesquisa para além da simples análise de dados.
Os possíveis benefícios incluem novas ferramentas para pesquisa genética, desenvolvimento de sistemas biológicos e investigação de alternativas contra bactérias. Ao mesmo tempo, a capacidade de gerar projetos biológicos em escala amplia a importância da biossegurança.
O ponto mais relevante é separar fato de especulação: o experimento citado envolveu bacteriófagos, não vírus projetados para infectar seres humanos. O verdadeiro avanço está na demonstração de que modelos de IA podem contribuir para o desenho de genomas funcionais e, com isso, ampliar tanto as possibilidades da biotecnologia quanto a necessidade de mecanismos rigorosos de segurança.