Vigilância genômica e predição: impactos e desafios

A vigilância genômica busca compreender as mudanças genéticas que podem representar riscos à saúde pública e impactos econômicos. O avanço das tecnologias de sequenciamento de nova geração (NGS) ampliou significativamente as possibilidades da bioinformática aplicada à vigilância epidemiológica. Entretanto, a aplicação dessas conquistas em doenças endêmicas, como as arboviroses, ainda enfrenta desafios consideráveis. Observa-se uma lacuna substancial na disponibilidade de dados genômicos, caracterizada pelo volume reduzido de sequências depositadas nos bancos de dados, pela inconsistência temporal nos depósitos e pela disparidade acentuada entre países com diferentes capacidades econômicas. A heterogeneidade dos dados e a multiplicidade de repositórios tornam os processos de normalização e integração complexos. Iniciativas recentes baseadas em aprendizado de máquina buscam corrigir vieses de vigilância, enquanto esforços de integração de bases de dados visam criar repositórios validados e normalizados. Tais iniciativas propõem estratégias que não apenas buscam predizer surtos, mas fazê-lo em tempo hábil para permitir respostas efetivas.