Bioinformática translacional: integração multi-ômica e inteligência artificial aplicada a periodontite

A periodontite é uma doença inflamatória crônica que compromete os tecidos de suporte dos dentes, podendo causar dor, sangramento, perda dentária e impactos relevantes na qualidade de vida. Apesar de sua alta prevalência e de sua importância em saúde pública, sobretudo em países de baixa e média renda, ainda há desafios para compreender plenamente seus mecanismos e para implementar estratégias de diagnóstico e monitoramento mais precisas e acessíveis. Evidências atuais indicam que a doença está fortemente associada à disbiose do microbioma subgengival e à resposta inflamatória persistente do hospedeiro, com possíveis repercussões sistêmicas. Neste cenário, o avanço das tecnologias ômicas (como metagenômica, transcriptômica, proteômica e metabolômica) ampliou a capacidade de investigar, em alta resolução, tanto a composição microbiana quanto as alterações moleculares dos tecidos periodontais. Entretanto, a complexidade e o volume desses dados exigem integração e interpretação robustas. Assim, este trabalho discute, em linguagem de divulgação científica, como a bioinformática translacional e a inteligência artificial podem organizar e integrar dados multi-ômicos, reconhecer padrões biológicos associados à saúde e à doença, e apoiar a identificação de assinaturas moleculares com potencial aplicação em diagnóstico, triagem e acompanhamento clínico. Por fim, são discutidos os principais desafios para a implementação dessas abordagens, incluindo padronização, validação clínica e adaptação a contextos com infraestrutura limitada, destacando oportunidades para soluções escaláveis e de maior impacto populacional.