Palavra de Sá

4 pesquisas científicas que pareciam absurdas, mas tiveram resultados brilhantes

Há 25 anos, aconteceu o inimaginável: um grupo extremista até então pouco conhecido transformou aviões comerciais, com passageiros inocentes a bordo, em armas para atacar alvos nos Estados Unidos.

Era 11 de setembro de 2001. Atônito, o mundo buscou informações nos meios de comunicação tradicionais, mas também recorreu à internet, uma fonte de conhecimento relativamente nova e mais personalizada, que já permitia fazer perguntas, embora ainda houvesse poucas respostas.

No entanto, naquele momento, a internet ainda não estava preparada para lidar com um volume tão grande de acessos. A procura foi tão intensa naquele dia que a rede praticamente parou de funcionar.

Sunil Nakrani foi um dos muitos que tentaram entender por que a internet havia entrado em colapso.

Mas, como engenheiro eletricista e doutorando na Universidade de Oxford, na Inglaterra, ele tinha conhecimento técnico e disposição para encontrar uma explicação.

Em termos gerais, a questão é que cada site ficava hospedado em um servidor, e estes estavam distribuídos em grandes centros de dados.

Os responsáveis pelos sites estimavam quantas pessoas acessariam seu conteúdo e contratavam capacidade de processamento de acordo com essa estimativa.

Quando alguém clicava em uma página, o pedido era enviado ao servidor, que respondia com o conteúdo solicitado.

Enquanto o número de acessos permanecia dentro do esperado, tudo funcionava normalmente. Mas o servidor não conseguia atender a todos quando milhares de pessoas tentavam acessar o mesmo conteúdo ao mesmo tempo. As filas aumentavam e os usuários precisavam esperar cada vez mais, mesmo que houvesse outros servidores disponíveis e sem uso.

Não faria mais sentido que esses servidores ociosos assumissem parte da demanda dos que estavam sobrecarregados?

Se a resposta era "sim", restava descobrir como fazer isso: qual seria a forma mais eficiente e econômica de alocar servidores para acompanhar um tráfego de internet em constante mudança?

Como viajava com frequência a Atlanta, nos EUA, onde a mulher trabalhava, Nakrani decidiu procurar especialistas do Instituto de Tecnologia da Geórgia. Um deles o convidou para uma conversa: Craig Tovey, especialista em engenharia industrial e de sistemas.

Esse encontro ajudaria a transformar a internet ao dar uma aplicação prática a uma pesquisa que tinha sido feita por mera curiosidade, e, até então, não tinha utilidade concreta.

<><> Das abelhas aos gansos

Depois de ouvir Nakrani por alguns minutos, Tovey, do Instituto de Tecnologia da Geórgia, percebeu que a resposta poderia estar nas abelhas, que evoluíram para prosperar em um ambiente incerto.

Para a colmeia, é essencial armazenar mel suficiente para sobreviver ao inverno. Para isso, as abelhas precisam coletar o néctar de milhões de flores.

Mas, na natureza, as flores não estão distribuídas de forma uniforme. Nem todas florescem na mesma época do ano, ou mesmo no mesmo horário do dia, e as abelhas ainda têm que disputar esse néctar com outras espécies.

Por isso, precisam agir com eficiência. E conseguem, mesmo sem que haja uma líder comandando o grupo.

Isso acontece graças à "sabedoria da colmeia", explica Tom Seeley, especialista em abelhas e biólogo da Universidade de Cornell, nos EUA.

Anos antes, Tovey havia se unido a Seeley e a outros dois engenheiros do Instituto de Tecnologia da Geórgia, John J. Bartholdi III e John Hagood Vande Vate, para entender como as abelhas resolvem um problema tão complexo.

A pesquisa envolveu feitos como transportar 4 mil abelhas, cada uma identificada com números e cores diferentes para poder ser reconhecida, até uma estação de pesquisa equipada com fontes artificiais de néctar. O objetivo era observá-las e verificar se o modelo desenvolvido pelos pesquisadores correspondia ao que acontecia na prática.

(Se você está se perguntando como é possível marcar milhares de abelhas, o segredo é imobilizá-las reduzindo sua temperatura corporal e contar com a ajuda de muitos estudantes.)

O estudo ajudou a compreender melhor o comportamento das abelhas. Mas, até Nakrani encontrar Tovey, era exatamente o tipo de pesquisa que críticos do financiamento de projetos sem aplicação prática imediata costumam achar que "não serve para nada".

Da parceria entre Nakrani e Tovey surgiu a aplicação do algoritmo das abelhas ao mundo digital. Ele ajuda a lidar com picos repentinos de acesso e evita que apareça na tela aquele frustrante ícone de carregamento que parece nunca desaparecer.

Em 2016, esse estudo incomum recebeu o Prêmio Ganso de Ouro, criado para destacar "pesquisas aparentemente obscuras que resultaram em grandes avanços e tiveram um impacto significativo na sociedade".

A premiação foi idealizada pelo congressista democrata Jim Cooper para contrapor o legado do senador também democrata William Proxmire, um crítico ferrenho dos gastos públicos. Entre 1975 e 1988, Proxmire entregava mensalmente o Prêmio Velocino de Ouro, uma referência ao Velocino de Ouro da mitologia grega usada para simbolizar uma "caça ao desperdício". O prêmio ridicularizava pesquisas científicas financiadas com recursos públicos.

Esses prêmios "refletiam uma profunda incompreensão sobre como a ciência funciona e sobre a importância que esse tipo de pesquisa pode vir a ter (...) A natureza da pesquisa científica faz com que seu impacto seja difícil de prever", afirma o site do Prêmio Ganso de Ouro.

"A ciência é um processo de aprendizado e de compreensão do mundo em que vivemos. E, se há algo que aprendemos ao longo de décadas de investimento, é que não sabemos de onde virão os próximos avanços, mas sabemos que eles virão", disse Joanne Padrón Carney, diretora de Relações Governamentais da Associação Americana para o Avanço da Ciência (AAAS, na sigla em inglês) e integrante do comitê diretor do Prêmio Ganso de Ouro, em entrevista à BBC News Mundo, serviço em espanhol da BBC.

Segundo Carney, o prêmio "mostra que as descobertas científicas às vezes levam tempo e que pesquisas que poderiam parecer bobas ou obscuras acabam tendo, décadas depois, um impacto enorme e duradouro na sociedade".

<><> 'Somos curiosos'

Por trás dessas pesquisas consideradas "obscuras" ou "bobas", muitas vezes há uma motivação simples: a curiosidade.

"A curiosidade faz parte da natureza humana. Temos vontade de explorar, compreender, ver coisas que nunca vimos antes e fazer novas descobertas", afirma Carney.

"Essa é uma das razões pelas quais investimos em ciência."

Mas, quando os recursos são escassos, como costuma acontecer em qualquer lugar do mundo, a tendência é direcioná-los para o que se chama de "pesquisa orientada por missão".

"Investimos em agricultura para desenvolver aplicações que melhorem esse setor, ou em segurança nacional, defesa e saúde pública. Ou seja, há objetivos específicos que se pretende alcançar", afirma Carney.

"Mas isso normalmente é equilibrado com investimentos em pesquisa básica, voltada para ampliar as fronteiras do conhecimento, sem uma aplicação prática definida. Fazemos isso porque reconhecemos que nem sempre sabemos de onde virão os próximos avanços."

Segundo Carney, esse tipo de investimento em pesquisa básica vem diminuindo não apenas nos EUA, mas também em outros países, em alguns casos, de forma drástica.

Carney diz que não faltariam exemplos para mostrar por que essa tendência é preocupante.

Hoje, o mundo está voltado para a inteligência artificial (IA). Mas as bases dessa tecnologia não vieram da ciência da computação, e sim da neurociência.

"Na década de 1970, alguns cientistas desenvolveram uma forma de modelar redes neurais. Mais tarde, outros pesquisadores usaram essa estrutura para compreender melhor a cognição e o funcionamento do cérebro. Esse trabalho acabaria servindo de base para o que hoje chamamos de IA", afirma Carney.

"Um dos cientistas que homenageamos com o Prêmio Ganso de Ouro, Geoffrey Hinton, ganhou o Prêmio Nobel naquele mesmo ano [2024]. Foram necessárias décadas até que o valor de sua pesquisa fosse plenamente reconhecido."

Hinton, ao lado de James L. McClelland e David E. Rumelhart, iniciou seu estudo movido por uma curiosidade simples: encontrar um modelo alternativo que explicasse de forma mais completa como funcionam os processos cognitivos no cérebro humano.

Essa pesquisa básica acabaria lançando as bases da revolução do aprendizado de máquina e da inteligência artificial.

<><> Salvando vidas

"Um dos meus exemplos favoritos é o de uma indústria inteira de biotecnologia que surgiu porque dois cientistas queriam entender por que certas bactérias conseguem sobreviver em fontes termais", diz Carney, entusiasmada, ao citar outro caso.

Na década de 1960, o microbiologista Thomas Brock e seu assistente, Hudson Freeze, foram ao Parque Nacional de Yellowstone, nos EUA, fazer algo que poderia parecer excêntrico: estudar a lama esverdeada que se forma nas fontes de água quente.

Eles descobriram uma bactéria chamada Thermus aquaticus, que não apenas resistia a temperaturas extremamente altas, mas se desenvolvia nelas.

Como um organismo poderia viver em água tão quente? Brock reconheceria anos depois que "nem sequer estava pensando em aplicações industriais" quando começou a estudá-la. Era pura curiosidade.

Décadas mais tarde, o bioquímico Kary Mullis percebeu que uma enzima produzida por essa bactéria — a Taq polimerase — resistia ao calor intenso exigido pela técnica conhecida como PCR (reação em cadeia da polimerase), que permite multiplicar e analisar rapidamente grandes quantidades de fragmentos de DNA.

Talvez você não reconheça o nome da técnica, mas certamente conhece uma de suas aplicações: os testes de PCR, que permitiram diagnosticar a covid-19 em escala mundial. Mas muito antes da pandemia ela já era indispensável na medicina, na genética e na ciência forense, tornando possível identificar um criminoso, ou inocentar um suspeito, a partir de uma quantidade mínima de material genético.

Tudo isso nasceu de um estudo sobre lama em Yellowstone, financiado por uma bolsa de US$ 80 mil (cerca de R$ 440 mil, na cotação atual). O retorno desse investimento, em vidas salvas e riqueza gerada, é incalculável. Mullis recebeu o Prêmio Nobel pela invenção da técnica. Brock e Freeze ganharam o Prêmio Ganso de Ouro por terem descoberto o ingrediente que tornou essa inovação possível.

O exemplo seguinte talvez seja ainda mais improvável.

Em meados da década de 1960, o biofísico Barnett Rosenberg e seus colegas Loretta Van Camp e Thomas Krigas faziam um experimento para entender como campos elétricos afetavam a bactéria Escherichia coli (E. coli).

O motivo era simples: Rosenberg havia notado que células em divisão formavam um padrão semelhante ao das limalhas de ferro ao redor de um ímã, uma imagem clássica dos livros de física.

Mas algo inesperado aconteceu. As bactérias pararam de se dividir e passaram a crescer de forma alongada e incomum. A equipe concluiu que o campo elétrico era o responsável. Estava errada.

Na verdade, os eletrodos de platina usados no experimento liberavam pequenas quantidades de compostos desse metal, e eram eles que impediam a multiplicação das células.

Essa observação, que quase foi descartada, levou ao desenvolvimento da cisplatina, um dos quimioterápicos mais importantes da história, aprovado em 1978.

Antes dela, a taxa de sobrevivência ao câncer de testículo, que costuma atingir homens jovens, era de cerca de 10%. Com a cisplatina, esse índice passou de 90%.

Em 2025, os três pesquisadores receberam o Prêmio Ganso de Ouro. No caso de Rosenberg e Krigas, a homenagem foi póstuma.

Eles não buscavam uma cura para o câncer. Queriam apenas compreender um fenômeno da natureza. Muitas vezes, isso basta.

"Este não é um momento de desestimular a curiosidade nem de cortar investimentos em pesquisa e nos cientistas, são eles que fazem as perguntas, exploram o desconhecido e impulsionam novas descobertas", concluiu Carney.

 

Fonte: BBC News Mundo