Introdução
A Seção tem por objetivo apresentar a aplicação do modelo NK para investigar as trajetórias tecnológicas que vêm sendo trilhadas em hidrólise enzimática a fim de que seja viabilizada a produção do bioetanol de 2ª geração. A partir da reunião das patentes relacionadas ao tema e da extração, sistematização e análise das três categorias de informação dos documentos patentários (a saber, o tipo de pesquisa empreendido, o micro-organismo envolvido e a enzima de interesse comercial) foi construído o modelo NK. Essas três categorias de informação foram eleitas para tal finalidade, dado que a ideia de ‘trajetórias tecnológicas na etapa de hidrólise enzimática’, nessa tese, incorpora (1) os métodos e procedimentos técnicos utilizados (representados pela dimensão ‘conteúdo’ da pesquisa), (2) os micro-organismos sob manipulação (representados pela dimensão ‘micro-organismo’) e (3) as enzimas que vêm sendo sintetizadas (representadas pela dimensão ‘enzima’).
O que se pretende com a investigação dessas três dimensões, portanto, é compreender em que direção os agentes públicos e privados estão focalizando seus esforços em termos de métodos/técnicas de pesquisa, em quais micro-organismos esses agentes têm apostado suas expectativas e em quais enzimas tem havido crescente interesse comercial. Essas dimensões, em seu conjunto, delineiam as trajetórias tecnológicas em hidrólise enzimática e dão pistas do atual estágio dessa rota de uma perspectiva setorial. A aplicação do modelo NK para o objetivo proposto nesse trabalho permite responder às seguintes questões: por meio das patentes é possível identificar esforços dos agentes públicos/privados em desenvolver pesquisas que direcionem certos micro-organismos a enzimas específicas? Será que as tecnologias no campo da hidrólise enzimática vão se tornar pacotes tecnológicos (oferta padronizada de tecnologias para os países) ou haverá diversificação dessas tecnologias, levando-se em consideração as especificidades regionais, tal como o tipo de matéria-prima empregada?
Aplicação do modelo NK e resultados
Na Parte I da Seção 2 foram feitas considerações sobre o modelo NK e sobre sua aplicação em tema relacionado à economia industrial e da inovação. Na presente tese, optou-se por aplicar o modelo NK para investigar possíveis trajetórias tecnológicas na rota da hidrólise enzimática voltada para a produção de bioetanol de 2ª geração. O que se busca compreender é se no atual estágio de desenvolvimento da etapa de hidrólise enzimática tem havido algum movimento em direção à focalização da pesquisa em determinados micro-organismos e enzimas. As possibilidades de exploração científica e tecnológica em hidrólise enzimática são muitas em decorrência da quantidade de micro-organismos potenciais a serem aplicados para tal finalidade (a investigação das 304 patentes da amostra identificou 90 gêneros distintos de micro- organismos, como apresentado na Seção 3). É de se esperar, no entanto, que com o amadurecimento das pesquisas, da produção e da comercialização, haja um afunilamento dessas possibilidades e a eleição de micro-organismos/enzimas de melhor desempenho.
É sabido que há interdependências entre micro-organismos e enzimas, dado que cada micro-organismo considerado lignocelulítico é capaz de sintetizar um conjuto específico de enzimas. Espera-se que com o desenvolvimento da etapa de hidrólise enzimática emerjam combinações ótimas entre micro-organismos e enzimas, cujos fitness não possam ser elevados por meio de substituições em quaisquer dimensões.
Para a aplicação do modelo NK foram definidas 3 dimensões, a saber, o conteúdo da patente, o micro-organismo utilizado e a enzima de interesse. O conteúdo da patente sinaliza a natureza da pesquisa que tem sido realizada (e que se deseja proteger por meio da patente) para viabilizar comercial e economicamente a hidrólise enzimática. No que tange às outras dimensões, há, como mencionado, uma relação entre micro-organismo e enzima, na medida em que esses micro-organismos carregam genes responsáveis pela síntese de um conjunto de enzimas degradadoras de material lignocelulósico. No entanto, a eleição de um micro-organismo para determinada aplicação comercial vai depender das características de suas enzimas. Vários micro- organismos produzem a enzima xilanase, por exemplo, sendo que algumas enzimas dessa categoria adequam-se a alguns processos produtivos, mas não a outros. Isso decorre porque as condições (concentração do substrato, pH, temperatura etc) que induzem a atividade catalítica variam de enzima para enzima.
A análise das 304 patentes permitiu classifica-las em 7 categorias de conteúdo (dimensão X), 83 categorias de gêneros de micro-organismos (dimensão Y) e 34 categorias de enzimas (dimensão Z) como mostra o Quadro 4.1. A numeração que antecede cada possibilidade representa o indexador utilizado para os cálculos dos indicadores do modelo NK. Os cálculos estão disponíveis no Anexo 5, nas Tabela 7.3, Tabela 7.4, Tabela 7.5 e Tabela 7.6.
Quadro 4.1 – Dimensões das 304 patentes para a aplicação do modelo NK
Categoria
X: conteúdo
(1) cultura de micro-organismo; definição de parâmetros para o meio de cultura; (2) OGM; (3) expressão de genes que codificam enzimas lignocelulíticas em leveduras / plantas / micro- organismos; (4) descoberta de novo micro-organismo; (5) isolamento, clonagem, modificação de gene que codifica enzima; (6) modificação da sequência de aminoácidos de enzima; (7) preparo de mistura de enzimas
Y: micro-organismo
(1) Acidothermus; (2) Acremonium; (3) Agaricus; (4) Anaerocellum; (5) Aspergillus; (6) Aureobasidium; (7) Azospirillum; (8) Bacillus; (9) Bifidobacterium; (10) Butyrivibrio; (11)
Caldocellum; (12) Candida; (13) Cellulomonas; (14) Cellulophaga; (15) Cellvibrio; (16) Chaetomium; (17) Chloroflexi; (18) Chrysosporium; (19) Clostridium; (20) Cochliobolus; (21) Coniothyrium; (22) Coptotermes; (23) Deinococcus; (24) Erwinia; (25) Eubacterium; (26) Eupenicillium; (27) Eurotium; (28) Fusarium; (29) Galactomyces; (30) Geobacillus; (31) Geotrichum; (32) Gibberella; (33) Gliocladium; (34) Humicola; (35) Irpex; (36) Kluyveromyces; (37) Lecythophora; (38) Leuconostoc; (39) Limnoriidae; (40) Melanocarpus; (41) Meripilus; (42) Myceliophthora; (43) Myriococcum; (44) Myrothecium; (45) Nasutitermes; (46) Neocallimastix; (47) Neosartorya; (48) Neurospora; (49) Nodulisporium; (50) Ochrobactrum; (51) Orpinomyces; (52) Paenibacillus; (53) Penicillium; (54) Phanerochaete; (55) Piromyces; (56) Pleurotus; (57) Pseudoalteromonas; (58) Pseudomonas; (59) Psychrobacter; (60) Pyrococcus; (61) Rhizopus; (62) Rhodothermus; (63) Robillarda; (64)
Saccharomycopsis; (65) Saccharophagus; (66) Schizochytrium; (67) Schizophyllum; (68) Scytalidium; (69) Sphingobacterium; (70) Streptomyces; (71) Talaromyces; (72) Termitomyces; (73)
Thermoanaerobacterium; (74) Thermoascus; (75) Thermobifida; (76) Thermotoga; (77) Thielavia; (78) Trichoderma; (79) Verticillium; (80) Vibrio; (81) Volvariella; (82) Xylanimonas; (83) n.i.
Z: enzima
(1) endo-beta-1,4-glucanase; (2) exo-beta-1,4-glucanase; (3) beta-glucosidase; (4) endo-beta-1,4- xilanase; (5) beta-1,4-xilosidase; (6) endo-beta-1,4-mananase; (7) beta-manosidase; (8) xiloglucanase (endo-beta-1,4-glucanase específica para xiloglucano); (9) alfa-L-arabinofuranosidase; (10) alfa- glucuronidase; (11) alfa-xilosidase; (12) alfa-L-fucosidase; (13) alfa-1,4-galactosidase; (14) beta-1,4- galactosidase; (15) acetil xilano esterase; (16) feruloil esterase; (17) endo-poligalacturonase; (18) exo- poligalacturonase; (19) endo-ramnogalacturonase; (20) exo-ramnogalacturonase; (21) alfa-L- ramnosidase; (22) glucuronil hidrolase insaturada; (23) pectina liase; (24) pectato liase; (25) ramnogalacturonano liase; (26) endo-arabinanase; (27) exo-arabinanase; (28) endo-beta-1,4- galactanase; (29) pectina metil esterase; (30) ramnogalacturonano acetil esterase; (31) celulase; (32) hemicelulase; (33) pectinase; (34) n.i.
Fonte: Elaboração própria,a partir do recorte amostral obtido com as informações de patentes da base Derwent Innovations Index, disponível em <http://www.periodicos.capes.gov.br/>.
Dado que a quantidade de categorias para cada dimensão é elevada, o número de todas as possíveis combinações entre ‘conteúdo-micro-organismo-enzima’ também é grande. É de se esperar que com a evolução da rota de hidrólise enzimática, algumas dessas combinações se estabeleçam como ótimos locais, ou seja, que determinados tipos de pesquisas se direcionem para
um grupo de micro-organismos que potencialmente sintetizem um conjunto de enzimas de forma mais eficiente.
Para avaliar a evolução da rota de hidrólise enzimática no sentido de se tem havido um crescente grau de especialização na relação ‘conteúdo-micro-organismo-enzima’, ou seja, se têm emergido trajetórias relacionadas a tríades ‘conteúdo-micro-organismo-enzima’ específicas, foi calculada a medida de mutual information tridimensional. Esse indicador revela a dependência mútua entre as variáveis de interesse, ou seja, em que medida conhecer o comportamento de uma das variáveis pode permitir que se conheça o comportamento das demais. Por um lado, se as variáveis forem independentes, saber o comportamento de uma delas não auxilia na predição do comportamento das demais e, portanto, o mutual information será zero. Mas se, por outro lado, o comportamento de uma variável for uma função do comportamento das demais, é possível prevê-lo e o mutual information sinaliza essa possibilidade quando seu valor é maior que zero. O indicador de mutual information tridimensional foi calculado do seguinte modo: ( ) ∑ ∑ ∑ ( )
O indicador foi calculado com base na distribuição de frequências relativas das triplas de combinações (pxyz) e na distribuição de frequências relativas individuais de cada dimensão (px,
py e pz). Na ausência de especialização, a probabilidade conjunta (pxyz) é igual à multiplicação das
probabilidades individuais (px.py.pz) e, portanto, T(X,Y,Z) assume o valor zero. A presença de
algum grau de especialização faz com que T(X,Y,Z) assuma valores positivos, sendo que quanto maior esse indicador, maior o grau de especialização.
Para realizar essa análise temporal, entretanto, as informações das patentes foram separadas em grupos de cinco anos (com base na data de depósito) e foi aplicado o método de janela móvel ano a ano. Assim, o indicador foi calculado para 36 períodos: período 1 de 1975- 1979, período 2 de 1976-1980, período 3 de 1977-1981, até período 36 de 2010-2014. O Gráfico 4.1 apresenta os valores de T(X,Y,Z), sendo que cada ano do eixo x se refere ao último ano de cada período. Por exemplo, o primeiro valor no gráfico é o de 1979 e representa o valor de T para o período de 1975-1979.
Gráfico 4.1 – Valores de T(X,Y,Z) das patentes de 1975-2013 Fonte: Elaboração própria.
O que se pode perceber, a partir da evolução gráfica ilustrada, é que houve um crescimento no grau de especialização entre as dimensões durante o período analisado. Observa- se que até meados da década de 1980 houve um substancial crescimento do indicador, seguido por um expressivo decréscimo até 1990 e por novo crescimento, sendo que a partir de 1995 o indicador de mutual information mantém níveis estáveis e elevados.
A instabilidade verificada até 1990 se deve a um fator principal: à ausência de patentes (e, portanto, de observações relacionadas às combinações entre ‘conteúdo-micro- organismo-enzima’) em alguns dos anos da série temporal. Como já mencionado, esse estudo baseou-se na coleta de patentes publicadas pelo sistema Derwent Innovations Index durante o período de 1970 a 2014. Não obstante, as patentes relacionadas ao tema dessa tese (‘hidrólise enzimática para produção de etanol lignocelulósico’) foram depositadas nos escritórios de patentes durante o período de 1975 a 2013. Acontece que para os anos de 1975, 1977, 1979, 1986 e 1987 não foram encontradas patentes relacionadas ao tema, o que ocasionou oscilações representativas no número de observações e, assim, também no indicador de mutual information dos períodos que cobrem os anos anteriores a 1990. Como pode ser visualizado na Tabela 4.1
(coluna 3), os períodos iniciais da série temporal possuem um número pequeno (e oscilante) de observações (entre 2 e 24), ao passo que a partir do período 1987-1991 o número de observações passa a crescer significativamente e de modo mais estável.
0,000 0,500 1,000 1,500 2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 T (X, Y, Z ) Ano
Tabela 4.1 – Número de observações e defasagem dos 36 períodos
Período T(X,Y,Z) Observações Anos em qua há ausência
de patentes 1 1975-79 0,000 2 1975; 1977; 1979 2 1976-80 0,711 6 1977; 1979 3 1977-81 1,037 13 1977; 1979 4 1978-82 1,191 14 1979 5 1979-83 2,096 16 1979 6 1980-84 2,072 24 - 7 1981-85 2,682 24 - 8 1982-86 2,755 16 1986 9 1983-87 2,613 15 1986; 1987 10 1984-88 2,209 15 1986; 1987 11 1985-89 1,993 9 1986; 1987 12 1986-90 0,896 12 1986; 1987 13 1987-91 1,175 17 1987 14 1988-92 1,376 21 - 15 1989-93 2,073 23 - 16 1990-94 1,888 22 - 17 1991-95 2,931 21 - 18 1992-96 3,029 21 - 19 1993-97 2,835 19 - 20 1994-98 3,341 29 - 21 1995-99 3,181 42 - 22 1996-00 2,975 41 - 23 1997-01 3,122 61 - 24 1998-02 2,768 72 - 25 1999-03 2,711 72 - 26 2000-04 2,567 84 - 27 2001-05 2,877 85 - 28 2002-06 2,777 91 - 29 2003-07 2,972 100 - 30 2004-08 2,925 156 - 31 2005-09 2,796 228 - 32 2006-10 2,635 278 - 33 2007-11 2,430 375 - 34 2008-12 2,308 505 - 35 2009-13 2,399 475 - 36 2010-14 2,405 373 -
Fonte: Elaboração própria,a partir do recorte amostral obtido com as informações de patentes da base Derwent Innovations Index, disponível em <http://www.periodicos.capes.gov.br/>.
Os resultados estáveis e elevados obtidos após 1995 sinalizam que um conjunto de pesquisas pode estar sendo direcionado a um conjunto de micro-organismos que, por sua, vez, pode estar sendo direcionado a um conjunto de enzimas. Não obstante, é preciso ter extrema cautela em concluir qualquer coisa a partir do Gráfico 4.1 por pelo menos três motivos.
Em primeiro lugar, porque o indicador de grau de especialização só responde se ‘tem havido’ ou ‘não tem havido’ um comportamento similar e “dependente”, em termos de frequência de ocorrências, entre as variáveis, dentro de um período de tempo.
Em segundo lugar, porque o indicador não responde em quais pares de dimensões esse grau de especialização está se manifestando. Por exemplo, no período 2 (1976-80) da Tabela 7.3 (no Anexo 5) obteve-se um grau de especialização elevado [T(X,Y,Z) = 0,431] na combinação (1;8;6), que representa a pesquisa por meio da cultura do micro-organismo do gênero Bacillus para a síntese da enzima endo-beta-1,4-mananase. Esse grau de especialização, no entanto, foi “puxado” pela relação entre o micro-organismo Bacillus e a enzima endo-beta-1,4- mananase, uma vez que não foi encontrado, no período, nenhum outro micro-organismo relacionado àquela enzima e vice-versa. No que tange à primeira dimensão, a pesquisa em meio de cultura foi observada em todas as seis observações que constituem o período, o que mostra que esse tipo de pesquisa não é específico ao micro-organismo e à enzima citados.
Em terceiro lugar, porque como o indicador é um somatório, o número de observações e a diversidade de combinações influenciam sobremaneira o valor absoluto do indicador. Esse fenômeno é evidenciado principalmente durante os períodos 10 (1984-88), 11 (1985-89) e 12 (1986-90) que se encontram no vale desenhado no gráfico. Neles, de partida, há uma desvantagem porque não foram encontradas patentes em dois dos cinco anos cobertos por cada período (1986 e 1987), o que reduz o número de observações e, portanto, o valor de T(X,Y,Z). Apesar do indicador T(X,Y,Z) não revelar, olhando-se para as informações dos períodos 10, 11 e 12, é possível perceber que a pesquisa do tipo ‘meio de cultura’ está direcionada a dois micro-organismos (Trichoderma e Penicillium) para a síntese das três enzimas celulases.
Para responder entre quais pares de dimensões o grau de especialização está se manifestando ao longo do tempo é preciso analisar a medida de mutual information bidimensional entre ‘conteúdo-micro-organismo’, ‘conteúdo-enzima’ e ‘micro-organismo- enzima’. Esse indicador revela a presença (ou não) de dependência entre duas variáveis de interesse e o raciocínio da análise é o mesmo usado para o caso tridimensional. As fórmulas da medida de mutual information para cada par de dimensões estão descritas abaixo, sendo que T(X,Y) refere-se ao par ‘conteúdo-micro-organismo’, T(X,Z) ao par ‘conteúdo-enzima’ e T(Y,Z) ao par ‘micro-organismo-enzima’. Os cálculos seguiram o mesmo método anterior, com as patentes separadas em grupos de cinco anos (com base na data de depósito) e com janela móvel ano a ano.
( ) ∑ ∑ ( ) ( ) ∑ ∑ ( ) ( ) ∑ ∑ ( )
Os cálculos realizados para o par ‘conteúdo-micro-organismo’ estão apresentados no
Gráfico 4.2. De partida, o que se pode perceber, a partir da evolução gráfica ilustrada, é que a dinâmica do Gráfico 4.2 é similar à do Gráfico 4.1, dado que também houve um crescimento no grau de especialização entre as dimensões ‘conteúdo-micro-organismo’ durante o período analisado. Observa-se que até 1987 houve um substancial crescimento do indicador, seguido por um expressivo decréscimo até 1990 e por novo crescimento, sendo que a partir de 1995 o indicador de mutual information mantém níveis estáveis e elevados.
Gráfico 4.2 – Valores de T(X,Y) das patentes de 1975-2013 Fonte: Elaboração própria.
Observando-se o Gráfico 4.2, é possível perceber que até o período de 1982 o indicador T(X,Y) é zero. Isso ocorre porque todas as patentes de 1975 a 1982 envolvem o mesmo tipo de pesquisa (‘cultura de micro-organismo; definição de parâmetros para o meio de cultura’)
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1,400 1,600 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 T (X, Y) Ano
em diversos micro-organismos, não sendo possível aferir especialização entre tipo de pesquisa e micro-organismo. Entre 1983 e 1987, o indicador T(X,Y) se eleva substancialmente, haja vista que começam a surgir patentes relacionadas a outros tipos de pesquisa direcionados a micro- organismos específicos. É o caso da pesquisa ‘organismos geneticamente modificados’ direcionada ao fungo Geotrichium e da pesquisa ‘expressão de genes que codificam enzimas lignocelulíticas em leveduras’ direcionada ao fungo Trichoderma.
O Gráfico 4.2, assim como ocorrido no Gráfico 4.1, apresenta um movimento “em
vale” com queda abrupta do indicador de mutual information durante os períodos 10 (1984- 1988), 11 (1985-1989) e 12 (1986-1990). Nos dois primeiros períodos, isso acontece em decorrência deles serem representados por patentes cujas pesquisas concentram-se ou na ‘cultura de micro-organismo’ ou na ‘expressão de genes em leveduras’ utilizando-se do mesmo micro- organismo: Trichoderma. No caso do último período, isso acontece porque todas as patentes vinculam-se à ‘cultura de micro-organismo’, mas há uma diversidade de micro-organismos utilizados. A partir de 1991, o indicador de mutual information volta a subir e mantém níveis elevados e estáveis de 1995 em diante.
Olhando-se para todas as informações do período em tela (1975-2013) é possível afirmar que, durante as décadas de 1970 e 1980, as pesquisas basearam-se sobremaneira na definição de parâmetros do meio de cultura para que fosse otimizada a síntese de enzimas. O micro-organismo mais estudado para essa finalidade foi o fungo do gênero Trichoderma (durante as décadas de 1970 e 1980), seguido pelo fungo do gênero Penicillium (durante a primeira metade da década de 1990). Nas décadas de 1990, 2000 e 2010, mais especificamente a partir de 1995, pesquisas relacionadas à ‘cultura de micro-organismo’ perdem protagonismo e começam a ganhar crescente importância as pesquisas baseadas em técnicas biotecnológicas, tais como ‘isolamento, clonagem, modificação de gene que sintetiza enzima’, ‘OGM’ e ‘modificação da sequência de aminoácidos de enzima’. Essa mudança no foco das pesquisas corrobora com o que já havia sido sinalizado pela Tabela 3.3.
Como destaca a patente WO2008150463-A2, no item “Background of the invention”, antes do advento da engenharia genética, enzimas capazes de degradar material lignocelulósico eram produzidas por meio da cultura de micro-organismos em larga escala, tipicamente de espécies fúngicas ou bacterianas. Tal procedimento é complexo e economicamente proibitivo
para ser aplicado na produção de biocombustíveis. As técnicas da engenharia genética tornaram possível produzir enzimas em larga escala de forma mais eficiente.
Enquanto que na primeira metade da década de 1990 houve um predomínio de pesquisas relacionadas à ‘cultura de micro-organismo’ com o fungo do gênero Penicillium, na segunda metade da década de 1990, as pesquisas direcionaram-se predominantemente ao ‘isolamento, clonagem, modificação de gene que sintetiza enzima’, mas sem um direcionamento expressivo a nenhum micro-organismo. Ainda com relação à pesquisa ‘isolamento, clonagem, modificação de gene que sintetiza enzima’, as décadas de 2000 e 2010 seguiram a mesma tendência da segunda metade da década de 1990, sem expressiva especialização em micro- organismos específicos. Pelo contrário, foi detectada uma diversidade de micro-organismos sendo pesquisados, sinalizando um esforço em compreender e explorar mais profundamente novos micro-organismos. No entanto, curiosamente, o que se pôde observar foi uma especialização sutil de algumas empresas, nesse tipo de pesquisa de manipulação de genes, em determinados micro-organismos. Enquanto a Novo Nordisk/Novozymes direcionou sua pesquisa de manipulação de genes na bactéria Bacillus durante fins de 1990 e início de 2000 e atualmente tem direcionado no fungo Penicillium (2012 e 2013), a Genencor direcionou sua pesquisa ao fungo Trichoderma durante o início da década de 2000.
As décadas de 2000 e de 2010 são marcadas por um boom no número de patentes relacionadas ao tema ‘hidrólise enzimática para produção de etanol lignocelulósico’. Foram encontradas 124 patentes para cada período frente às 36 patentes encontradas para a década anterior (ver Tabela 3.3). Esse resultado foi acompanhado por uma mudança no direcionamento das pesquisas: o conteúdo ‘modificação da sequência de aminoácidos de enzima’ passa a ganhar maior importância nas últimas duas décadas estudadas, com 43 patentes em cada período.
Na década de 2000, verificou-se especialização desse tipo de pesquisa em dois micro- organismos, a saber, no fungo Trichoderma (em 16 das patentes voltadas ao conteúdo em questão, o que representa 37% delas) e na bactéria Bacillus (em 11 patentes, o que representa 25% delas). Aqui também foi possível observar a especialização de empresas: enquanto a Genencor direcionou a ‘modificação da sequência de aminoácidos de enzima’ ao fungo Trichoderma (em 6 patentes das 16 relacionadas ao micro-organismo), a Novozymes e a Danisco direcionaram esse tipo de pesquisa à bactéria Bacillus (em, respectivamente, 3 e 6 patentes das 11 relacionadas ao micro-organismo).
Por fim, na década de 2010, verificou-se a especialização entre a pesquisa ‘modificação da sequência de aminoácidos de enzima’ e o fungo Trichoderma (em 12 das patentes voltadas ao conteúdo em questão, o que representa 28% delas) e entre aquele tipo de pesquisa e o fungo Myceliophthora (em 6 das patentes voltadas ao conteúdo em questão, o que representa 14% delas). Outro fenômeno marcante e que merece destaque durante essa década foi o crescimento no número de patentes relacionadas a pesquisas com OGM, tendo passado de 13 para 26 patentes entre os períodos de 2000 e 2010. Das 26 patentes, 8 (31%) direcionaram-se à bactería Clostridium (sendo 6 da empresa Qteros) e 5 (19%) direcionaram-se ao fungo Trichoderma. Resultado um pouco distinto do observado na década de 2000, em que das 13 patentes vinculadas à pesquisa com OGM, 3 patentes vincularam-se ao fungo Aspergillus e 3 patentes direcionaram-se ao fungo Trichoderma.
Os cálculos realizados para o par ‘conteúdo-enzima’ estão apresentados no Gráfico 4.3. A partir da evolução gráfica ilustrada, pode-se constatar que a dinâmica do Gráfico 4.3 é similar à dos Gráfico 4.1 e Gráfico 4.2 apenas até fins da década de 1990. Isso porque, assim como ocorreu nos dois gráficos anteriores, houve um crescimento no grau de especialização entre as dimensões ‘conteúdo-enzima’ até meados da década de 1980, seguido por um expressivo decréscimo até 1990 e por novo crescimento que perdurou até 1998 (pico do indicador, com T(X,Z) = 1,287). A partir de 1999, no entanto, o indicador de mutual information passa a apresentar valores cadentes.
Gráfico 4.3 – Valores de T(X,Z) das patentes de 1975-2013 Fonte: Elaboração própria.
0,000 0,200 0,400 0,600 0,800 1,000 1,200 1,400 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 T (X, Z ) Ano
O formato do Gráfico 4.3 é similar ao apresentado no Gráfico 4.2, com T(X,Z) igual a zero até o período de 1982, porque todas as pesquisas envolveram ‘cultura de micro-organismo’ para a síntese de várias enzimas, não apontando especialização entre as variáveis. Entre 1983 e 1986, o indicador T(X,Z) se eleva substancialmente, haja vista que começam a surgir patentes relacionadas a outros tipos de pesquisa direcionados a enzimas específicas. No entanto, essas “especializações” não se configuram tendências, uma vez que o número de observações de tais pares ‘conteúdo-enzima’ é pequeno (em vários pares foi encontrada apenas uma observação em determinados períodos).
O movimento “em vale” com queda abrupta do indicador de mutual information durante os períodos 9 (1983-1987), 10 (1984-1988), 11 (1985-1989) e 12 (1986-1990) também é verificado no Gráfico 4.3. Esse fenômeno surge em decorrência de vários tipos de pesquisa relacionarem-se a um grupo específico de enzimas, mais especificamente às três enzimas celulases. A partir de 1991, o indicador de mutual information volta a subir, alcançando seu valor