No entanto, à medida que o volume de dados cresce, também aumenta a necessidade de recursos computacionais poderosos e algoritmos eficientes para o processamento de informações. O desenvolvimento de arquiteturas híbridas que combinam computação quântica e clássica promete acelerar análises complexas e a modelagem de funções genéticas. No futuro, podemos esperar biomarcadores mais precisos e novas abordagens para o tratamento de doenças hereditárias.
Especialistas alertam sobre a importância dos aspectos éticos e da transparência no processamento de informações genéticas. O público é convocado a adotar padrões rigorosos de privacidade e o uso responsável de dados abertos para minimizar os riscos de abuso e garantir a confiança nas conquistas científicas.
