Potente antibiótico descoberto usando aprendizagem de máquina pela primeira vez
Um poderoso antibiótico que mata algumas das mais perigosas bactérias resistentes a drogas do mundo foi descoberto usando inteligência artificial.
O medicamento funciona de uma maneira diferente dos antibacterianos existentes e é o primeiro do seu tipo a ser encontrado ao soltar a IA em vastas bibliotecas digitais de compostos farmacêuticos.
Testes mostraram que a droga eliminou uma série de cepas de bactérias resistentes a antibióticos, incluindo Acinetobacter baumannii e Enterobacteriaceae, dois dos três patógenos de alta prioridade que a Organização Mundial de Saúde classifica como “críticos” para novos antibióticos a serem alvo.
“Em termos de descoberta de antibióticos, esta é absolutamente uma novidade”, disse Regina Barzilay, pesquisadora sênior do projeto e especialista em aprendizagem de máquinas no Massachusetts Institute of Technology (MIT).
“Acho que este é um dos antibióticos mais poderosos que foram descobertos até hoje”, acrescentou James Collins, um bioengenheiro da equipe do MIT. “Ele tem uma atividade notável contra uma ampla gama de patógenos resistentes a antibióticos”.
A resistência a antibióticos surge quando as bactérias sofrem mutações e evoluem para contornar os mecanismos que os antimicrobianos usam para matá-las”. Sem novos antibióticos para combater a resistência, 10 milhões de vidas em todo o mundo poderiam estar em risco a cada ano de infecções até 2050, advertiu o relatório O’Neill do governo Cameron.
Para encontrar novos antibióticos, os pesquisadores treinaram primeiro um algoritmo de “aprendizagem profunda” para identificar os tipos de moléculas que matam as bactérias. Para fazer isso, eles alimentaram o programa com informações sobre as características atômicas e moleculares de quase 2.500 medicamentos e compostos naturais, e como a substância bloqueou ou não o crescimento do vírus E coli.
Após o algoritmo ter aprendido quais características moleculares produziram bons antibióticos, os cientistas o colocaram trabalhando em uma biblioteca de mais de 6.000 compostos sob investigação para o tratamento de várias doenças humanas. Ao invés de procurar por quaisquer antimicrobianos potenciais, o algoritmo concentrou-se em compostos que pareciam eficazes, mas ao contrário dos antibióticos existentes. Isso aumentou as chances dos medicamentos funcionarem de novas formas radicais que os insetos ainda não tinham desenvolvido resistência a.
Jonathan Stokes, o primeiro autor do estudo, disse que levou algumas horas para o algoritmo avaliar os compostos e chegar a alguns antibióticos promissores. Um, que os pesquisadores chamaram de “halicina” depois de Hal, a IA que incomoda os astronautas no filme 2001: A Space Odyssey, parecia particularmente potente.
Escrito na revista Cell, os pesquisadores descrevem como eles trataram numerosas infecções resistentes a drogas com halicina, um composto que foi originalmente desenvolvido para tratar a diabetes, mas que caiu no caminho antes de chegar à clínica.
Testes em bactérias coletadas de pacientes mostraram que a halicina matou Mycobacterium tuberculosis, o insecto que causa a tuberculose, e cepas de Enterobacteriaceae que são resistentes a carbapenems, um grupo de antibióticos que são considerados o último recurso para tais infecções. Halicin também eliminou infecções por Acinetobacter baumannii por C difficile e multirresistentes a drogas em ratos.
Para caçar mais drogas novas, a equipe se voltou em seguida para uma base de dados digital maciça de cerca de 1.5bn compostos. Eles definiram o algoritmo trabalhando em 107m destes. Três dias depois, o programa retornou uma lista restrita de 23 antibióticos potenciais, dos quais dois parecem ser particularmente potentes. Os cientistas agora pretendem procurar mais na base de dados.
Stokes disse que teria sido impossível analisar todos os 107m compostos pela via convencional de obtenção ou fabricação das substâncias e depois testá-los no laboratório. “Poder realizar esses experimentos no computador reduz drasticamente o tempo e o custo para olhar esses compostos”, disse ele.
Barzilay agora quer usar o algoritmo para encontrar antibióticos que são mais seletivos nas bactérias que eles matam. Isso significaria que tomar o antibiótico mata apenas os insetos que causam uma infecção, e não todas as bactérias saudáveis que vivem no intestino”. Mais ambiciosamente, os cientistas pretendem usar o algoritmo para projetar novos antibióticos potentes do zero.
“O trabalho é realmente notável”, disse Jacob Durrant, que trabalha no projeto de drogas assistidas por computador na Universidade de Pittsburgh. “A abordagem deles destaca o poder da descoberta de drogas assistidas por computador. Seria impossível testar fisicamente mais de 100m de compostos para atividade antibiótica”
“Dado os custos típicos do desenvolvimento de medicamentos, tanto em termos de tempo quanto de dinheiro, qualquer método que possa acelerar a descoberta precoce de medicamentos tem o potencial de causar um grande impacto”, acrescentou ele.
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