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AI acaba de descobrir um novo antibiótico para matar as bactérias mais desagradáveis ​​do mundo

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A penicilina, uma das maiores descobertas da história da medicina, foi um produto do acaso.

Depois de voltar das férias de verão em setembro de 1928, o bacteriologista Alexander Fleming descobriu que uma colônia de bactérias que ele havia deixado em seu laboratório em Londres havia brotado um fungo. Curiosamente, onde quer que as bactérias entrassem em contato com o fungo, suas paredes celulares se quebravam e eles morriam. Fleming imaginou que o fungo estava secretando algo letal para as bactérias – e o resto é história.

A descoberta da penicilina por Fleming e seu posterior isolamento, síntese e escalonamento na década de 1940 lançaram uma enxurrada de descobertas de antibióticos nas próximas décadas. Bactérias e fungos estavam travando uma guerra antiga entre si, e as armas que eles desenvolveram ao longo de eras acabaram sendo a melhor defesa da humanidade contra infecções e doenças bacterianas.

Nas últimas décadas, no entanto, a enxurrada de novos antibióticos diminuiu para um pingo.

Seu desenvolvimento é antieconômico para as empresas farmacêuticas, e as frutas mais baixas já foram colhidas. Agora estamos enfrentando o surgimento de cepas de super bactérias resistentes a um ou mais antibióticos e um arsenal de envelhecimento para combatê-las. Sem questionar, estima-se que 700.000 mortes em todo o mundo devido à resistência às drogas possam subir para 10 milhões em 2050.

Cada vez mais, os cientistas alertam que a maré está mudando e precisamos de uma nova estratégia para acompanhar as táticas notavelmente rápidas e sem limites criativas da evolução bacteriana.

Mas onde a idade de ouro dos antibióticos foi desencadeada por acaso, inteligência humana e armas moleculares naturais, sua sequência pode se apoiar no olho sobrenatural da inteligência artificial para rastrear milhões de compostos – e até projetar novos – em busca da próxima penicilina.

Hal descobre um poderoso antibiótico

Em um artigo publicado esta semana na revista, Célula, Os pesquisadores do MIT deram um passo nessa direção. A equipe diz que seu algoritmo de aprendizado de máquina descobriu um novo antibiótico poderoso.

Nomeado para a IA em 2001: Uma Odisséia no Espaço, o antibiótico halicina eliminou com sucesso dezenas de cepas bacterianas, incluindo algumas das bactérias resistentes a medicamentos mais perigosas da lista de procurados da Organização Mundial da Saúde. A bactéria também não conseguiu desenvolver resistência a E. coli durante um mês de observação, em contraste com o antibiótico ciprofloxacino existente.

“Em termos de descoberta de antibióticos, essa é absolutamente a primeira vez”, disse Regina Barzilay, autora sênior do estudo e professora de ciências da computação do MIT. O guardião.

O algoritmo que descobriu a halicina foi treinado nas características moleculares de 2.500 compostos. Quase metade eram medicamentos aprovados pela FDA, e outros 800 ocorriam naturalmente. Os pesquisadores ajustaram especificamente o algoritmo para procurar moléculas com propriedades antibióticas, mas cujas estruturas diferem dos antibióticos existentes (como a halicina). Usando outro programa de aprendizado de máquina, eles examinaram os resultados daqueles que provavelmente são seguros para os seres humanos.

Estudos anteriores sugerem que a halicina ataca as membranas celulares da bactéria, interrompendo sua capacidade de produzir energia. Proteger a membrana celular da halicina pode levar mais de uma ou duas mutações genéticas, o que pode explicar sua impressionante capacidade de impedir resistência.

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“Acho que esse é um dos antibióticos mais poderosos já descobertos até hoje”, disse James Collins, professor de bioengenharia e autor sênior do MIT. O guardião. “Tem uma atividade notável contra uma ampla gama de patógenos resistentes a antibióticos”.

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Além dos testes em colônias bacterianas de placas de Petri, a equipe também testou a halicina em ratos. O antibiótico eliminou infecções de uma cepa de bactérias resistentes a todos os antibióticos conhecidos em um dia. A equipe planeja um estudo mais aprofundado em parceria com uma empresa farmacêutica ou sem fins lucrativos, e espera eventualmente provar que é seguro e eficaz para uso em seres humanos.

Esse último bit continua sendo o passo mais difícil, considerando o custo de obter um novo medicamento aprovado. Mas Collins espera que algoritmos como o deles ajudem. “Poderíamos reduzir drasticamente o custo necessário para passar por ensaios clínicos”, disse ele ao Financial Times.

Um universo de drogas aguarda

A história maior pode ser o que acontece a seguir.

Quantos novos antibióticos aguardam a descoberta e até que ponto a triagem da IA ​​pode nos levar? Os 6.000 compostos iniciais digitalizados pela equipe de Barzilay e Collins são uma gota no balde.

Eles já começaram a se aprofundar ao soltar o algoritmo em 100 milhões de moléculas de uma biblioteca on-line de 1,5 bilhão de compostos chamada banco de dados ZINC15. Essa primeira pesquisa levou três dias e encontrou mais 23 candidatos que, como a halicina, diferem estruturalmente dos antibióticos existentes e podem ser seguros para os seres humanos. Dois deles – que a equipe estudará mais adiante – parecem ser especialmente poderosos.

Ainda mais ambiciosamente, Barzilay espera que a abordagem possa encontrar ou até criar novos antibióticos que matem bactérias ruins com entusiasmo, poupando os mocinhos. Dessa forma, uma rodada de antibióticos curaria tudo o que o afligisse sem eliminar todo o microbioma intestinal no processo.

Tudo isso faz parte de um movimento maior para usar algoritmos de aprendizado de máquina no longo e caro processo de descoberta de medicamentos. Outros jogadores na área também estão treinando IA no vasto espaço de possibilidade de compostos semelhantes a drogas. No outono passado, um dos líderes da área, Insilico, foi desafiado por um parceiro a ver com que rapidez seu método poderia fazer o trabalho. A empresa apresentou um novo candidato a medicamento à prova de conceito em apenas 46 dias.

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O campo ainda está em desenvolvimento, no entanto, e ainda não se sabe exatamente o quanto essas abordagens serão valiosas na prática. Barzilay é otimista, no entanto.

“Ainda há uma questão de saber se as ferramentas de aprendizado de máquina estão realmente fazendo algo inteligente na área da saúde e como podemos desenvolvê-las para serem cavalos de trabalho na indústria farmacêutica”, disse ela. “Isso mostra até onde você pode adaptar essa ferramenta.”

Crédito de imagem: Halicin (linha superior) impediu o desenvolvimento de resistência a antibióticos em E. coli, enquanto ciprofloxacina (linha inferior) não. Collins Lab na MIT

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