11/03/2021 - Escondido atrás da atual pandemia de COVID-19, outra séria ameaça à saúde pública está se aproximando - o aumento de “superbactérias” resistentes a antibióticos. Novos antibióticos são necessários para ajudar a virar a maré, mas o desenvolvimento deles leva tempo. Agora, a IBM Research colocou a IA para trabalhar na tarefa, produzindo dois novos candidatos a medicamentos promissores muito rapidamente.
A descoberta da penicilina foi um dos avanços científicos mais importantes do século 20, uma vez que infecções antes mortais tornaram-se facilmente tratáveis. Mas, décadas depois, esses benefícios estão começando a diminuir. Como todos os organismos, as bactérias evoluem em resposta ao seu ambiente - então, quando bombeamos seus ambientes (ou seja, nossos corpos) com drogas, é apenas uma questão de tempo até que alguns deles descubram como se defender. Com tempo e uso de antibióticos suficientes, os únicos micróbios restantes serão aqueles geneticamente imunes aos medicamentos. Essa é a situação em que nos encontramos cada vez mais. Estamos agora na nossa última linha de defesa - e, preocupantemente, mesmo essas estão começando a falhar. Sem novos antibióticos ou outros tratamentos, os cientistas prevêem que infecções antes pequenas podem ceifar até 10 milhões de vidas por ano até 2050.
Pior ainda, o desenvolvimento de novos medicamentos leva anos e envolve uma grande quantidade de tentativas e erros, com moléculas potenciais sendo compostas de inúmeras combinações químicas possíveis. Felizmente, esse é exatamente o tipo de trabalho em que a inteligência artificial se destaca, então a IBM desenvolveu um novo sistema para filtrar os números para nós. A equipe de pesquisa da IBM criou um sistema de IA que é muito mais rápido em explorar todo o espaço de possibilidade para configurações moleculares. Em primeiro lugar, os pesquisadores começaram com um modelo denominado autoencoder gerador profundo, que essencialmente examina uma série de sequências de peptídeos, captura informações importantes sobre sua função e as moléculas que as constituem, e procura semelhanças com outros peptídeos.
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Em seguida, um sistema denominado Atributo Latente Controlado Amostragem de Espaço (CLaSS) é aplicado. Esse sistema usa os dados coletados e gera novas moléculas de peptídeo com propriedades específicas desejadas. Neste caso, é a eficácia antimicrobiana. Mas, claro, a capacidade de matar bactérias não é o único requisito para um antibiótico - também precisa ser segura para uso humano e, idealmente, funcionar em uma variedade de classes de bactérias. Assim, as moléculas geradas por IA são então executadas em classificadores de aprendizado profundo para eliminar combinações ineficazes ou tóxicas.
Ao longo de 48 dias, o sistema de IA identificou, sintetizou e experimentou 20 novos candidatos a peptídeos antibióticos. Dois deles em particular revelaram-se particularmente promissores - eles eram altamente potentes contra uma variedade de bactérias das duas classes principais (Gram-positivas e Gram-negativas), fazendo furos nas membranas externas dos insetos. Em culturas de células e testes em ratos, eles também tinham baixa toxicidade e pareciam muito improváveis de levar a uma maior resistência aos medicamentos em E. coli. Os dois novos candidatos a antibióticos são estimulantes por si próprios, mas o processo pelo qual foram descobertos é o verdadeiro avanço. Ser capaz de desenvolver e testar novos antibióticos de forma mais rápida e eficiente pode ajudar a prevenir o pesadelo de voltar a uma época anterior aos antibióticos.
A pesquisa foi publicada na revista Nature.
Fonte: IBM Research