Un super-antibiotico scoperto dall’intelligenza artificiale

Cosa ci vuole per combattere un super-batterio? Facile: un super-antibiotico… ma come crearlo?

L’antibiotico resistenza, ovvero il meccanismo con cui alcuni batteri sviluppano la capacità di resistere ai farmaci antibiotici, sarà probabilmente un’emergenza sanitaria del prossimo futuro, e proprio dal futuro sembra arrivare la soluzione.

Grazie all’intelligenza artificiale e a un sofisticato algoritmo di apprendimento automatico, i ricercatori del MIT – Massachusetts Institute of Technology hanno infatti identificato un nuovo potente composto antibiotico chiamato alicina, ovvero “halicin” in omaggio ad Hal 9000, il celebre computer super-intelligente di “2001 Odissea nello Spazio”.

Nei test di laboratorio, il farmaco ha ucciso la maggior parte dei batteri più problematici che causano malattie, tra cui alcuni ceppi resistenti a tutti gli antibiotici noti.

Il modello computerizzato, che può effettuare lo screening di più di cento milioni di composti chimici in pochi giorni, è progettato proprio per individuare potenziali antibiotici in grado di uccidere i batteri utilizzando meccanismi diversi rispetto a quelli dei farmaci esistenti.

Una nuova era?
“Volevamo sviluppare una piattaforma che ci consentisse di sfruttare il potere dell’intelligenza artificiale per inaugurare una nuova era di scoperte farmacologiche”, afferma James Collins, professore di ingegneria medica e scienze presso l’Istituto di Ingegneria e Scienza del MIT .

“Il nostro approccio ha permesso di individuare questa straordinaria molecola che è probabilmente uno degli antibiotici più potenti che sia mai stato scoperto, ma anche molti altri promettenti candidati, che abbiamo intenzione di testare ulteriormente”.

I ricercatori ritengono che questo innovativo modello potrebbe anche essere utilizzato per scoprire nuovi farmaci in molte altre aree terapeutiche, sulla base di ciò che l’A.I. ha appreso sulle strutture chimiche che consentono di uccidere i batteri.

Secondo Regina Barzilay, professore di ingegneria elettrica nel laboratorio di informatica e intelligenza artificiale del MIT, “il modello di apprendimento automatico può infatti esplorare spazi chimici così ampi da risultare proibitivi per gli approcci sperimentali tradizionali”.

Screening “in silico”: efficiente ed economico
Negli ultimi decenni, sono stati sviluppati pochissimi nuovi antibiotici e la maggior parte di quelli recentemente approvati sono solo leggere varianti di farmaci esistenti.
I metodi attuali per lo screening di nuovi antibiotici, richiedono un investimento elevato in termini di tempo e di risorse, e sono generalmente limitati a uno spettro chimico ristretto.

“Stiamo affrontando una crescente crisi relativa all’antibiotico resistenza, generata sia da un numero crescente di agenti patogeni che diventano resistenti, sia da scarsità di risorse biotecnologiche e farmaceutiche destinate ai nuovi antibiotici”, afferma James Collins, professore di Ingegneria Medica al MIT.

L’idea di utilizzare modelli computerizzati predittivi per lo screening “in silico” non è nuova, ma fino ad ora questi modelli non erano sufficientemente accurati per consentire la scoperta di nuovi farmaci.

Le nuove reti neurali artificiali possono apprendere automaticamente la presenza o l’assenza di determinati gruppi chimici, mappando le molecole e prevedendone le proprietà.

Vita dura per i batteri
Nel caso dell’alicina, i ricercatori hanno “addestrato” il modello su circa 2.500 molecole, tra cui circa 1.700 farmaci approvati dalla FDA e un set di 800 prodotti naturali con diverse strutture e una vasta gamma di bioattività.

Il modello ha così individuato una molecola dalla forte attività antibatterica e una struttura chimica diversa da qualsiasi antibiotico esistente. Utilizzando un diverso modello di apprendimento automatico, i ricercatori hanno anche dimostrato che questa molecola avrebbe probabilmente una bassa tossicità per le cellule umane.

Testato contro dozzine di ceppi batterici isolati da pazienti, il nuovo super-antibiotico si è dimostrato in grado di ucciderli quasi tutti, anche quelli più resistenti ai trattamenti tradizionali, tra cui Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii e Mycobacterium tuberculosis, tutti responsabili di pericolose infezioni.

In particolare il ceppo di A. baumannii utilizzato è resistente a tutti gli antibiotici noti, ma l’applicazione di un unguento contenente alicina ha eliminato completamente le infezioni entro 24 ore.

Questo principio attivo uccide i batteri interrompendo la loro capacità di mantenere un gradiente elettrochimico attraverso le membrane cellulari: un meccanismo che renderebbe molto difficile ai batteri sviluppare resistenza.

Fonte: MIT News