Um antibiótico que poderia ser usado para tratar uma das superbactérias mais resistentes a medicamentos do mundo foi descoberto por um supercomputador que utiliza inteligência artificial.
A inteligência artificial está se mostrando uma ótima ferramenta no combate à resistência antimicrobiana, que a Organização Mundial da Saúde nomeou como uma das dez principais ameaças globais à saúde pública enfrentadas pela humanidade.
Neste caso, cientistas do Canadá e dos Estados Unidos usaram “aprendizado profundo” para identificar uma molécula de antibiótico capaz de matar Acinetobacter baumannii, uma das bactérias resistentes a antibióticos mais perigosas. Notoriamente difícil de erradicar, A. baumannii causa infecções em pacientes vulneráveis em hospitais, como bebês prematuros e aqueles com sistemas imunológicos comprometidos.
A bactéria pode sobreviver em superfícies como maçanetas, armários e camas por longos períodos e pode causar pneumonia, sepse e meningite, todas potencialmente fatais.
A habilidade da superbactéria de adquirir DNA de outras espécies de bactérias em seu ambiente, incluindo genes de resistência a antibióticos, a torna invencível de forma única. Mas o algoritmo de IA previu um composto capaz de derrotá-la.
Os pesquisadores chamaram o composto recém-descoberto de abaucina e comprovaram sua eficácia em experimentos com camundongos com feridas infectadas e células bacterianas cultivadas em laboratório.
O processo de inteligência artificial utilizado também pode acelerar a descoberta de tratamentos para outras doenças potencialmente fatais, incluindo MRSA, porque ele pode acessar centenas de milhões, possivelmente bilhões, de moléculas com potenciais propriedades antibacterianas.
As técnicas convencionais de triagem de moléculas são demoradas, custosas e limitadas em escopo.
“Usando inteligência artificial, podemos explorar rapidamente vastas regiões do espaço químico, aumentando significativamente as chances de descobrir moléculas antibacterianas fundamentalmente novas”, disse o autor principal, Dr. Jonathan Stokes, da Universidade McMaster, em Ontário.
O coautor Professor James Collins, do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), concordou. “Sabemos que os modelos algorítmicos funcionam. Agora é uma questão de adotar amplamente esses métodos para descobrir novos antibióticos de maneira mais eficiente e menos dispendiosa.”
O estudo, publicado nesta semana na revista Nature Chemical Biology, descreve o abaucin como especialmente promissor, pois ele ataca apenas A. baumannii – uma descoberta crucial que significa que o patógeno tem menos probabilidade de desenvolver rapidamente resistência a medicamentos.
A maioria dos antibióticos é de amplo espectro, o que significa que eles matam todas as bactérias, mas também prejudicam o microbioma intestinal, abrindo caminho para uma série de infecções graves, incluindo C. difficile.
“Sabemos que os antibióticos de amplo espectro são subótimos e que os patógenos têm a capacidade de evoluir e se adaptar a cada estratégia que tentamos”, acrescentou Stokes. “Os métodos de IA nos proporcionam a oportunidade de aumentar imensamente a taxa de descoberta de novos antibióticos, e podemos fazer isso com custo reduzido.”
Com conteúdo da Good News Network.
