Os pesquisadores do MIT usaram um algoritmo de aprendizado de máquina para identificar um medicamento chamado halicina que mata muitas cepas de bactérias. A halicina (linha superior) impediu o desenvolvimento de resistência a antibióticos em E. coli, enquanto a ciprofloxacina (linha inferior) não. Cortesia do Collins Lab no MIT

Poderia acabar com cepas de bactérias altamente resistentes, as superbactérias.

O uso da IA ​​para descobrir remédios parece estar valendo a pena. Os cientistas do MIT revelaram que sua IA descobriu um composto antibiótico, halicina (nomeado após o HAL 9000 de 2001), que pode não apenas matar muitas formas de bactérias resistentes, mas fazê-lo de uma maneira nova. Onde muitos antibióticos são variações leves nos medicamentos existentes, a halicina destrói as bactérias, acabando com sua capacidade de manter o gradiente eletroquímico necessário para produzir moléculas que armazenam energia. É difícil para as bactérias resistir a E. coli não desenvolveu resistência em 30 dias, onde combateu o antibiótico mais convencional cipofloxacina em três dias.

A equipe conseguiu desenvolver um sistema que pode encontrar estruturas moleculares com características desejadas (por exemplo, matar bactérias) de forma mais eficaz do que os sistemas anteriores. Diferentemente dos métodos anteriores, as redes neurais aprendem representações de moléculas automaticamente, mapeando-as em vetores contínuos que ajudam a prever seu comportamento. Uma vez prontos, os pesquisadores treinaram sua IA em 2.500 moléculas que incluíam 1.700 medicamentos estabelecidos e 800 produtos naturais. Quando encarregada de examinar uma biblioteca de 6.000 compostos, a IA descobriu que a halicina seria altamente eficaz.

Não espere uma receita para a halicina tão cedo. O MIT usou com sucesso o medicamento para erradicar A. baumanii (uma infecção comum para soldados dos EUA no Afeganistão e Iraque) em ratos, mas não a usou em testes em humanos. Este pode ser apenas o começo de uma tendência muito maior, lembre-se. Os cientistas já usaram seu modelo para rastrear mais de 100 milhões de moléculas em outro banco de dados, encontrando 23 candidatos. Eles também esperam projetar antibióticos a partir do zero e modificar os medicamentos existentes para aumentar sua eficácia ou reduzir seus efeitos colaterais indesejados. Isso está longe de garantir que acabe com “superbactérias”. Se eliminar algumas delas, pode salvar muitas vidas.

Com informações: The Guardian

Fonte: MIT , Cell

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