A humanidade ficou para trás na luta contra as bactérias resistentes aos medicamentos, mas a IA pode vir a ser a nossa arma secreta.
Os agentes patogénicos resistentes aos antibióticos são responsáveis por entre 1 e 5 milhões de mortes por ano.
Poucos novos antibióticos foram desenvolvidos na última década e a maioria são ligeiras alterações aos antibióticos existentes.
A descoberta de novos fármacos é excecionalmente trabalhosa, mas um estudo recente de referência utilizou a IA para analisar automaticamente milhares de compostos e descobrir pistas para testes em laboratório.
O estudopublicada na revista Nature Chemical Biology, investigadores do MIT e da Universidade McMaster tentaram descobrir novos medicamentos para matar Acinetobacter baumannii, uma bactéria a A OMS identificou como uma "ameaça crítica".
Os investigadores utilizaram dois modelos de aprendizagem automática (ML) para automatizar o processo de descoberta de medicamentos in silico, que significa "num computador".
Eis como funcionava:
Dados de treino obtidos
- Os investigadores expuseram A. baumannii a cerca de 7.500 compostos químicos diferentes e monitorizados para ver quais os compostos que inibiam o crescimento do micróbio.
- As estruturas químicas das substâncias que inibiam o crescimento foram introduzidas num modelo de aprendizagem automática (ML). Isto permitiu que o modelo aprendesse as características químicas associadas à inibição do crescimento.
Treinou e testou o modelo
- Uma vez treinado o modelo, os investigadores utilizaram-no para analisar um conjunto de 6.680 compostos que o modelo não tinha encontrado anteriormente. Estes compostos foram obtidos no Drug Repurposing Hub do Broad Institute. O modelo seleccionou algumas centenas de compostos.
- Os investigadores escolheram 240 da lista restrita para testar experimentalmente no laboratório.
- Concentraram-se em compostos com estruturas diferenciadas dos antibióticos existentes, uma vez que isso os torna mais susceptíveis de escapar à resistência aos antibióticos.
Ensaios laboratoriais experimentais
- Os testes laboratoriais reduziram a lista a 9 antibióticos.
- Entre estes, um composto inicialmente explorado como um potencial medicamento para a diabetes revelou-se extremamente eficaz para matar A. baumannii. O medicamento chamava-se "abaucin".
- Peculiarmente, não afectou outras espécies de bactérias, incluindo Pseudomonas aeruginosa, Staphylococcus aureus, e Enterobacteriaceae.
Dr. Stokes, que trabalhou no projeto, disse à BBC"É agora que o trabalho começa".
O antibiótico será submetido a um longo processo de testes para avaliar a sua segurança nos seres humanos, que poderá não estar concluído antes de 2030.
Mesmo assim, a IA acelera a tarefa trabalhosa de explorar novos medicamentos, ajudando os investigadores a descobrir compostos antimicrobianos novos e interessantes. Muitos já foram desenvolvidos para outros fins, por isso já existem - só precisamos de os encontrar.
Segundo o Dr. Stokes, "a IA aumenta a taxa e, num mundo perfeito, diminui o custo com que podemos descobrir estas novas classes de antibióticos de que precisamos desesperadamente".
Embora o teste de segurança em humanos continue a ser um processo lento, as linhas de investigação apoiadas pela IA irão certamente acelerar o tempo de colocação no mercado de antibióticos e outros produtos farmacêuticos.
