NOVO ANTIBIÓTICO, DESCOBERTO COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, PODE COMBATER SUPERBACTÉRIA PERIGOSA
Pesquisa sugere que método pode ser usado para o desenvolvimento de medicamentos contra outros tipos de microrganismos resistentes
Cientistas afirmam ter descoberto um novo tipo de antibiótico com o uso da inteligência artificial (IA). O medicamento, segundo os pesquisadores, é eficaz no combate a uma bactéria resistente particularmente ameaçadora.
Quando testaram o antibiótico na pele de camundongos infectados experimentalmente com a superbactéria, ele controlou o crescimento da bactéria, sugerindo que o método poderia ser usado para criar antibióticos adaptados para combater outros microrganismos resistentes a medicamentos.
Os pesquisadores também testaram o antibiótico contra 41 cepas diferentes de Acinetobacter baumannii resistente a antibióticos. A droga funcionou em todas elas, embora precise ser mais refinada e testada em ensaios clínicos em humanos antes de poder ser usada em pacientes.
Além disso, o composto identificado pela IA funcionou de uma forma a bloquear apenas o microrganismo específico. Não parecendo combater muitas outras espécies de bactérias benéficas que vivem no intestino ou na pele, tornando-se um raro agente de alvo específico.
Se mais antibióticos funcionassem com precisão, disseram os pesquisadores, isso poderia impedir que as bactérias se tornassem resistentes em primeiro lugar. O estudo foi publicado na revista Nature Chemical Biology.
“É incrivelmente promissor”, disse Cesar de la Fuente, professor-assistente da Perlman School of Medicine da Universidade da Pensilvânia, que também usa IA para encontrar novos tratamentos, mas não esteve envolvido na nova pesquisa.
De la Fuente diz que esse tipo de abordagem para encontrar novos medicamentos é um campo emergente que os pesquisadores vêm testando desde 2018. Ele reduz drasticamente o tempo necessário para classificar milhares de compostos promissores.
“Acho que a IA, como vimos, pode ser aplicada com sucesso em muitos domínios e acho que a descoberta de medicamentos é a próxima fronteira.”
Para o estudo, os pesquisadores se concentraram na bactéria Actinetobacter baumanii. Ela pode ser encontrada em hospitais e outras unidades de saúde, em locais como a superfícies como maçanetas e balcões. Por ser capaz de pegar pedaços de DNA de outros organismos com os quais entra em contato, ela pode incorporar suas melhores armas: genes que ajudam a resistir aos agentes que os médicos usam para tratá-las.
“É o que chamamos no laboratório de patógeno profissional”, disse Jon Stokes, um dos pesquisadores e professor-assistente de bioquímica e ciências biomédicas na McMaster University em Hamilton, Ontário.
Esta espécie causa infecções na pele, sanguíneas ou respiratórias de difícil tratamento. Os Centros de Controle e Prevenção de Doenças (CDC) dos EUA disseram em 2019 que as infecções por Acinetobacter baumanii eram “da maior necessidade” de novos tipos de antibióticos para tratá-las.
Um estudo recente de pacientes hospitalares com infecções por Actinetobacter baumanii que eram resistentes até mesmo a poderosos antibióticos carbapenêmicos descobriu que 1 em cada 4 havia morrido dentro de um mês após o diagnóstico.
Detalhes da pesquisa
Para o novo estudo, Stokes e o laboratório se uniram a pesquisadores do Broad Institute do MIT e de Harvard.
Primeiro, eles usaram uma técnica chamada triagem de drogas de alto rendimento para cultivar Acinetobacter baumanii em pratos de laboratório e passaram semanas expondo essas colônias a mais de 7.500 agentes: drogas e os ingredientes ativos das drogas. Eles encontraram 480 compostos que bloquearam o crescimento da bactéria.
Eles então alimentaram essas informações em um computador e as usaram para treinar um algoritmo de inteligência artificial.
“Depois que treinamos nosso modelo, o que podemos fazer é começar a mostrar a esse modelo fotos novas de produtos químicos que ele nunca tinha visto, certo? E com base no que aprendeu durante o treinamento, predizia para nós se essas moléculas eram antibacterianas ou não”, disse Stokes.
Eles então fizeram com que o modelo examinasse mais de 6.000 moléculas, o que Stokes disse que a IA foi capaz de fazer ao longo de algumas horas.
Eles reduziram a busca a 240 produtos químicos, que testaram em laboratório. Os testes de laboratório os ajudaram a reduzir a lista para nove dos melhores inibidores da bactéria. A partir daí, eles observaram mais de perto a estrutura de cada um, eliminando aqueles que achavam que poderiam ser perigosos ou relacionados a antibióticos conhecidos.
Eles ficaram com um composto, chamado RS102895, que Stokes afirma acreditar ter sido originalmente desenvolvido como um potencial tratamento para diabetes. Ele diz que parece funcionar de uma maneira completamente nova, impedindo que componentes da bactéria viajem de dentro da célula para sua superfície.
“É um mecanismo bastante interessante e que não é observado entre os antibióticos clínicos até onde eu sei”, disse ele. Além disso, disse ele, RS102895 – que os pesquisadores renomearam como abaucina – funciona apenas em Actinetobacter baumanii.
Stokes diz que a maioria dos antibióticos são agentes de amplo espectro, trabalhando contra muitas espécies de bactérias. Os antibióticos de amplo espectro colocam muita pressão de seleção em muitos tipos de bactérias, fazendo com que muitas evoluam rapidamente e compartilhem genes que as ajudam a resistir à droga e sobreviver.
“Com esta molécula, por só funcionar de forma muito potente contra o Actinetobacter, não impõe essa pressão seletiva universal, por isso não vai espalhar a resistência tão rapidamente”, disse ele.
Por – CNN Brasil
