L’intelligenza artificiale (IA) sta emergendo come una soluzione promettente nella lotta contro i batteri resistenti ai farmaci, un problema crescente che minaccia la salute pubblica a livello globale. Gli sforzi recenti dei ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) e della McMaster University hanno portato alla scoperta di nuovi antibiotici tramite l’uso dell’IA, dimostrando il potenziale rivoluzionario di questa tecnologia nel campo della medicina.
Un team di ricerca guidato da James Collins, professore di Ingegneria Medica e Scienza presso l’IMES e il Dipartimento di Ingegneria Biologica del MIT, in collaborazione con Regina Barzilay, professore al MIT specializzato in machine learning, ha sviluppato un modello di apprendimento automatico per identificare composti chimici capaci di inibire la crescita di batteri resistenti ai farmaci. Questo modello è stato addestrato su una vasta libreria di quasi 7.000 composti potenzialmente farmaceutici, portando alla scoperta di un nuovo antibiotico efficace contro Acinetobacter baumannii, un patogeno notoriamente resistente a molteplici farmaci e responsabile di infezioni gravi in ospedali e strutture sanitarie.
La ricerca ha dimostrato come l’IA possa accelerare significativamente la scoperta di nuovi antibiotici, aprendo la strada a trattamenti più efficaci contro i batteri multiresistenti. Il processo sfrutta algoritmi di machine learning per analizzare e prevedere quali strutture chimiche possano essere efficaci nell’uccidere specifici patogeni, superando i metodi tradizionali di screening farmaceutico che sono spesso lunghi e costosi.
Il composto identificato, inizialmente esplorato come potenziale farmaco per il diabete e successivamente denominato “halicin” in onore del sistema di intelligenza artificiale del film “2001: Odissea nello spazio”, si è rivelato estremamente efficace contro una vasta gamma di specie batteriche resistenti, inclusi Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii e Mycobacterium tuberculosis. Interessantemente, halicin uccide i batteri disturbando la loro capacità di mantenere un gradiente elettrochimico attraverso le membrane cellulari, un meccanismo che potrebbe rendere difficile per i batteri sviluppare resistenza a questo farmaco.
Oltre a halicin, l’applicazione dell’IA ha portato alla scoperta di altri composti con potenziale antibatterico, inclusi quelli specificamente efficaci contro A. baumannii, dimostrando l’efficacia di questa tecnologia nel trovare trattamenti mirati che possano minimizzare il rischio di resistenza batterica. Questi successi illustrano la capacità dell’IA di identificare nuovi antibiotici con meccanismi d’azione inediti e strutture chimiche diverse da qualsiasi farmaco esistente, offrendo speranza nella lotta contro la crescente minaccia dei super-batteri.
Questi sviluppi non solo sottolineano l’importanza dell’IA nella ricerca farmaceutica moderna ma aprono anche nuove strade per la progettazione e l’ottimizzazione di antibiotici in grado di affrontare specifici patogeni resistente ai farmaci, riducendo al contempo i tempi e i costi associati alla scoperta di nuovi trattamenti. Il lavoro di Collins, Barzilay e del loro team rappresenta un passo avanti significativo nella lotta contro la resistenza agli antibiotici, promettendo di trasformare il campo della scoperta dei farmaci e di offrire nuove speranze per il trattamento delle infezioni batteriche resistenti.
