Poderoso antibiótico é descoberto via Inteligência Artificial

Uma inovadora e pioneira máquina de aprendizado conseguiu identificar novos e poderosos tipos de antibióticos a partir de uma biblioteca contendo mais de 100 milhões de moléculas. Em especial, um composto antibiótico - chamado halicina - mostrou ser capaz de combater um amplo espectro de bactérias, incluindo uma associada à tuberculose e cepas consideradas não-tratáveis. O achado possui importante implicação na atual, crescente e grave crise de resistência bacteriana, e foi reportado esta semana no periódico Cell (1).

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A resistência bacteriana a antibióticos está crescendo dramaticamente ao redor do mundo, e se novos medicamentos não foram desenvolvidos urgentemente, as infecções por superbactérias podem matar 10 milhões de pessoas por ano a partir de 2050. Outras estimativas sugerem que se o ritmo de emergência da resistência bacteriana continuar o mesmo observado hoje, em 35 anos nenhum antibiótico em atual uso será capaz de combater mais nenhuma doença bacteriana. Atualmente, só nos EUA, as doenças ligadas à resistência bacteriana já atingem cerca de 2 milhões de pessoas ao ano, com cerca de 23 mil mortes associadas. Na União Europeia, estima-se que cerca de 33 mil mortes anuais estejam diretamente associadas à resistência bacteriana, com 75% delas ocorrendo em instalações hospitalares ou durante tratamentos médicos, a maioria atingindo idosos e crianças muitos novas, e 39% ligadas a bactérias resistentes aos antibióticos mais potentes hoje disponíveis, como a colistina e os carbapenemos. A Organização Mundial de Saúde (OMS) considera a resistência bacteriana uma das maiores ameaças à humanidade.

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(1) Para mais informações sobre o tema, acesse: O que são as superbactérias e a resistência bacteriana?

Hoje, o campo de descobertas para novos antibióticos têm sido amplamente redundante, onde 'novos' compostos com propriedades anti-bacterianas acabam sendo apenas derivações de compostos pré-existentes ou compostos com estruturas muito similares a outros antibióticos estabelecidos.

Nesse sentido, pesquisadores da Universidade de Pittsburgh, EUA, desenvolveram uma rede neural - um algoritmo de IA (Inteligência Artificial) inspirado pela arquitetura do cérebro - que aprende as propriedades das moléculas átomo por átomo, grupo funcional por grupo funcional. A nova IA foi treinada para identificar moléculas que inibem o crescimento da bactéria Escherichia coli, usando uma coleção de 2335 moléculas para as quais a atividade anti-bacteriana era conhecida. Isso incluiu uma biblioteca com cerca de 300 antibióticos aprovados, assim como 800 produtos naturais derivados de plantas, animais e fontes microbianas.

Com essa base, o algoritmo aprendeu a predizer funções moleculares sem quaisquer pressupostos sobre como o medicamento funciona e sem grupos químicos sendo rotulados. Isso permite que o modelo computacional aprenda novos padrões desconhecidos a especialistas humanos. Uma vez treinado, a IA foi direcionada para uma biblioteca chamada Drug Repurposing Hub, a qual contém 6111 moléculas sob investigação para doenças humanas. Os pesquisadores então orientaram a IA a predizer quais moléculas seriam efetivas contra o E. coli, e a mostrá-los somente moléculas que parecessem diferentes de antibióticos convencionais.

Dos resultados obtidos pela IA, os pesquisadores selecionaram 51 candidatos para testes laboratoriais. Uma das moléculas relacionadas - inclusive sendo já investigada para o tratamento de diabetes - inesperadamente se mostrou um potente antibiótico, recebendo o nome de 'halicina', em homenagem ao HAL, o computador inteligente no clássico filme '2001: Uma Odisseia no Espaço'. Em testes com ratos, a halicina mostrou-se ativa contra um amplo espectro de patógenos, incluindo uma cepa de Clostridioides difficile e uma de Acinetobacter baumannii que são um problema no mundo inteiro, resistindo já aos antibióticos convencionais e levando a infecções quase intratáveis.

E não é só isso. A halicina se mostrou a prova de resistência a curto prazo. Antibióticos funcionam via mecanismos diversos, com alguns bloqueando as enzimas envolvidas na biossíntese da parede celular, no reparo do DNA ou na síntese de proteínas. No entanto, o mecanismo da halicina não é convencional: o composto mostrou desregular o fluxo de prótons (íons de hidrogênio, H+) ao longo da membrana celular. Em experimentos, o processo evolutivo de resistência a outros compostos antibióticos comuns tipicamente emerge em um dia ou dois. No caso da halicina, mesmo após 30 dias de testes laboratoriais, resistência não foi observada.

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Com esses resultados animadores, os pesquisadores resolveram aplicar a IA em um banco de dados contendo mais de 107 milhões de estruturas moleculares e chamado de ZINC15. A partir de uma curta lista de 23 compostos encontrados, testes laboratoriais identificaram 8 com atividade anti-bacteriana. Dois desses compostos demonstraram ter potente atividade contra um amplo espectro de patógenos, com o potencial de superar inclusive a resistência antibiótica de cepas da E. coli.

O novo estudo além de trazer uma potencial solução para a problemática crise de resistência bacteriana, também reforça que as IAs baseadas em redes neurais impactarão de forma revolucionária o futuro próximo.


(1) Publicação do estudo: Cell