Con l'attuale pandemia, si è profilata un'altra seria minaccia per la salute pubblica: l'aumento dei "superbatteri" resistenti agli antibiotici. Quindi, sono necessari nuovi antibiotici, ma il loro sviluppo richiede tempo. Azienda Ricerca IBM ha applicato l'intelligenza artificiale (AI) a questo compito, ottenendo molto rapidamente due nuovi promettenti farmaci candidati.
Come tutti gli organismi, i batteri si evolvono in risposta ai cambiamenti nel loro ambiente, quindi quando pompiamo i nostri corpi con farmaci, è solo una questione di tempo prima che alcuni di loro capiscano come proteggersi. Con un tempo sufficiente e l'uso di antibiotici, gli unici microbi rimarranno microbi geneticamente resistenti ai farmaci.
Gli scienziati prevedono che senza nuovi antibiotici o altri trattamenti entro il 2050, una volta che le infezioni minori potrebbero iniziare a mietere fino a 10 milioni di vite all'anno. Lo sviluppo di nuovi farmaci richiede anni e comporta molti tentativi ed errori. Fortunatamente, questo è esattamente il tipo di lavoro in cui l'IA eccelle, quindi IBM ha sviluppato un nuovo sistema per elaborare i numeri per noi.
Un team di ricerca IBM ha creato un sistema di intelligenza artificiale che esplora molto più velocemente l'intero spazio delle possibilità per le configurazioni molecolari. In primo luogo, i ricercatori sono partiti da un modello – un autocodificatore generativo profondo – che essenzialmente esamina una serie di sequenze peptidiche, raccoglie informazioni importanti sulle loro funzioni e sulle molecole di cui sono composte e cerca somiglianze con altri peptidi.
Quindi viene applicato un sistema chiamato Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS). Questo sistema utilizza i dati raccolti e genera nuove molecole peptidiche con specifiche proprietà desiderate. In questo caso, è l'efficacia antimicrobica.
Ma, naturalmente, la capacità di uccidere i batteri non è l'unico requisito per un antibiotico: deve anche essere sicuro per l'uso umano e idealmente funzionare contro una serie di classi di batteri. Pertanto, le molecole generate dall'intelligenza artificiale vengono quindi passate attraverso classificatori di deep learning per eliminare combinazioni inefficaci o tossiche.
Entro 48 giorni, il sistema di intelligenza artificiale ha identificato, sintetizzato e sperimentato 20 nuovi candidati antibiotici peptidici. Due di loro, in particolare, si sono rivelati particolarmente promettenti: erano molto efficaci contro una serie di batteri. Avevano anche una bassa tossicità nelle colture cellulari e nei test sui topi.
I due nuovi candidati antibiotici sono abbastanza interessanti di per sé, ma il processo con cui sono stati scoperti è la vera svolta. Essere in grado di sviluppare e testare nuovi antibiotici in modo più rapido ed efficiente potrebbe aiutare a prevenire lo scenario da incubo di tornare ai giorni degli antibiotici.
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