Scoperta AI nella Lotta contro i Batteri Resistenti agli Antibiotici
In uno studio rivoluzionario pubblicato su Nature, i ricercatori del MIT hanno utilizzato l’intelligenza artificiale, in particolare l’apprendimento profondo, per scoprire nuovi composti in grado di sconfiggere un nemico formidabile: lo Staphylococcus aureus resistente alla meticillina (MRSA). Responsabile di oltre 10.000 morti all’anno negli Stati Uniti, il MRSA è un batterio difficile, spesso resistente a più antibiotici.
Il team del MIT, guidato da James Collins, professore presso l’Istituto di Ingegneria Medica e Scienze, ha identificato diversi composti con potente attività contro il MRSA. Questi composti dimostrano una bassa tossicità contro le cellule umane, rendendoli candidati promettenti per futuri farmaci. Questa scoperta fa parte del progetto Antibiotics-AI del MIT, che mira a scoprire nuove classi di antibiotici contro vari batteri letali nel corso di sette anni.
Svelare la “Scatola Nera” dell’IA nella Scoperta di Farmaci
Un aspetto unico di questo studio è la capacità del team di decifrare come il modello di apprendimento profondo fa le sue previsioni sulla potenza antibiotica. I modelli IA tradizionali nella scoperta di farmaci funzionano spesso come “scatole nere” – i loro ragionamenti e processi interni rimangono sconosciuti. Tuttavia, adattando un algoritmo noto come ricerca ad albero di Monte Carlo, utilizzato in altri sistemi IA come AlphaGo, i ricercatori del MIT hanno reso le previsioni del loro modello più spiegabili.
Hanno addestrato il modello con un set di dati ampliato di circa 39.000 composti, testando ciascuno per la sua attività antibiotica contro il MRSA. Fornendo al modello informazioni sulle strutture chimiche di questi composti e sulle loro proprietà antibatteriche, il team ha permesso di prevedere la probabilità che una nuova molecola sia un antibiotico efficace.
Il vero successo è arrivato quando il modello ha identificato specifiche sub-strutture molecolari responsabili dell’attività antimicrobica. Questa intuizione è fondamentale perché guida i ricercatori nello sviluppo di antibiotici più efficaci.
Utilizzando una serie di modelli, i ricercatori hanno esaminato circa 12 milioni di composti disponibili in commercio, individuando diverse classi promettenti che mostravano attività contro il MRSA. Test di laboratorio ed esperimenti successivi in due modelli di topo di infezione da MRSA hanno confermato l’efficacia di questi composti. Sembrano agire disturbando la capacità del batterio di mantenere il suo gradiente elettrochimico critico attraverso le membrane cellulari.
Questa scoperta apre nuove vie nella lotta contro i batteri resistenti agli antibiotici. I ricercatori hanno già condiviso i loro risultati con Phare Bio, un’organizzazione no-profit associata al progetto Antibiotics-AI, per esplorare ulteriormente il potenziale clinico di questi composti. Nel frattempo, il laboratorio di Collins sta lavorando alla progettazione di ulteriori candidati farmaceutici basati sui risultati del nuovo studio, oltre a utilizzare i modelli per cercare composti in grado di uccidere altri tipi di batteri.
Il successo di questo studio rappresenta un passo significativo in avanti nella scoperta di antibiotici, dimostrando il potenziale immenso dell’IA nella ricerca medica. Non si tratta solo di trovare nuovi farmaci, ma di capire come e perché funzionano, aprendo la strada a trattamenti più mirati ed efficaci contro la crescente minaccia dei batteri resistenti ai farmaci.