Cientistas do MIT conseguiram descobrir novos antibióticos potentes com a ajuda da Inteligência Artificial (IA). Um dos medicamentos conseguiu aniquilar a Staphylococcus aureus (MRSA), que costuma causar infecções de pele ou pneumonia.
Além de matar as bactérias, os compostos têm baixa toxicidade para o corpo humano. “As moléculas atacam seletivamente as membranas celulares bacterianas, de uma forma que não causa danos substanciais às membranas celulares humanas”, disse Felix Wong, pós-doutorado no Broad Institute do MIT.
“Nossa abordagem de aprendizagem profunda substancialmente aumentada nos permitiu prever esta nova classe estrutural de antibióticos e permitiu descobrir que ela não é tóxica contra células humanas”, concluiu.
Anos de estudo
Nos últimos anos, James Collins, professor de Engenharia Médica e Ciência da Termeer, e sua equipe, se debruçaram em novas formas de descobrir antibióticos.
Eles usaram uma tecnologia de aprendizado profundo de máquina para identificar estruturas químicas associadas à atividade antimicrobiana.
Com milhões de compostos analisados, era possível gerar previsões de quais deles poderiam ter uma forte atividade antimicrobiana.
“O modelo é treinado em muitos exemplos como este. Se você der a ele qualquer nova molécula, um novo arranjo de átomos e ligações, isso poderá indicar a probabilidade de que esse composto seja considerado antibacteriano”, disse Felix Wong, pós-doutorado no Broad Institute do MIT.
Ensinando a máquina
A pesquisa começou com a equipe analisando vários compostos que poderiam, posteriormente, se transformarem em antibióticos.
O desafio era que o modelo de inteligência artificial analisava milhões de compostos, mas com uma limitação. Não era possível saber em quais características a IA se baseava nas suas previsões. Era preciso então uma nova abordagem. E os cientistas mudaram isso.
“O que pretendemos fazer neste estudo foi abrir a caixa preta. Esses modelos consistem em um grande número de cálculos que imitam conexões neurais, e ninguém sabe realmente o que está acontecendo nos bastidores”, disse Felix.
Novo antibiótico
Foi então que, com milhares de dados em mãos, a equipe treinou um outro modelo de aprendizagem profunda.
Os profissionais fizeram um treinamento testando próximo de 39 mil compostos quanto à atividade antibiótica contra a MRSA.
Em seguida, alimentaram esse modelo com os dados, além de informações sobre as estruturas químicas dos compostos.
O número ia diminuindo a cada teste e nesse período, foi possível identificar dois antibióticos muito promissores.
Em testes com camundongos, um de infecção cutânea por MRSA e o outro de infecção sistêmica por MRSA, os compostos reduziram a população de bactéria para 10 vezes menos!
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Análises mais detalhadas
Agora, novas análises mais detalhadas serão realizadas com intuito de identificar possíveis usos clínicos desses compostos.
“Já estamos aproveitando abordagens semelhantes baseadas em subestruturas químicas para projetos compostos de novo, e claro, podemos adotar prontamente essa abordagem para descobrir novas classes de antibióticos contra diferentes patógenos”, concluiu o pesquisador.
A Inteligência Artificial fazia buscas em vários compostos e reconhecia possíveis ações antimicrobianas. Foto: Reprodução/MIT.
Com informações de Eureka Alert
Fonte: sonoticiaboa
