Scoprire nuovi antibiotici, grazie all’AI

L’emergenza è suonata da un pezzo, ma i mezzi di soccorso ancora stentano ad arrivare. Parliamo dell’antibiotico-resistenza, del fenomeno per cui gli antibiotici – farmaci nati e sviluppati per uccidere i batteri – diventano via via meno efficaci. Se i mezzi di soccorso mancano, c’è chi sta lavorando per correre ai ripari, su più fronti. Tra questi spicca, neanche a dirlo, anche l’Intelligenza artificiale (AI) per scovare nuovi antibiotici. E’ notizia recente che proprio grazie all’AI è stato possibile scovare una nuova classe di antibiotici efficace (almeno nei topi) contro le infezioni da stafilococco meticillino-resistente (Methicillin-Resistant Staphylococcus Aureus, MRSA).

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di Irma D’Aria

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Sfruttare l’AI per scovare nuovi antibiotici

La scoperta è raccontata dalle pagine di Nature. Già da tempo, infatti, si parla dell’utilizzo dell’intelligenza artificiale per scoprire nuovi antibiotici, soprattutto grazie alla capacità dell’AI di leggere, gestire e maneggiare una grande quantità di dati, da cui estrapolare informazioni preziose. Quello che ha fatto il team di James Collins del Mit di Boston, a capo dello studio, è sfruttare questa capacità di imparare e analizzare dell’AI per testare la potenziale efficacia antimicrobica di una libreria di 12 milioni di composti, dopo aver adeguatamente istruito il modello.

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Prevedere la capacità antibatterica, grazie all’AI

Per prima cosa gli scienziati hanno dato in pasto all’AI (un modello di deep learning) i dati relativi all’efficacia antimicrobica contro l’MRSA e tossicità su cellule umane di 39 mila composti, unitamente alle loro strutture chimiche, così da istruirla, spiega dal Mit Felix Wong, primo nome del paper insieme a Erica J. Zheng: “Quando poi si sottopone al modello una nuova molecola, con una nuova disposizione di atomi e legami, questo può dirti la probabilità che quel composto sia antibatterico”. Ed è quanto hanno fatto i ricercatori, passando quindi in rassegna appunto un database virtuale con circa 12 milioni di composti, nell’intento di trovare molecole attive contro l’MRSA, causa di infezioni della pelle, batteriemie, meningiti, polmoniti, endocarditi e osteomieliti e tra i più problematici batteri resistenti agli antibiotici, come ricorda il nostro Istituto Superiore di Sanità.

Dai testi in silico a quelli in vivo

Le analisi condotte in silico hanno permesso agli autori di identificare un set di composti con potenziale attività antimicrobica e non tossici, identificando per alcuni anche potenziali strutture associate all’attività antimicrobica. Alcune di queste molecole sono state dunque reperite dai ricercatori e testate sperimentalmente in vitro (283 in totale). In questo modo è stato possibile arrivare a identificare due composti di interesse, con una porzione identica nella loro struttura. Uno di questi composti è stato testato in vivo, somministrato sulla pelle o per via sistemica in modelli animali con infezioni MRSA, mostrandosi efficace e capace di ridurre la carica batterica. Dal momento che queste due molecole condividono una porzione identica, per i ricercatori è qui che si concentra la capacità antimicrobica, specifica per colpire solo cellule batteriche. E forse, azzardano, potenzialmente utile anche contro altri batteri resistenti, soprattutto gram-positivi. Si tratta di analisi preliminari certo, ma dimostrano che è possibile sfruttare l’AI per identificare strutture di interesse, e su cui magari concentrare gli sforzi per mettere a punto nuovi farmaci.