Antibiótico potente é descoberto usando inteligência artificial

Com mecanismo de ação diferente de qualquer antibiótico conhecido, a halicina matou algumas das bactérias mais problemáticas da atualidade. [Imagem: Collins Lab at MIT]

Remédio descoberto por inteligência artificial

Pesquisadores do MIT (EUA) identificaram um novo e poderoso composto antibiótico usando um algoritmo de aprendizado de máquina, uma técnica de inteligência artificial.

Em testes de laboratório, a droga matou algumas das bactérias causadoras de doenças mais problemáticas do mundo, incluindo algumas cepas resistentes a todos os antibióticos conhecidos. Ela também eliminou infecções em dois modelos diferentes de camundongos.

O modelo de computador, que pode rastrear mais de cem milhões de compostos químicos em questão de dias, foi desenvolvido para detectar potenciais antibióticos que matam bactérias usando mecanismos diferentes dos mecanismos em que se baseiam os medicamentos atuais.

A molécula, que os pesquisadores decidiram chamar de halicina, já havia sido investigada como possível medicamento para diabetes.

Outros pesquisadores já haviam usado antes a inteligência artificial para ajudar a descobrir novos antibióticos, mas a equipe afirma que esta é a primeira vez que se descobre um tipo inteiramente novo de antibiótico a partir do zero, sem inserir no programa qualquer conhecimento prévio adquirido pelos cientistas humanos.

Os pesquisadores identificaram ainda vários outros candidatos promissores para antibióticos, que eles planejam testar a seguir. O algoritmo de aprendizado de máquina também poderá ser usado para projetar novos medicamentos, com base no que ele aprendeu sobre as estruturas químicas que permitem que os medicamentos matem bactérias.

"O modelo de aprendizado de máquina pode explorar, in silico, grandes espaços químicos que podem ser proibitivamente caros para abordagens experimentais tradicionais," disse a pesquisadora Regina Barzilay - in silico refere-se aos programas e simuladores de computador, que rodam em processadores, feitos de silício; outras técnicas são in vitro (discos de Petri) e in vivo (cobaias ou humanos).

O programa de inteligência artificial poderá ser usado na pesquisa de outros tipos de medicamentos.
[Imagem: Jonathan M. Stokes et al. - 10.1016/j.cell.2020.01.021]

Descoberta de medicamentos in silico

Muito poucos novos antibióticos foram desenvolvidos nas últimas décadas, e a maioria desses antibióticos recentemente aprovados são variantes ligeiramente diferentes dos medicamentos existentes. Os métodos atuais para a triagem de novos antibióticos geralmente são proibitivamente caros, requerem um investimento de tempo significativo e geralmente são limitados a um espectro restrito de diversidade química.

Por isso a equipe desenvolveu modelos de computador de aprendizado de máquina que podem ser treinados para analisar as estruturas moleculares de compostos e correlacioná-las com características particulares, como a capacidade de matar bactérias.

A ideia de usar modelos preditivos de computador para triagem in silico não é nova, mas até agora, esses modelos não eram suficientemente precisos para transformar o processo de descoberta de novos medicamentos. Anteriormente, as moléculas eram representadas como vetores refletindo a presença ou ausência de certos grupos químicos. Já as novas redes neurais podem aprender essas representações automaticamente, mapeando moléculas em vetores contínuos que são subsequentemente usados para prever suas propriedades.

Neste caso, os pesquisadores projetaram seu modelo para procurar características químicas que tornam as moléculas eficazes para matar a bactéria E. coli. Para isso, eles treinaram o modelo em cerca de 2.500 moléculas, incluindo cerca de 1.700 medicamentos aprovados e um conjunto de 800 produtos naturais com estruturas diversas e uma ampla gama de bioatividades.

O modelo selecionou uma molécula que ele considerava ter forte atividade antibacteriana e com uma estrutura química diferente de qualquer antibiótico existente. Usando um modelo diferente de aprendizado de máquina, os pesquisadores também mostraram que essa molécula provavelmente terá baixa toxicidade para as células humanas, mas estes testes terão que realizados em voluntários, antes que a halicina seja aprovada para uso.

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