L’AI conferma la sua grande importanza nel campo della medicina con questo ultimo traguardo: la scoperta di una nuova classe di antibiotici a prova di MRSA. Ovvero di batteri di tipo “stafilococco aureo” farmacoresistenti.
Anche se ancora in fase di test, la sua scoperta potrebbe avviare una nuova fase nella ricerca medica specializzata nell’individuazione di antibiotici capaci di combattere tutti quei batteri resistenti alle migliori cure.
L’AI al servizio della ricerca anti-MRSA
Una nuova scoperta nel campo degli antibiotici potrebbe rappresentare una svolta significativa nella lotta contro i batteri Staphylococcus aureus (MRSA). Resistenti ai farmaci, sono responsabili di migliaia di decessi ogni anno in tutto il mondo. Per la cronaca, le infezioni da MRSA sono una seria minaccia per la salute pubblica, causando decine di migliaia di decessi ogni anno nell’Unione europea.
Utilizzando modelli di deep learning più avanzati, gli scienziati hanno identificato una nuova classe di antibiotici, aprendo la strada a una possibile soluzione per la crescente minaccia della resistenza agli antibiotici.
L’intelligenza artificiale (AI) è stata fondamentale in questo processo, guidando la scoperta di un composto capace di distruggere il batterio MRSA.
Il modello di deep learning ha previsto l’attività e la tossicità del nuovo composto, consentendo ai ricercatori del Massachusetts Institute of Technology (MIT) di sviluppare un quadro dettagliato. Sia dal punto di vista chimico che meccanico, in termini di struttura molecolare.
Su Nature i risultati della straordinaria ricerca
La pubblicazione dei risultati su Nature è il frutto della collaborazione di un team composto da 21 ricercatori. Il focus dello studio si è concentrato sullo Staphylococcus aureus resistente alla meticillina (MRSA). Si tratta di un batterio noto nel causare infezioni che vanno da lievi affezioni cutanee a condizioni gravi e potenzialmente letali, come polmoniti e infezioni del flusso sanguigno.
Gli scienziati del MIT hanno utilizzato un modello di deep learning esteso, addestrato su un vasto set di dati, per valutare l’attività antibiotica di oltre 39.000 composti contro l’MRSA. Integrando la previsione sulla tossicità con l’attività antimicrobica, i ricercatori hanno identificato composti capaci di combattere efficacemente il batterio con danni minimi alle cellule umane.
Successivamente, l’analisi si è estesa a circa 12 milioni di composti commercialmente disponibili, portando all’identificazione di cinque classi diverse di composti con attività prevista contro l’MRSA. Dai test di laboratorio successivi, sono emersi due candidati antibiotici promettenti.
Questo approccio innovativo, combinando l’IA con la biologia molecolare, offre nuove speranze nella scoperta di antibiotici, affrontando una delle sfide più pressanti della medicina moderna: la resistenza agli antibiotici.
Se vuoi saperne di più su questa ricerca, ti consigliamo la lettura approfondita del paper originale, pubblicato su Nature:
- Felix Wong, Erica J. Zheng, Jacqueline A. Valeri, Nina M. Donghia, Melis N. Anahtar, Satotaka Omori, Alicia Li, Andres Cubillos-Ruiz, Aarti Krishnan, Wengong Jin, Abigail L. Manson, Jens Friedrichs, Ralf Helbig, Behnoush Hajian, Dawid K. Fiejtek, Florence F. Wagner, Holly H. Soutter, Ashlee M. Earl, Jonathan M. Stokes, Lars D. Renner & James J. Collins, “Discovery of a structural class of antibiotics with explainable deep learning“, Nature, (2023).
