Pesquisadores do MIT usaram inteligência artificial para desenvolver um novo composto antibiótico que possa matar até mesmo algumas cepas de bactérias resistentes a antibióticos. Eles criaram um modelo computacional de milhões de compostos químicos e usaram um algoritmo de aprendizado de máquina para selecioná-los. que poderiam ser antibióticos eficazes, então selecionou um composto específico para teste e descobriu que era eficaz contra E. coli e outras bactérias em modelos de ratos.
A maioria dos novos antibióticos desenvolvidos hoje são variações de medicamentos existentes, utilizando os mesmos mecanismos. O novo antibiótico utiliza um mecanismo diferente dos medicamentos existentes, o que significa que pode tratar infecções que os medicamentos atuais não conseguem.
“Queríamos desenvolver uma plataforma que nos permitisse aproveitar o poder da inteligência artificial para inaugurar uma nova era de antibióticos. descoberta de medicamentos”, disse James Collins, professor de Engenharia Médica e Ciência no Instituto de Engenharia Médica e Ciência do MIT, em a declaração. “Nossa abordagem revelou esta molécula incrível que é indiscutivelmente um dos antibióticos mais poderosos já descobertos.”
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Esta nova abordagem para o desenvolvimento de medicamentos pode tornar mais rápida a identificação de diferentes compostos aos quais as bactérias são resistentes e com custos consideravelmente menores do que outras abordagens. Os pesquisadores treinaram seu modelo computacional em 2.500 moléculas existentes e depois testaram-no em uma biblioteca de 6.000 compostos para identificar moléculas que poderiam matar E. coli bactérias. O modelo identificou uma molécula específica como um alvo potencial e, quando os pesquisadores a testaram em laboratório, descobriram que ela também poderia matar outras bactérias resistentes ao tratamento, como Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, e Mycobacterium tuberculose.
Há também um problema crescente de bactérias resistentes aos antibióticos, que evoluíram devido à prescrição excessiva de antibióticos e ao uso excessivo de medicamentos na agricultura, por exemplo. Novas abordagens para o desenvolvimento de medicamentos podem ajudar a resolver este problema. “Estamos enfrentando uma crise crescente em torno da resistência aos antibióticos, e esta situação está sendo gerada tanto por um número crescente de patógenos tornando-se resistente aos antibióticos existentes e um canal anêmico nas indústrias biotecnológica e farmacêutica para novos antibióticos”, Collins disse.
Os pesquisadores planejam usar seu modelo para otimizar medicamentos existentes, bem como desenvolver novos. “Este trabalho inovador significa uma mudança de paradigma na descoberta de antibióticos e, na verdade, na descoberta de medicamentos em geral”, Roy Kishony, professor de biologia e ciência da computação no Technion que não esteve envolvido no estudo, disse no declaração. “Além das telas de sílica, esta abordagem permitirá o uso de aprendizagem profunda em todas as fases do tratamento antibiótico desenvolvimento, desde a descoberta até a melhoria da eficácia e toxicidade através de modificações de medicamentos e medicamentos química."
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