Pesquisadores recorrem à IA para ajudar no combate a superbactérias
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Pacientes vulneráveis com superbactérias precisam de antibióticos para funcionar melhor, dizem médicos e cientistas que são encorajados por uma ferramenta de IA que inventou novos produtos químicos para tratar gonorreia resistente a medicamentos e MRSA.
Na corrida armamentista contra superbactérias resistentes a medicamentos, os humanos têm ficado para trás. Infecções por cepas resistentes a antibióticos matam mais de 1,2 milhão de pessoas por ano em todo o mundo, resultando em uma "ameaça global urgente à saúde", segundo a Organização Mundial da Saúde.
Isso significa que os médicos precisam de novas maneiras de controlar infecções impossíveis e difíceis de tratar. Houve ajustes nas classes existentes de antibióticos, mas nenhum novo antibiótico importante foi descoberto em quase 40 anos.
Agora, especialistas médicos dizem que uma ferramenta de IA projetou criativamente novos produtos químicos que podem ser capazes de tratar grandes superbactérias.
No mês passado, engenheiros médicos do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT) relataram na revista Cell que usaram um modelo de IA generativa para sugerir compostos exclusivos com potencial antibacteriano contra dois flagelos: a gonorreia, uma infecção sexualmente transmissível resistente a medicamentos, e o MRSA, sigla para Staphylococcus aureus resistente à meticilina, uma causa comum de infecções hospitalares em hospitais canadenses .
Embora os novos compostos ainda precisem passar por testes clínicos para verificar sua segurança e eficácia e serem aprovados por reguladores como a Health Canada para uso por pacientes, eles demonstraram potencial contra cepas resistentes a medicamentos em testes de laboratório em camundongos.
"Esses modelos computacionais projetam compostos do zero, de forma elegante e precisa", com propriedades antibióticas, disse Akhila Kosaraju, CEO e presidente da Phare Bio, uma empresa de biotecnologia sem fins lucrativos parceira da equipe do MIT. "Este é o verdadeiro e extraordinário avanço aqui."
Tratar infecções rapidamente é crucial para muitas condições, desde gestações complicadas e transplantes de órgãos até casos avançados de câncer, disse Romney Humphries, professor e diretor da divisão de medicina laboratorial no Vanderbilt University Medical Center, em Nashville, Tennessee.
"Temos pacientes com infecções sem antibióticos disponíveis", disse Humphries. "Isso é realmente assustador."
Kosaraju afirmou que a escala da resistência aos antibióticos é enorme e exige novas abordagens que um clínico individual não consegue resolver. A Phare Bio, empresa de biotecnologia sem fins lucrativos que ela lidera, é financiada por filantropos com o objetivo de trazer 15 novos candidatos a antibióticos para o pipeline de pesquisa em estágio inicial em cinco anos.
"Como médica de formação, sei que basta passar alguns dias no sistema hospitalar, seja nos EUA, Canadá ou em qualquer outro lugar, para ver o número catastrófico de vítimas da resistência aos antibióticos", disse ela.
Anteriormente, os cientistas selecionavam mil compostos de um banco de dados e então testavam em laboratório se eles matavam bactérias como a E. coli, com respostas de sim ou não, disse Kosaraju.
IA generativa é um tipo de inteligência artificial que usa tecnologias de correspondência de padrões para aprender com grandes conjuntos de dados e criar conteúdo em resposta a solicitações.
No estudo do MIT, o modelo de IA generativa aprendeu quais estruturas químicas matam bactérias e identificou novas possibilidades. Os principais candidatos contra gonorreia e MRSA foram sintetizados e testados com sucesso em modelos de laboratório e em camundongos da infecção.
"Nossa tese é que, com a IA e agora a IA generativa, faremos menos, mas melhores chutes a gol", disse Kosaraju.
Os resultados do estudo são importantes porque a abordagem atual de aplicar tudo nas bactérias para ver o que pode funcionar nem sempre é bem-sucedida, disse Humphries, que não esteve envolvido no artigo.
Existem algumas maneiras diferentes de matar ou controlar bactérias — como fazer as células explodirem, deixá-las morrer de fome ou impedir que o microrganismo faça cópias de si mesmo. No estudo, os produtos químicos encontrados pareciam ser capazes de enfraquecer uma importante membrana bacteriana na gonorreia e no MRSA.
Em seguida, a Phare Bio está trabalhando em versões desses compostos que atendam aos critérios que os pacientes precisam, como a possibilidade de serem fabricados como uma pílula que pode ser tomada oralmente em casa, em vez de uma injeção no hospital.
Além do desafio científico que as superbactérias representam, há o problema financeiro. Leva pelo menos 10 anos e centenas de milhões de dólares para desenvolver um novo medicamento para pacientes. Os antibióticos enfrentam um abismo de lucratividade maior do que outros medicamentos, disse Kosaraju.
Principais riscos para os canadensesEsta semana, a Agência de Saúde Pública do Canadá publicou a nova lista de micróbios prioritários do país. De uma lista inicial de 155 patógenos, 29 foram identificados como "riscos significativos para os canadenses" com base na incidência, tratabilidade, transmissão e equidade em saúde.
A gonorreia resistente a medicamentos e as enterobactérias resistentes a carbapenêmicos, que podem causar infecções do trato urinário e dos rins, sepse e meningite quando o sistema imunológico de uma pessoa está enfraquecido, lideraram a lista federal.
Mas criar novos antibióticos em potencial da maneira tradicional, testando em uma placa de Petri, é como encontrar uma agulha em um palheiro, disse Eric Brown, professor de bioquímica e ciências biomédicas na Universidade McMaster em Hamilton, Ontário, que também usa IA generativa na caça às superbactérias.
As bactérias têm até 4.000 genes, disse Brown. Atualmente, os cientistas só conhecem algumas dezenas de pares desses genes, sem falar na forma como as bactérias interagem com os humanos. Sem saber como os genes bacterianos interagem entre si e contra as pessoas, é improvável que novos antibióticos em potencial funcionem.
"É um pouco como tentar prever o tempo", disse Brown. "É um sistema complexo e muito difícil de entender. Acontece que a IA e outros tipos de matemática podem nos ajudar."
Resolver a resistência aos antibióticos também requer uma combinação de biologia, química, física, ciência da computação e programação, bem como estatística, para analisar e interpretar as pistas que a IA oferece.
Embora seja importante ter novos compostos antibióticos potenciais como os do MIT, que parecem promissores, esse é apenas o primeiro passo, alertou Humphries.
"Há uma curva muito íngreme a ser superada depois de dar esse passo e dizer: 'OK, mas é seguro para humanos?'", disse Humphries. "Será que ele permanece no corpo por tempo suficiente, se o dermos a alguém, para que possa realmente ser eficaz contra as bactérias?"
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