Il progetto sviluppato dai ricercatori, compresi quelli della McMaster University in Canada, potrebbe aprire la strada alla scoperta di nuovi antibiotici per trattare molti batteri difficili da gestire. Nello studio, pubblicato sulla rivista Nature Chemical Biology, gli scienziati hanno cercato di sviluppare con urgenza nuovi farmaci per il trattamento dell’Acinetobacter baumannii, classificato come uno dei batteri resistenti ai farmaci più pericolosi al mondo, secondo l’OMS. Il batterio è noto per causare polmonite, meningite e ferite da infezione, che possono anche portare alla morte. È stato trovato in ambienti ospedalieri, dove indugia sulle superfici per lunghi periodi.
Precedenti studi hanno anche scoperto che l’agente patogeno è in grado di raccogliere geni di resistenza agli antibiotici da altri batteri. Lo sviluppo di nuovi antibiotici contro A baumannii mediante prove di screening chimico convenzionali è stato impegnativo. Infatti, i metodi tradizionali richiedono tempo e sono costosi. Nel nuovo studio, gli scienziati hanno utilizzato l’intelligenza artificiale per prevedere le classi precedentemente sconosciute di molecole antibatteriche. In questo modo hanno identificato un nuovo composto chiamato abaucina.
Utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale, i ricercatori sono stati in grado di valutare centinaia di milioni, forse miliardi, di molecole con proprietà antibatteriche. “Questo lavoro risalta anche i vantaggi dell’apprendimento automatico
nella ricerca di nuovi antibiotici”, ha dichiarato l’autore principale dello studio, Jonathan Stokes. “Utilizzando l’intelligenza artificiale, possiamo esplorare rapidamente vaste regioni dello spazio chimico, aumentando significativamente le possibilità di scoprire molecole antibatteriche fondamentalmente nuove”, spiega il dott. Stokes.Gli scienziati ritengono che il nuovo composto abaucin sia promettente in quanto prende di mira solo A baumannii. Poiché la maggior parte degli antibiotici ha un’attività ad ampio spettro che colpisce tutti i batteri, possono distruggere i batteri intestinali utili del corpo e aprire la porta a gravi infezioni. Prendere di mira un baumannii con il nuovo farmaco potrebbe ridurre le probabilità di sviluppare rapidamente resistenza ai farmaci e contribuire a creare nuovi trattamenti precisi ed efficaci.
“Sappiamo che i modelli algoritmici funzionano, ora si tratta di adottare ampiamente questi metodi per scoprire nuovi antibiotici in modo più efficiente e meno costoso”. “I metodi con intelligenza artificiale ci offrono l’opportunità di aumentare notevolmente la velocità con cui scopriamo nuovi antibiotici. Possiamo farlo a un costo ridotto. Questa è un’importante via di esplorazione per i nuovi farmaci”, ribadisce Stokes.