MIT usa IA generativa para projetar novos candidatos a antibioticos contra bacterias resistentes

Pesquisadores do MIT relataram na revista Cell que usaram inteligencia artificial generativa para projetar candidatos a antibioticos inteiramente novos, depois sintetizaram e testaram alguns contra duas bacterias perigosas e resistentes a medicamentos. O trabalho, liderado por James Collins, do Projeto Antibioticos-IA do MIT, teve como alvo a Neisseria gonorrhoeae, que causa gonorreia resistente, e o Staphylococcus aureus resistente a meticilina, conhecido como MRSA.

Em vez de varrer bibliotecas de substancias existentes, a equipe usou algoritmos para gerar mais de 36 milhoes de compostos teoricos e os filtrou por computador segundo promessa antimicrobiana e baixa toxicidade prevista. Os candidatos mais interessantes eram estruturalmente distintos dos antibioticos conhecidos e pareciam atuar por mecanismos novos que rompem a membrana das bacterias. Um composto, o NG1, mira uma proteina chamada LptA, envolvida na construcao da membrana externa bacteriana.

Os pesquisadores sintetizaram um pequeno subconjunto e encontraram dois destaques. O NG1 foi eficaz contra a gonorreia resistente em laboratorio e em camundongos, enquanto um composto chamado DN1 eliminou infeccoes de pele por MRSA em camundongos. "Estamos animados com as novas possibilidades que este projeto abre para o desenvolvimento de antibioticos", disse Collins.

Ressalvas importantes se aplicam. Sao resultados de estagio inicial em culturas de celulas e animais, nao em humanos, e o longo caminho de uma molecula promissora a um medicamento aprovado inclui obstaculos de seguranca, dosagem e fabricacao que a maioria dos candidatos nao supera. A equipe planeja avancar com os candidatos pela Phare Bio, organizacao sem fins lucrativos que Collins ajudou a criar. Ainda assim, com a resistencia antimicrobiana contribuindo para bem mais de um milhao de mortes por ano, um metodo que projeta candidatos estruturalmente novos oferece um caminho realmente util.