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I ricercatori stanno testando nuovi metodi basati sull'intelligenza artificiale per trovare antibiotici più potenti.Credito immagine: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.
  • Gli agenti patogeni stanno migliorando sempre di più nel resistere agli antibiotici attuali, una crisi medica in corso.
  • C'è motivo di credere che molti batteri contengano antibiotici naturali e potenti ancora da trovare.
  • Un articolo descrive la scoperta di uno di questi antibiotici, trovato attraverso l'uso di algoritmi bioinformatici in grado di prevedere i prodotti di cluster di geni biosintetici silenziosi.

Dott.Cesar de la Fuente-Nunez, della Perelman School of Medicine dell'Università della Pennsylvania a Filadelfia, ha descritto il problema a Medical News Today.

“Molti antibiotici non funzionano più. Ilprevisione attualeè che, entro il 2050, 10 milioni di persone moriranno ogni anno nel mondo a causa di infezioni non curabili.Ciò corrisponde a una morte ogni tre secondi", ha osservato.

"In altre parole", ha affermato il dottor de la Fuente-Nunez, "abbiamo davvero bisogno di nuovi approcci per il trattamento dei batteri resistenti ai farmaci".

I ricercatori del Rockefeller Institute di Philadelphia, Pennsylvania, hanno appena pubblicato un nuovo articolo che presenta uno di questi approcci.

Descrive l'uso di algoritmi bioinformatici per scoprire gli agenti antibiotici naturali esistenti "nascosti" all'interno dei batteri in grado di superare la resistenza ai farmaci.

Il documento introduce la cilagicina, un nuovo antibiotico resistente ai farmaci, scoperto utilizzando il nuovo processo.

La cilagicina ha protetto i topi minacciati da un'infezione acuta e ha mostrato un'ampia, potente attività antimicrobica contro diversi agenti patogeni resistenti ai farmaci.

Lo studio, il cui autore principale è il Dr.Zongqiang Wang, appare in Scienza.

Il Dr. de la Fuente-Nunez non è stato coinvolto in questo studio.

Promessa e sfida di antibiotici naturali nascosti

Corrispondente autore dello studio, il dott.Sean F.Brady, ha detto a MNT che "[m] tutte le nostre terapie più utili provengono dai batteri".

"I metodi tradizionali per identificare gli antibiotici - e altre terapie naturali - si basano su processi biologici, cioè la fermentazione, per convertire le istruzioni genetiche contenute nei genomi batterici in antibiotici", ha affermato il dott.Brady.

"Purtroppo, è spesso difficile convincere i batteri coltivati ​​in laboratorio a produrre tutti i diversi antibiotici che sono in grado di produrre", ha sottolineato.

Dott.Brady ha osservato: “Storicamente, circa il 10% degli estratti di brodo di fermentazione batterica mostrava attività antibatterica. Ora è chiaro che anche batteri molto ben studiati possono contenere un gran numero di cluster di geni biosintetici silenziosi (BCG).”

Non c'è modo di saperlo, ha ammesso il dott.Brady, se i prodotti di questi BCG si riveleranno utili quanto quelli che sono stati facilmente espressi e identificati.

Tuttavia, ha affermato il dottor de la Fuente-Nunez, “[un] modo di pensare a questo è insegnare ai computer a progettare e scoprire nuovi antibiotici, che è il concetto alla base del bellissimo Wang et al. carta."

Scoperta algoritmica

Dott.Brady ha spiegato: "Abbiamo quindi sviluppato un approccio di scoperta 'biology free' in cui, invece di decodificare le istruzioni genetiche utilizzando processi biologici naturali, vengono utilizzati algoritmi bioinformatici per prevedere le strutture chimiche prodotte dai batteri e quindi la sintesi chimica viene utilizzata per costruire questi potenziali antibiotici .”

Le molecole da cui derivano questi antibiotici sono chiamate “prodotti naturali bioinformatici sintetici (syn-BNPs).“

"Stiamo solo grattando la superficie, ma ci sono interessanti cluster di geni biosintetici in numerosi batteri che possono potenzialmente codificare per nuovi farmaci", ritiene il dott. de la Fuente-Nunez. "Sono urgentemente necessari approcci fuori dagli schemi e questo lavoro e questo campo di ricerca sono un ottimo esempio di come pensare al problema della scoperta degli antibiotici in modo diverso".

Cosa ha trovato l'algoritmo

I ricercatori del dott.Il laboratorio di Brady ha cercato in un database di circa 10.000 BCG geni che potrebbero codificare per antibiotici lipopeptidi codificati con peptidisintetasi non ribosomiali.Questi lipopeptidi hanno una storia di inibizione della crescita batterica attraverso una varietà di modalità d'azione.

Molti BCG non sono stati esplorati in precedenza.Uno, che i ricercatori hanno chiamato il cluster "cil", ha attirato la loro attenzione a causa degli stretti antenati comuni che condivide con altri geni associati agli antibiotici.

I ricercatori lo hanno inserito in un algoritmo che prevedeva che il BCG avrebbe prodotto diversi composti, tra cui uno, la cilagicina, che era un antibiotico attivo.

La cilagicina è stata snocciolata contro, e si è dimostrata potente contro, diversi batteri noti resistenti ai farmaci, compresi quelli coltivati ​​specificamente per resistere alla cilagicina.

Hanno scoperto che anche la cilagcina non causava danni alle cellule umane e una volta convertita in abiodisponibileforma di farmaco, ha combattuto le infezioni nei topi.

La cilagicina è così efficace nel sconfiggere i batteri resistenti ai farmaci, affermano i ricercatori, a causa di due molecole da cui i batteri dipendono per il mantenimento delle loro pareti cellulari.

Le molecole sono conosciute come C55-P e C55-PP e la maggior parte degli antibiotici si legano l'uno o l'altro, rendendoli inclini a sviluppare resistenza.I batteri resistenti ai farmaci possono accontentarsi della loro unica molecola rimanente.Poiché la cilagicina si lega a entrambi, i batteri non hanno soluzioni alternative e vengono sconfitti.

Un passo avanti

I ricercatori sperano che il processo proposto nel documento possa fornire una via d'uscita dalla nostra crisi di resistenza ai farmaci.Dott.Brady ha detto:

“Il tempo utile rimanente del nostro attuale arsenale di antibiotici dipenderà completamente dalla cura con cui lo utilizziamo. Con una buona gestione, sono molto fiducioso che i nostri attuali antibiotici possano durare abbastanza a lungo da consentire lo sviluppo della prossima generazione di antibiotici su cui gli scienziati stanno lavorando oggi".

L'approccio del documento è accolto favorevolmente dal Dr. de la Fuente-Nunez, che ha affermato: "Credo nel potenziale dell'IA e dei computer per aiutarci a progettare e scoprire nuovi antibiotici. Penso che avremo bisogno di unire l'intelligenza della macchina con l'intelligenza umana per far sì che ciò accada".

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