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Pesquisadores estão testando novas formas lideradas por IA de encontrar antibióticos mais potentes.Crédito da imagem: Gennaro Leonardi/EyeEm/Getty Images.
  • Os patógenos estão ficando cada vez melhores em resistir aos antibióticos atuais, uma crise médica em formação.
  • Há razões para acreditar que muitas bactérias contêm antibióticos naturais e poderosos ainda a serem encontrados.
  • Um artigo descreve a descoberta de um desses antibióticos, encontrado através do uso de algoritmos bioinformáticos que podem prever os produtos de clusters de genes biossintéticos silenciosos.

Dr.Cesar de la Fuente-Nunez, da Escola de Medicina Perelman da Universidade da Pensilvânia, na Filadélfia, descreveu o problema ao Medical News Today.

“Muitos antibióticos não funcionam mais. oprevisão atualé que, até 2050, 10 milhões de pessoas morrerão anualmente no mundo por infecções intratáveis.Isso corresponde a uma morte a cada três segundos”, observou.

“Em outras palavras”, disse o Dr. de la Fuente-Nunez, “precisamos realmente de novas abordagens para tratar bactérias resistentes a medicamentos”.

Pesquisadores do Instituto Rockefeller na Filadélfia, PA, acabam de publicar um novo artigo que apresenta uma dessas abordagens.

Ele descreve o uso de algoritmos de bioinformática para descobrir agentes antibióticos naturais existentes “escondidos” dentro de bactérias que podem superar a resistência aos medicamentos.

O artigo apresenta a cilagicina, um novo antibiótico antirresistente, descoberto por meio do novo processo.

A cilagicina protegeu camundongos ameaçados por infecção aguda e exibiu ampla e potente atividade antimicrobiana contra vários patógenos resistentes a drogas.

O estudo, cujo autor principal é o Dr.Zongqiang Wang, aparece em Ciência.

Dr. de la Fuente-Nunez não esteve envolvido neste estudo.

Promessa e desafio de antibióticos naturais ocultos

Autor correspondente do estudo, Dr.Sean F.Brady, disse ao MNT que “[m] qualquer de nossas terapias mais úteis vem de bactérias”.

“Os métodos tradicionais para identificar antibióticos – e outras terapias naturais – dependem de processos biológicos, ou seja, fermentação, para converter as instruções genéticas contidas nos genomas bacterianos em antibióticos”, disse o Dr.Brady.

“Infelizmente, muitas vezes é difícil convencer bactérias cultivadas em laboratório a produzir todos os diferentes antibióticos que elas são capazes de produzir”, ressaltou.

Dr.Brady observou: “Historicamente, cerca de 10% dos extratos de caldo de fermentação bacteriana mostraram atividade antibacteriana. Agora está claro que mesmo bactérias muito bem estudadas podem conter um grande número de clusters de genes biossintéticos silenciosos (BCGs)”.

Não há como saber, admitiu o Dr.Brady, se os produtos desses BCGs serão tão úteis quanto aqueles que foram facilmente expressos e identificados.

Ainda assim, disse o Dr. de la Fuente-Nunez, “uma maneira de pensar sobre isso é ensinar os computadores a projetar e descobrir novos antibióticos, que é o conceito subjacente do belo Wang et al. papel."

Descoberta algorítmica

Dr.Brady explicou: “Desenvolvemos, portanto, uma abordagem de descoberta 'livre de biologia' onde, em vez de decodificar instruções genéticas usando processos biológicos naturais, algoritmos bioinformáticos são usados ​​para prever as estruturas químicas produzidas por bactérias e, em seguida, a síntese química é usada para construir esses antibióticos potenciais .”

As moléculas das quais esses antibióticos são derivados são chamadas de “produtos naturais bioinformáticos sintéticos (syn-BNPs).“

“Estamos apenas arranhando a superfície, mas existem interessantes agrupamentos de genes biossintéticos em inúmeras bactérias que podem potencialmente codificar novos medicamentos”, acredita o Dr. de la Fuente-Nunez. “Abordagens fora da caixa são urgentemente necessárias, e esse trabalho e esse campo de pesquisa são um ótimo exemplo de como pensar sobre o problema da descoberta de antibióticos de maneira diferente”.

O que o algoritmo encontrou

Pesquisadores do Dr.O laboratório de Brady pesquisou um banco de dados de cerca de 10.000 BCGs em busca de genes que pudessem codificar antibióticos lipopeptídicos não ribossômicos codificados pela sintetase.Esses lipopeptídeos têm um histórico de inibição do crescimento bacteriano através de uma variedade de modos de ação.

Muitos BCGs não foram explorados anteriormente.Um deles, que os pesquisadores chamaram de cluster “cil”, chamou sua atenção devido aos ancestrais comuns próximos que compartilha com outros genes associados a antibióticos.

Os pesquisadores o alimentaram em um algoritmo que previu que o BCG produziria vários compostos, incluindo um, a cilagicina, que era um antibiótico ativo.

A cilagicina foi combatida e provou ser potente contra várias bactérias conhecidas resistentes a medicamentos, incluindo aquelas cultivadas especificamente para resistir à cilagicina.

Eles descobriram que a cilagcina também não causava danos às células humanas e, uma vez convertida em umbiodisponívelforma de droga, combateu infecções em camundongos.

A cilagicina é tão eficaz em derrotar bactérias resistentes a medicamentos, dizem os pesquisadores, por causa de duas moléculas das quais as bactérias dependem para a manutenção de suas paredes celulares.

As moléculas são conhecidas como C55-P e C55-PP, e a maioria dos antibióticos se liga a um ou outro, tornando-os propensos a desenvolver resistência.Bactérias resistentes a medicamentos podem se contentar com sua única molécula restante.Como a cilagcina se liga a ambos, as bactérias não têm solução e são derrotadas.

Um passo a frente

Os pesquisadores esperam que o processo apresentado no artigo possa fornecer uma saída para nossa crise de resistência às drogas.Dr.Brady disse:

“O tempo útil restante do nosso atual arsenal de antibióticos dependerá completamente do cuidado com que o usamos. Com uma boa administração, estou muito esperançoso de que nossos antibióticos atuais possam durar o suficiente para permitir o desenvolvimento da próxima geração de antibióticos em que os cientistas estão trabalhando hoje”.

A abordagem do artigo é bem recebida pelo Dr. de la Fuente-Nunez, que disse: “Acredito no potencial da IA ​​e dos computadores para nos ajudar a projetar e descobrir novos antibióticos. Acho que precisaremos mesclar a inteligência da máquina com a inteligência humana para que isso aconteça.”

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