Algoritmi di intelligenza artificiale utilizzati per sviluppare farmaci contro batteri resistenti ai farmaci

Una delle sfide più grandi che il settore medico deve affrontare è rappresentata dai batteri resistenti ai farmaci. Attualmente, si stima che ci siano circa 700.000 decessi dovuti a batteri resistenti ai farmaci, e si stanno sviluppando sempre più ceppi di batteri resistenti ai farmaci. Scienziati e ingegneri stanno cercando di sviluppare nuovi metodi per combattere i batteri resistenti ai farmaci. Uno dei metodi per sviluppare nuovi antibiotici consiste nell’utilizzare l’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico per isolare nuovi composti che potrebbero essere efficaci contro nuovi ceppi di super-batteri.

Come riportato da SingularityHub, un nuovo antibiotico è stato progettato con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. L’antibiotico è stato chiamato halicin, come l’intelligenza artificiale HAL del film “2001: Odissea nello spazio”. Il nuovo antibiotico sviluppato si è rivelato efficace nell’eliminare alcuni dei ceppi di super-batteri più virulenti. Il nuovo antibiotico è stato scoperto grazie all’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico. In particolare, il modello di apprendimento automatico è stato addestrato utilizzando un vasto set di dati composto da circa 2.500 composti. Quasi la metà dei farmaci utilizzati per addestrare il modello erano farmaci già approvati dalla FDA, mentre l’altra metà del set di addestramento era composta da composti naturali. Il team di ricercatori ha modificato gli algoritmi per dare priorità alle molecole che possedevano contemporaneamente proprietà antibiotiche e strutture diverse da quelle degli antibiotici esistenti. Quindi, hanno esaminato i risultati per determinare quali composti sarebbero stati sicuri per il consumo umano.

Secondo The Guardian, il farmaco si è rivelato estremamente efficace nel combattere i batteri resistenti ai farmaci in uno studio recente. È così efficace perché degrada la membrana dei batteri, il che disabilita la capacità dei batteri di produrre energia. Per i batteri sviluppare difese contro gli effetti dell’halicin potrebbe richiedere più di alcune mutazioni genetiche, il che dà all’halicin una certa durata. Il team di ricerca ha anche testato come il composto si sia comportato nei topi, dove è stato in grado di eliminare con successo i topi infettati con un ceppo di batteri resistente a tutti gli antibiotici attuali. Con i risultati degli studi così promettenti, il team di ricerca spera di entrare in partnership con un’entità farmaceutica e dimostrare che il farmaco è sicuro per l’uso umano.

James Collins, professore di bioingegneria e autore senior al MIT, e Regina Barzilay, professoressa di scienze informatiche al MIT, erano entrambi autori senior del documento. Collins, Barzilay e altri ricercatori sperano che algoritmi come quelli utilizzati per progettare l’halicin possano aiutare ad accelerare la scoperta di nuovi antibiotici per affrontare la proliferazione di ceppi di batteri resistenti ai farmaci.

L’halicin è ben lontano dall’essere l’unico composto farmacologico scoperto con l’aiuto dell’intelligenza artificiale. Il team di ricerca guidato da Collins e Barzilay vuole andare oltre e creare nuovi composti addestrando più modelli utilizzando circa 100 milioni di molecole prese dalla banca dati ZINC 15, una libreria online di oltre 1,5 miliardi di composti farmaceutici. Secondo quanto riferito, il team ha già trovato almeno 23 candidati diversi che soddisfano i criteri di essere possibilmente sicuri per l’uso umano e strutturalmente diversi dagli antibiotici attuali.

Un effetto collaterale sfortunato degli antibiotici è che, mentre uccidono i batteri dannosi, uccidono anche i batteri intestinali necessari che il corpo umano necessita. La ricerca spera che possa utilizzare tecniche simili a quelle utilizzate per creare l’halicin per creare antibiotici con meno effetti collaterali, farmaci meno probabili di danneggiare il microbioma intestinale umano.

Molte altre aziende stanno anche cercando di utilizzare l’apprendimento automatico per semplificare il processo di creazione di farmaci complesso, lungo e spesso costoso. Altre aziende hanno anche addestrato algoritmi di intelligenza artificiale per sintetizzare nuovi composti farmaceutici. Recentemente, un’azienda è riuscita a sviluppare un farmaco sperimentale in solo un mese e mezzo, un periodo di tempo molto più breve rispetto ai mesi o addirittura agli anni che possono essere necessari per creare un farmaco con il metodo tradizionale.

Barzilay è ottimista sul fatto che i metodi di scoperta di farmaci guidati dall’intelligenza artificiale possano trasformare il panorama della scoperta di farmaci in modi significativi. Barzilay ha spiegato che il lavoro sull’halicin è un esempio pratico di quanto possano essere efficaci le tecniche di apprendimento automatico:

“C’è ancora una domanda su se gli strumenti di apprendimento automatico stanno realmente facendo qualcosa di intelligente nel settore sanitario, e su come possiamo svilupparli per essere dei cavalli da soma nell’industria farmaceutica. Ciò mostra quanto si possa adattare questo strumento.”