IA é utilizada na luta contra as bactérias mais perigosas do mundo

Em tempos de coronavírus, um estudo publicado na revista Cell pode tentar tranquilizar a população mundial, que recentemente, passou a conviver com a preocupação de estar sob alerta de emergência de saúde pública de interesse internacional.

Neste estudo, pesquisadores apontaram, por meio da utilização de Inteligência Artificial (IA), um desconhecido e poderoso composto antibiótico que pode remover com êxito cepas bacterianas (conjuntos de espécies de bactérias que dividem, ao menos, uma característica) em ratos que eram resistentes a todos os antibióticos conhecidos.

Coordenados por Regina Barzilay e James Collins, do Instituto de Engenharia Médica e Ciência (IMES) e Departamento de Engenharia Biológica do MIT, a equipe de cientistas identificou o antibiótico através de um algoritmo desenvolvido por “aprendizado de máquina”, que mediante exames em um banco de dados de compostos químicos, pôde encontrar aqueles que eram eficazes na morte de bactérias por diferentes mecanismos.

“Esta é a primeira vez que a IA foi usada para encontrar uma nova molécula antibiótica potente”, assegura Regina.

Collins afirma que o objetivo era desenvolver uma plataforma que permitisse aproveitar o poder da inteligência artificial para inaugurar uma nova era de descoberta de antibióticos. “Nossa abordagem revelou essa molécula incrível, que é sem dúvida um dos antibióticos mais poderosos que foram descobertos”, ressalta.

Perigo resistente e eminente

Já sabemos que as bactérias com resistência aos antibióticos, aquelas que desenvolvem a capacidade de sobreviver às drogas projetadas para matá-las, são uma ameaça à saúde em todo o mundo, afinal, já são 2,8 milhões de pessoas infectadas com patógenos resistentes aos antibióticos por ano, nos Estados Unidos. O resultado? Mais de 35 mil mortes, de acordo com dados dos Centros de Controle de Prevenção de Doenças.

Além disso, também é preciso saber que a Organização Mundial da Saúde (OMS) ainda classifica esse risco como alto e “exige ação em todos os setores do governo e na sociedade” pois, caso novas medidas não sejam tomadas para que o problema seja combatido, a previsão feita pelas Nações Unidas é de que até 2050, as superbactérias possam matar 10 milhões de pessoas em todo o mundo.

Isso só mostra a importância de encontrar novos antibióticos, apesar do caminho não ser tão simples. Nas últimas décadas, poucos foram desenvolvidos devido ao alto custo da identificação de compostos potencialmente eficazes. O processo também é lento e as pesquisas demoram a evoluir pois são concentradas em um espectro relativamente estreito de compostos químicos.

Tecnologia e a agilidade

Adiantar processos e encurtar caminhos são grandes vantagens trazidas pela tecnologia. Isso ocorre também no meio científico. Com a nova técnica de aprendizado de máquina, os pesquisadores podem identificar com eficiência e em um menor período, um novo composto. “Usamos a IA para moléculas de tela virtual para prever suas propriedades antibacterianas”, afirma Barzilay durante entrevista.

Segundo ela, normalmente, essa triagem é feita no laboratório, o que é caro e lento. O aprendizado de máquina, por outro lado, pode selecionar centenas de milhões de compostos para identificar alguns candidatos interessantes que exigem testes experimentais.

Baseado em suas propriedades químicas, o sistema de aprendizado de máquina pode prever que o composto em análise funcionaria como um antibiótico eficaz e, possivelmente, operaria por meio de artifícios diferentes dos medicamentos antibacterianos atualmente disponíveis.

Posteriormente, outras análises mostraram que o medicamento, provavelmente, não seria tóxico para células humanas. Então, os pesquisadores deram um novo passo: avaliar a eficácia do medicamento no tratamento de infecções por antibióticos no laboratório. Curiosamente, o composto correspondeu às expectativas e pôde eliminar completamente uma infecção em 24 horas.

Ainda há outros testes em andamento, e os cientistas planejam realizar mais pesquisas sobre estes e outros compostos. Segundo Roy Kishony, professor de biologia e ciência da computação no Instituto de Tecnologia de Israel, que não participou do estudo, este é um trabalho inovador. “Significa uma mudança de paradigma na descoberta de antibióticos e, de fato, na descoberta de medicamentos em geral”.

Para ele, esse tipo de abordagem poderá facilitar o uso do aprendizado de máquina profundo em todas as etapas de desenvolvimento de antibióticos.