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Algoritmo al lavoro. L’applicazione della IA per la scoperta di nuovi antibiotici
L'utilizzo di processi di intelligenza artificiale (IA) ha consentito di identificare nuovi tipi di potenti antibiotici.
E adesso c’è anche la “medicina (artificialmente) intelligente” a servizio della nostra salute. Ne dà conto un recente articolo (pubblicato su “Nature”), che mostra come l’utilizzo di processi di intelligenza artificiale (IA) abbia consentito di identificare nuovi tipi di potenti antibiotici, efficaci contro un’ampia gamma di batteri, inclusi ceppi finora considerati resistenti ai farmaci. Un esempio illuminante è quello della scoperta della “halicina”, primo antibiotico ad essere identificato mediante l’applicazione di algoritmi di IA, ad opera di un team di ricercatori guidato da Jim Collins, esperto di biologia sintetica del Massachusetts institute of technology di Cambridge. La cosa interessante è che, in questo caso, per la prima volta, si è partiti da zero, senza utilizzare alcuna ipotesi umana precedente.
“Lo studio è notevole – spiega Jacob Durrant, biologo computazionale dell’Università di Pittsburgh, in Pennsylvania -. Il gruppo non si è limitato a identificare le molecole candidate, ma ha anche messo alla prova le più promettenti in test su animali. Il medesimo approccio potrebbe essere applicato anche ad altri tipi di farmaci, come quelli usati per il trattamento del cancro o delle malattie neurodegenerative”.
Questa nuova prospettiva farmacologica riveste enorme importanza, considerato che la resistenza batterica agli antibiotici sta aumentando drammaticamente in tutto il mondo; addirittura, gli studiosi prevedono che, se non verranno sviluppati urgentemente nuovi farmaci, le infezioni resistenti potrebbero uccidere dieci milioni di persone all’anno entro il 2050!
Tornando alla recente scoperta, Collins e il suo gruppo hanno sviluppato una rete neurale in grado di apprendere le proprietà delle molecole atomo per atomo. Si tratta di un algoritmo di IA (ispirato all’architettura del cervello) che i ricercatori hanno addestrato ad individuare molecole che inibiscono la crescita del batterio Escherichia coli, analizzando un insieme di ben 2335 molecole la cui attività antibatterica era nota, tra cui circa 300 antibiotici approvati e 800 prodotti naturali da fonti vegetali, animali e microbiche. “L’algoritmo – precisa Regina Barzilay, ricercatrice di IA del Mit e coautrice dello studio – impara a prevedere la funzione molecolare senza partire da alcuna ipotesi su come funzionano i farmaci e senza che i gruppi chimici siano classificati. Di conseguenza, il modello può imparare nuovi schemi sconosciuti agli esperti umani”. Una volta addestrato il modello, il passo successivo è stato quello di fargli esaminare una libreria di molecole chiamata “Drug repurposing hub”, contenente circa 6000 molecole in fase di studio per malattie umane. A questo punto, al sistema di IA è stato chiesto di prevedere quale di esse sarebbe stata efficace contro l’E. coli, filtrando soltanto le molecole con un aspetto diverso dagli antibiotici convenzionali. Tra queste, Collins e colleghi hanno quindi selezionato circa 100 molecole candidate ad essere sottoposte a test fisici. Una di esse, già in fase di studio per la cura del diabete, si è rivelata anche un potente antibiotico, subito denominato dai suoi scopritori “halicina” (con riferimento ad HAL, il computer intelligente del film “2001: Odissea nello spazio”!). Successivi test sui topi hanno mostrato l’efficacia della molecola contro un ampio spettro di agenti patogeni (tra cui un ceppo di Clostridioides difficile, e uno di Acinetobacter baumannii che è “panresistente” e contro il quale servono urgentemente nuovi antibiotici).
Normalmente, gli antibiotici raggiungono il loro effetto mediante una serie di meccanismi, come il blocco degli enzimi coinvolti nella biosintesi delle membrane cellulari, la riparazione del Dna o la sintesi delle proteine. L’ “halicina” invece agisce con un meccanismo diverso: essa, infatti, interrompe il flusso di protoni attraverso la membrana cellulare. Nei test iniziali sugli animali, ha mostrato anche di avere bassa tossicità e, soprattutto, di non produrre antibiotico-resistenza (neanche dopo 30 giorni di test). Proseguendo la ricerca, il team di studiosi ha quindi vagliato più di 107 milioni di strutture molecolari, contenute in un database chiamato ZINC15, ottenendo una lista ristretta di 23; tra queste, i test fisici ne hanno identificate otto con attività antibatterica. Due in particolare hanno mostrato una potente attività contro una vasta gamma di agenti patogeni, riuscendo a sopraffare anche i ceppi di E. coli resistenti agli antibiotici.
Lo studio è “Questo studio – commenta Bob Murphy, biologo computazionale della Carnegie Mellon University di Pittsburgh – è un grande esempio della crescente quantità di lavori che utilizzano metodi computazionali per scoprire e prevedere le proprietà di potenziali farmaci”. Collins e colleghi sperano ora di poter collaborare con un gruppo o un’azienda esterni per far entrare l’ “halicina” nei test clinici. Inoltre, essi progettano di ampliare questo approccio per trovare altri nuovi antibiotici e progettare molecole partendo da zero. Glielo auguriamo di cuore… a beneficio comune!
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