Pesquisadores de Stanford usaram um modelo treinado com peptídeos antimicrobianos para identificar polímeros com potencial para dar origem a uma nova classe de antibióticos e ajudar no combate à resistência bacteriana.
Encontrar novos antibióticos capazes de driblar a resistência bacteriana é um dos desafios da medicina. Em busca de uma alternativa, pesquisadores da Escola de Engenharia da Universidade Stanford, dos Estados Unidos, recorreram à inteligência artificial.
O trabalho, publicado na revista científica Matter, partiu de uma característica de pequenas proteínas chamadas peptídeos. Presentes naturalmente no organismo humano, muitos peptídeos conseguem matar bactérias por contato, e essas bactérias parecem nunca desenvolver resistência a eles. O problema é que eles têm vida curta e são caros de sintetizar.
Diante disso, os cientistas procuraram resolveram treinar um modelo de IA para vasculhar milhões de moléculas potenciais, os polímeros, que pudessem reproduzir as propriedades dos peptídeos, mas sem apresentar as mesmas limitações.
Polímeros são moléculas longas, em forma de cadeia, mais fáceis e baratas de sintetizar e que não se degradam facilmente, o que permite a distribuição global e o acesso a comunidades com poucos recursos.
A equipe criou uma biblioteca com 1,7 milhão de potenciais candidatos a polímeros para seleção. Por se tratar de um número enorme para ser investigado manualmente, o trabalho foi feito computacionalmente, com a ajuda de uma modelo de IA que prevê as propriedades químicas dos polímeros com base em suas estruturas químicas e identifica aqueles que possuem características antimicrobianas semelhantes às dos peptídeos.
“O conjunto de dados de polímeros antimicrobianos simplesmente não era grande o suficiente”, relatou Shoshana Williams, ex-aluna de pós-graduação em Química em Stanford e atual pesquisadora de pós-doutorado na Escola de Medicina da Universidade da Califórnia, em São Francisco, em comunicado. “Com a intuição de um químico, no entanto, mudamos o foco para treinar primeiro as propriedades químicas dos peptídeos antimicrobianos e aplicamos esse conhecimento aos polímeros. Funcionou.”
Eric Appel, professor de Ciência dos Materiais e autor sênior do estudo, apontou que o principal salto intelectual foi treinar primeiro com os dados dos peptídeos antimicrobianos e depois usar esses dados para fazer previsões sobre os polímeros, uma classe de moléculas completamente diferente.
“Existem milhares de peptídeos que foram avaliados e cujo conteúdo químico é totalmente conhecido. Nós simplesmente ‘identificamos’ as características de cada um deles e os conectamos a dados padronizados para os polímeros”, acrescentou.
Com a ajuda da IA, os cientistas reduziram a lista de candidatos a polímeros para apenas 10. Todos foram sintetizados e testados quanto às suas propriedades antimicrobianas.
Em testes com a bactéria E. coli, a equipe afirmou que eles apresentaram desempenho muito acima do esperado, e um deles se mostrou particularmente eficaz contra biofilmes, um tipo desafiador de comunidade microbiana, difícil de tratar com antibióticos convencionais.
“Esses 10 candidatos estão entre os polímeros antimicrobianos mais potentes já relatados, até onde eu sei”, disse Williams.
Os pesquisadores acreditam que seu sistema pode ser eficaz no desenvolvimento de medicamentos específicos para microrganismos. Appel imagina a possibilidade de desenvolver polímeros antibióticos personalizados que eliminem apenas as cepas de bactérias causadoras da infecção, deixando o tecido humano e as bactérias benéficas ilesos.
“Precisamos mesmo de medicamentos melhores. Este novo processo abre um caminho promissor para a identificação de novos antibióticos que atuam de maneiras novas e diferentes no tratamento de infecções graves e complexas e no combate à resistência”, concluiu o professor.
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Por: Época Negócios
