Modello di apprendimento profondo identifica un nuovo potente farmaco in grado di uccidere molte specie di batteri resistenti agli antibiotici.
di Lisa Ovi
Un nuovo farmaco identificato dai ricercatori del MIT grazie ad un algoritmo di apprendimento automatico ha ucciso, in laboratorio, molti dei batteri più problematici per la salute umana, tra cui alcuni ceppi resistenti ad ogni antibiotico noto. La ricerca è stata pubblicata su Cell.
Nel loro nuovo studio, i ricercatori hanno anche identificato altri possibili candidati di antibiotico, ancora in fase di studio. Gli studiosi ritengono che il modello possa essere utilizzato anche per progettare nuovi farmaci, sulla base di quanto l’algoritmo ha appreso in merito alle strutture chimiche che consentono ai farmaci di uccidere i batteri. Il modello di apprendimento automatico potrebbe permettere ai ricercatori di ampliare la gamma di composizioni chimiche oltre i limiti dettati dai proibitivi costi economici associati agli approcci sperimentali tradizionali.
La ricerca è stata diretta da Regina Barzilay, professoressa di ingegneria elettrica e scienze informatiche e James Collins, professore di ingegneria medica del MIT. Primo autore della ricerca è Jonathan Stokes, studente postdoc del MIT.
Negli ultimi decenni, sono stati sviluppati pochissimi nuovi antibiotici e la maggior parte di quelli recentemente approvati non sono che varianti di farmaci esistenti. Gli attuali metodi di ricerca per nuovi antibiotici richiedono spesso un significativi investimenti di tempo e denaro che limitano lo spettro delle investigazioni chimiche. La situazione è resa particolarmente difficile dalla crisi provocata dall’emergente resistenza agli antibiotici di molti elementi patogeni.
I ricercatori hanno addestrato il proprio modello di apprendimento automatico a identificare, in silico, le caratteristiche chimiche che rendono una molecola efficace nell’uccidere E. coli. Per fare ciò, il modello ha analizzato circa 2.500 molecole, tra cui circa 1.700 farmaci approvati dalla FDA e 800 prodotti naturali dotati di diverse strutture e una vasta gamma di bioattività.
Ad addestramento terminato, i ricercatori lo hanno testato sul Drug Repurposing Hub del Broad Institute, un archivio contenente circa 6.000 composti. Il modello ha così individuato una molecola dalla forte attività antibatterica e dalla struttura chimica diversa rispetto a qualsiasi antibiotico esistente. Utilizzando un diverso modello di apprendimento automatico, i ricercatori hanno anche dimostrato la probabile bassa tossicità della molecola per le cellule umane.
La molecola, chiamata halicin, era già stata studiata come possibile farmaco contro il diabete. L’efficacia della molecola è stata testata con successo contro dozzine di ceppi batterici isolati da pazienti e cresciuti in laboratorio, come Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii e Mycobacterium tuberculosis. Il farmaco ha fallito solo contro lo Pseudomonas aeruginosa, un patogeno polmonare di difficile trattamento.
Dagli studi preliminari risulta che l’halicin uccide i batteri interferendo con la loro capacità di mantenere il gradiente elettrochimico delle loro membrane cellulari responsabile di funzioni vitali come la produzione di ATP, molecole utilizzate per immagazzinare energia.
Secondo i ricercatori, i batteri non dovrebbero sviluppare facilmente una resistenza a questo tipo di meccanismo. Batteri di E. coli, per esempio, non sono stati in grado di sviluppare alcuna forma di resistenza all’halicin durante un periodo di trattamento di 30 giorni. Al contrario, nel caso dell’antibiotico ciprofloxacina, i batteri sviluppano resistenza entro uno o tre giorni, per poi risultare circa 200 volte più resistenti al farmaco dopo 30 giorni.
I ricercatori hanno poi applicato il proprio modello all’analisi di oltre 100 milioni di molecole archiviate nell database ZINC15, una raccolta online di circa 1,5 miliardi di composti chimici. L’analisi, durata solo tre giorni, ha identificato 23 nuovi possibili farmaci, strutturalmente diversi dagli antibiotici esistenti e potenzialmente non tossici per le cellule umane. I ricercatori hanno anche in programma di utilizzare il loro modello per progettare nuovi antibiotici e ottimizzare le molecole esistenti.
(lo)
