Investigadores criam sistema de IA que pode conceber, acelerar e otimizar novos antibióticos

Investigadores da Universidade da Pensilvânia, nos Estados Unidos, criaram um sistema de inteligência artificial (IA) generativa que concebe e acelera o desenvolvimento de novos antibióticos.

O sistema pode ajudar a combater as infeções resistentes aos medicamentos e a agilizar a criação de fármacos mais potentes e eficazes contra os agentes patogénicos mais difíceis de tratar, noticiou na quarta-feira a agência Efe.

Liderados pelo investigador espanhol César de la Fuente, os cientistas da Universidade da Pensilvânia desenvolveram uma ferramenta, a que deram o nome de ApexGO, capaz de procurar compostos já existentes e otimizá-los para criar antibióticos mais potentes e eficazes.

Também transformam modelos moleculares em candidatos terapêuticos reais com uma velocidade e precisão sem precedentes, segundo a universidade.

Através da validação em laboratório, os investigadores demonstraram como a IA pode reduzir anos de investigação para apenas algumas horas.

Os cientistas indicaram que esta pode ser uma solução inovadora para antecipar as infeções hospitalares mais perigosas e os resultados do trabalho foram publicados na revista Nature Machine Intelligence.

A resistência aos antibióticos é uma das maiores ameaças à medicina moderna e, à medida que mais bactérias aprendem a sobreviver aos medicamentos utilizados para as combater, os investigadores enfrentam uma pressão crescente para encontrar novos tratamentos mais rapidamente do que os métodos tradicionais permitem, observou a universidade em comunicado.

O sistema concentra-se nos peptídeos, que são pequenas moléculas semelhantes a proteínas que podem atuar como antibióticos.

Em vez de simplesmente pesquisar listas existentes de moléculas conhecidas, o ApexGO parte de modelos de peptídeos e sugere alterações que podem aumentar a sua eficácia na eliminação de bactérias nocivas.

Assim, o modelo atua como um mecanismo de design inteligente e "aprende padrões a partir de sequências de peptídeos e depois propõe novas versões com maior probabilidade de funcionar", explicou a universidade.

Para testar este método, os investigadores começaram com 10 peptídeos básicos e usaram a sua ferramenta para criar versões melhoradas.

De seguida, produziram 100 destes peptídeos em laboratório e analisaram a sua capacidade de combater as bactérias, como funcionavam, que estruturas formavam e se poderiam ser tóxicos para as células.

Os resultados foram especialmente bons contra as bactérias Gram-negativas, um tipo de bactéria difícil de tratar e responsável por algumas das infeções hospitalares mais perigosas.

"O ApexGO demonstra que a IA pode ser utilizada para mais do que apenas prever que moléculas podem funcionar: pode ajudar a melhorá-las", vincou César de la Fuente, explicando que o modelo parte de antibióticos peptídicos promissores e aprende a otimizá-los, explorando novas possibilidades moleculares "que podemos depois sintetizar e testar em laboratório", o que considera especialmente relevante dada a crescente resistência global aos antibióticos.

O investigador enfatizou a necessidade de tecnologias capazes de acelerar o desenvolvimento para tentar obter candidatos terapêuticos reais e afirmou que este sistema de IA "é um passo importante rumo a este futuro".

"Encontrar novos antibióticos é, geralmente, um processo lento, dispendioso e baseado em tentativas e erros", observou o investigador Marcelo Torres na mesma nota.

"O que é entusiasmante aqui é que conseguimos utilizar a IA para orientar o processo de design, fabricar os compostos mais promissores e, em seguida, validar experimentalmente muitos deles", acrescentou.