A pandemia de Coronavírus não é a única grande preocupação em termos de ameaças à saúde mundial. Cada vez mais o número de "superbactérias" tem aumentado mais, fazendo com que os antibióticos percam significativamente sua eficiência. Com isto, é necessário que se desenvolvam novos medicamentos para tentar barrar o avanço destes microrganismos. Pensando nisso, a IBM Research desenvolveu uma IA (inteligência artificial) para analisar as possibilidades e criar medicamentos promissores mais rapidamente.
Assim como qualquer organismo, as bactérias também evoluem em resposta ao ambiente em que vivem. Se utilizamos diversos medicamentos, é uma questão de tempo até que estes seres criem resistência e criem uma forma de defesa. Com o tempo surgem micróbios que são imunes a determinados medicamentos, principalmente quando há o uso indiscriminado de substâncias com, por exemplo, a automedicação.
Com o grande crescimento de microrganismos resistentes, os pesquisadores prevêem que infecções podem provocar a morte de aproximadamente 10 milhões de pessoas até 2050. Como o desenvolvimento de novos medicamentos ainda leva muito tempo e envolve diversos testes de tentativa e erro (sem contar o tempo de validação da eficácia), é um processo um tanto quanto lento até descobrir boas combinações químicas. Pensando nisso, a IMB desenvolveu um sistema inteligente que consegue filtrar diversas combinações e dizer quais são mais interessantes.
Como funciona
Com o sistema de IA da IBM os cientistas conseguiram realizar uma análise muito mais rápida das possibilidades de configurações moleculares. Inicialmente os pesquisadores utilizaram um modelo denominado deep generative autoencoder, que consiste basicamente em examinar uma série de sequências de peptídeos, capturando informações importantes sobre sua função e as moléculas que os constituem, procurando semelhança com outros peptídeos.
Depois da análise descrita acima, o sistema chamado Controlled Latent attribute Space Sampling (CLaSS) é aplicado. Ele irá utilizar os dados coletados e gerar novas moléculas de peptídeo com as propriedades específicas desejadas (no caso, a eficácia contra as bactérias).
Entretanto, um antibiótico não pode ser somente eficiente contra as bactérias, ele também precisa ser seguro para que não cause reações ruins em humanos. Desta forma, as moléculas geradas pela IA são processadas em classificadores com deep learning para eliminar combinações ineficazes ou tóxicas.
Em apenas 48 dias, o sistema da IBA foi capaz de sintetizar e experimentar 20 candidatos a antibióticos. Felizmente dois deles revelaram serem promissores, conseguindo boa eficiência contra as bactérias gram-positivas e gram-negativas, além de terem baixo toxicidade nos testes com ratos.
Potencial
É estimulante saber que a maneira como os novos antibióticos foram descobertos poderá ser um grande avanço para a criação de novos medicamentos eficientes e com menos toxicidade. A possibilidade de desenvolver e testar medicamentos de forma rápida poderá ajudar a prevenir muitas perdas.
A pesquisa foi publicada na revista Nature e pode ser conferida integralmente aqui.
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