I ricercatori della McMaster University e della Stanford University hanno inventato un nuovo modello di gen AI in grado di progettare miliardi di nuove molecole antibiotiche, poco costose e facili da costruire in laboratorio.
L’infezione da Acinetobacter baumannii è una delle principali cause di morte legate alla resistenza agli antibiotici. I ricercatori della Stanford Medicine e della McMaster University hanno impiegato l‘intelligenza artificiale per fornire le ricette dei farmaci in grado di curarla, sviluppando Synthemol.
La diffusione a livello mondiale di batteri resistenti ai farmaci ha creato un bisogno urgente di nuovi antibiotici, ma anche i moderni metodi di intelligenza artificiale sono limitati nell’isolare composti chimici promettenti, soprattutto quando i ricercatori devono anche trovare il modo di produrre questi nuovi farmaci guidati dall’intelligenza artificiale e testarli in laboratorio.
In un nuovo studio, pubblicato sulla rivista Nature Machine Intelligence, i ricercatori riferiscono di aver sviluppato un nuovo modello di intelligenza artificiale generativa, chiamato SyntheMol, in grado di progettare nuovi antibiotici per fermare la diffusione dell’Acinetobacter baumannii, che l’Organizzazione Mondiale della Sanità ha identificato come uno dei batteri resistenti agli antibiotici più pericolosi al mondo. Notoriamente difficile da eradicare, l’A. baumannii può causare polmonite, meningite e infettare le ferite, tutti fattori che possono portare alla morte.
“Gli antibiotici sono una medicina unica. Non appena iniziamo a impiegarli nella clinica, avviamo un timer prima che i farmaci diventino inefficaci, perché i batteri si evolvono rapidamente per resistere“, afferma Jonathan Stokes, autore principale del lavoro e professore assistente presso il Dipartimento di Biomedicina e Biochimica della McMaster, che ha condotto il lavoro con James Zou, professore associato di scienza dei dati biomedici presso l’Università di Stanford – “Abbiamo bisogno di una robusta pipeline di antibiotici e di scoprirli in modo rapido ed economico. È qui che l’intelligenza artificiale, con Synthemol, gioca un ruolo cruciale“, spiega.
I ricercatori hanno sviluppato il modello generativo per accedere a decine di miliardi di molecole promettenti in modo rapido ed economico, attingendo da una libreria di 132.000 frammenti molecolari, che si incastrano come pezzi di Lego ma sono tutti molto diversi tra loro. Hanno poi incrociato questi frammenti molecolari con una serie di 13 reazioni chimiche, consentendo di identificare 30 miliardi di combinazioni bidirezionali di frammenti per progettare nuove molecole con le proprietà antibatteriche più promettenti.
Ciascuna delle molecole progettate da questo modello è stata a sua volta sottoposta a un altro modello AI addestrato a prevedere la tossicità. Il processo ha prodotto sei molecole che mostrano una potente attività antibatterica contro A. baumannii e sono anche non tossiche.
“Synthemol non solo progetta nuove molecole che sono promettenti candidati farmaci, ma genera anche la ricetta per la produzione di ogni nuova molecola. La generazione di tali ricette è un approccio nuovo e rivoluzionario, perché i chimici non sanno come realizzare le molecole progettate dall’intelligenza artificiale”, afferma Zou, coautore del lavoro.
La ricerca è finanziata in parte dalla Weston Family Foundation, dal Canadian Institutes of Health Research e da Marnix e Mary Heersink.
