O método revolucionário que revelou um antibiótico capaz de matar as bactérias mais perigosas

Uma equipe de pesquisadores encontrou um novo antibiótico, considerado um dos mais poderosos até o momento, usando inteligência artificial para analisar as estruturas de 2.500 medicamentos e sua eficácia no combate a bactérias.

Um poderoso antibiótico capaz de matar algumas das bactérias mais resistentes e perigosas do mundo foi descoberto por uma equipe de pesquisadores que usa inteligência artificial.

É a primeira vez que um antibiótico é encontrado dessa maneira e, de acordo com especialistas, a descoberta é um avanço na luta contra o crescente problema de bactérias resistentes a esse tipo de medicamento.

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Para encontrá-lo, foi utilizado um poderoso algoritmo que analisou mais de 100 milhões de compostos químicos em questão de dias.

O composto descoberto foi capaz de matar 35 tipos de bactérias capazes de matar, segundo os pesquisadores.

Nos últimos anos, as infecções resistentes a antibióticos aumentaram. Estima-se que cerca de 700 mil pessoas morrem no mundo todos os anos por problemas diretamente relacionados a esse tipo de bactéria.

Se os antibióticos forem tomados de maneira inadequada, as bactérias nocivas que vivem dentro do nosso corpo podem se tornar resistentes a eles, e isso significa que os medicamentos podem não funcionar quando realmente precisamos deles.

No entanto, encontrar novos antibióticos é um grande desafio.

Nova era

"Em termos de descoberta de antibióticos, isso é absolutamente pioneiro", disse Regina Barzilay, pesquisadora principal do projeto do Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT).

A descoberta foi feita usando um algoritmo inspirado na arquitetura do cérebro humano.

Os pesquisadores o treinaram para analisar a estrutura de 2.500 medicamentos e outros compostos para encontrar aqueles que tinham as melhores características antibacterianas contra a bactéria Escherichia coli.

Então eles selecionaram 100 candidatos para testá-los fisicamente e, assim, descobriram uma substância chamada halicina.

"Acho que este é um dos antibióticos mais poderosos já descobertos", disse James Collins, bioengenheiro da equipe do MIT.

"Queríamos desenvolver uma plataforma que nos permitisse aproveitar o poder da inteligência artificial para marcar o início de uma nova era de descoberta de antibióticos".

Peter Bannister, presidente do painel de assistência médica da Instituição de Engenharia e Tecnologia, disse que o método usado já estava "bem estabelecido" na pesquisa médica.

"A mesma abordagem ganhou popularidade no desenvolvimento de novas terapias, como produtos farmacêuticos, e, no caso desta pesquisa, em antibióticos nos quais o reconhecimento de padrões pode ajudar a classificá-los entre um grande número de moléculas", disse Bannister à BBC News.

"Este estudo vai além da simulação teórica e apresenta resultados pré-clínicos, que são essenciais, juntamente com ensaios clínicos subsequentes, para demonstrar claramente a eficácia e a segurança desses novos medicamentos 'descobertos pela inteligência artificial

Os pesquisadores acrescentam que o uso de máquinas para acelerar a descoberta de medicamentos pode ajudar a reduzir o custo de gerar novos antibióticos no futuro.

Avanços

O estudo foi publicado algumas semanas depois da descoberta de molécula por inteligência artificial. Ela se tornou a primeira desse tipo a ser usada em testes com humanos.

Ela será usada para tratar pacientes com transtorno obsessivo-compulsivo (TOC).

O uso da tecnologia de inteligência artificial no campo da assistência médica ainda está engatinhando, mas grandes avanços estão sendo feitos.

Recentemente, um estudo afirmou que a inteligência artificial é mais precisa do que os médicos ao diagnosticar o câncer de mama com mamografias.

Uma equipe internacional, que inclui pesquisadores do Google Health (serviço centralizado de informações pessoais focado na saúde) e do Imperial College, de Londres, projetou e treinou um modelo de computador com raios-X de cerca de 29 mil mulheres.

O algoritmo foi melhor que seis radiologistas na interpretação de mamografias.